為何人工智慧流暢度正成為現代職場的決定性優勢

跨越各行各業，勞動者正面臨快速變革，人工智慧流暢度悄然成為薪資、晉升與長期職業安全的強大差異化因素。

大多數員工仍未在工作中使用人工智慧

谷歌與益普索（Ipsos）共同分享給《財富》的一項新研究顯示，只有五分之二的美國勞動者，約40%，在工作中偶爾使用人工智慧。此外，僅有5%被歸類為「人工智慧流暢者」，意即他們已經利用該技術大幅重新設計或重組工作中的關鍵部分。

這群少數的流暢者正獲得超額回報。根據報告，這些員工在表示自己獲得較高薪資的可能性是其他人的4.5倍，並且在提及因能使用人工智慧而獲得晉升的比例上也高出4倍。然而，大多數員工仍處於使用這些工具的早期實驗階段。

在完全不使用人工智慧的勞動者中，主要障礙是對其相關性的簡單不信任。53%的非使用者表示他們認為人工智慧與他們的工作無關。採用率也在小型企業、偏遠地區員工和前線員工中落後——這些群體在人工智慧驅動的生產力預期提高的情況下面臨更大挑戰。

培訓差距擴大鴻溝

儘管對短期大規模裁員的悲觀預測已經緩解，谷歌的數據突顯了另一個風險：由於培訓不足，勞動者可能被甩在後面。只有14%的員工表示他們的雇主在過去12個月內提供過任何人工智慧培訓，僅37%的人表示其組織提供正式的人工智慧工作指南。

谷歌首席經濟學家法比安·庫爾托·米萊（Fabien Curto Millet）承認，將人工智慧融入日常工作流程需要時間，但他警告，延遲可能帶來策略性成本。“未投資於培訓意味著有失先機，可能會被已經獲得這些回報的競爭對手超越，”庫爾托·米萊對《財富》表示。

他補充說，雇主應該考慮當競爭對手率先通過人工智慧實現質量與效率的顯著提升時會發生什麼。儘管如此，許多組織仍在制定基本政策和人工智慧人才培訓策略，讓員工自行實驗或完全避免使用這些工具。

打造競爭性人工智慧技能的競賽

這些發現距離ChatGPT及一波生成式人工智慧產品（如Claude、Gemini和Copilot）推出已超過三年。在此期間，企業提升生產力的壓力只增不減，促使許多領導者將人工智慧熟練度視為核心能力，而非可有可無的技能。

谷歌CEO桑達爾·皮查伊（Sundar Pichai）已敦促員工加快人工智慧的使用，認為當前的轉型比過去的科技週期更需快速行動。他將早期的“巨大投資”時代（公司通過增加大量員工來應對變革）與當前的環境做比較，後者期望技術本身能承擔更多負荷。

“在這個人工智慧時代，我認為我們必須利用這次轉型來實現更高的生產力，”皮查伊表示。此外，這些新期望正在重塑大型組織內的晉升標準，熟悉人工智慧工具的員工越來越能脫穎而出。

谷歌投資結構化人工智慧教育

為了縮小技能差距，谷歌推出了一個新的Google AI專業證書，這是一個為期八小時的課程，旨在教授人工智慧在研究、內容創作和數據分析中的實用應用。該證書旨在提供可重複的工作流程，而非一次性的技巧。

包括沃爾瑪、高露潔-棕櫚（Colgate-Palmolive）和德勤（Deloitte）在內的主要雇主，計劃免費為員工提供此證書。這一舉措表明，大公司越來越將人工智慧視為跨職能的核心能力，而非僅僅是IT或數據科學團隊的專業技能。

沃爾瑪首席人事官唐娜·莫里斯（Donna Morris）對《財富》表示，該零售商認為人工智慧是一股改變工作方式的力量，而非用來邊緣化員工的工具。“我們都必須改變。這是一個持續的需求，但我們都有機會擁抱這個新未來，”她強調，並表示公司希望員工能隨著技術一同成長。

重新思考未來的工作，而非取代人類

莫里斯預計，人工智慧將重塑角色並產生新機會，而非僅僅消除工作。“我認為會創造新工作，會創造新企業，做事的方式也會改變，”她說。不過，她強調，這並不代表雇主會拋棄人類或使其過時。

庫爾托·米萊也持相似觀點，認為人工智慧對職業的影響將在很大程度上取決於勞動者和組織的適應速度。在他看來，最成功的公司將是那些將人類判斷與創造力與系統性使用人工智慧相結合，從而消除繁瑣任務並釋放高價值工作的公司。

目前，研究顯示人工智慧流暢度仍主要集中在少數員工中，早期嘗試者因此擁有優勢。隨著更多組織將人工智慧融入績效預期，流暢用戶與非用戶之間的差距可能會擴大。

Z世代如何將人工智慧轉化為優勢

對於在不確定的就業市場中探索的年輕人，以及仍在追趕雇主需求的教育體系，庫爾托·米萊的建議很直接：積極學習人工智慧，但絕不將其視為人類判斷的替代品。他指出，歷史上，年輕勞動者在重大技術轉變中往往獲益最大。

“我鼓勵年輕人盡快積累經驗和判斷力——專注於那些未來仍然寶貴的人類技能，”他說。此外，Z世代作為一個科技原生世代，通常較早開始嘗試新工具，具有先天優勢。

Burning Glass Institute總裁馬特·西格爾曼（Matt Sigelman）表示，年輕勞動者在建立技術技能的同時，不應忽視批判性思維、同理心和策略決策等核心能力。他認為，目標不是與人工智慧競爭，而是將其作為“力量倍增器”，放大人類的優勢。

利用人工智慧進行高價值工作

西格爾曼提醒，表面上令人印象深刻的人工智慧應用可能並不會在實際工作中產生真正的影響。“能夠用程式碼開發一些新的電子表格追蹤器應用固然有趣，也是提升技能的好練習，但不太可能幫助你更大、更好地完成工作，”他對《財富》表示。

他認為，對員工來說，最有價值的人工智慧技能是用來產生新想法、快速原型設計和自動化例行任務。這樣，員工就能將時間和精力轉向更高價值的活動，如策略規劃、關係建立和複雜問題解決。

即使一些公司在精簡或縮減入門級職位，庫爾托·米萊也認為，領導者不應忽視早期職涯員工的獨特貢獻。他的經驗是，年輕員工往往比資深同事更深入、直觀地理解新興的人工智慧工具。

逆向導師制與新一代人才

庫爾托·米萊表示，他經常被許多年輕人對人工智慧的熟悉程度所震驚，從生成式聊天機器人到圖像和程式碼助手。他認為，認識並善用這種流暢度的組織，可以加快整個團隊和部門的人工智慧學習曲線。

他建議公司推行“逆向導師制”，由年輕、熟悉人工智慧的員工協助資深員工提升使用這些工具的技能。此外，將早期人才與高層領導配對，可以確保實驗是在商業背景、治理和倫理標準下進行。

隨著人工智慧逐步融入日常工作流程，該報告暗示，現在投資建立結構化技能的人將處於最有利的位置。結合技術專長、人類判斷力與持續學習的意願，或許將成為在人工智慧支持的職場中最持久的職業資產。

總結來說，谷歌的研究顯示，人工智慧熟練度已經在重塑薪資、晉升與機會，而不均衡的培訓資源則可能讓許多勞動者被落在後面，隨著這項技術深入現代組織的運作方式。