融合科技与人才,共创新加坡人工智能未来
企业、员工和政府应共同承担责任,确保人人都能从人工智能中受益
本文由 AI 翻译,关键事实请以原文为准。
【新加坡】《商业时报》举办了一场关于新加坡人工智能未来的圆桌论坛,汇集了私营和公共领域的领袖。论坛探讨了从保护“初阶”员工到衡量“无就业增长”等一系列议题。
以下是8月27日(星期四)活动的节选内容。
圆桌论坛嘉宾
- Kok Ping Soon,新加坡工商联合总会 (Singapore Business Federation) 首席执行官;
- Mark Tham,埃森哲 (Accenture) 新加坡董事总经理;
- Dilys Boey,技能与劳动力发展局 (Skills and Workforce Development Agency) 局长;
- Lee Yan Hong,星展银行 (DBS) 集团人力资源主管;
- 主持人:Claressa Monteiro,《商业时报》音频主管。
Claressa Monteiro:我们谈论采纳人工智能是谁的责任,答案显然是“每个人”。既然这是企业、政府和个人的共同责任,我们该如何保护那些初阶员工呢?
Kok Ping Soon:由于人工智能唾手可得,员工可能会陷入一种“认知投降”的状态。因为你不需要思考,答案通常看起来那么完美和正确,你就会直接采纳。这就是我非常担心职业阶梯第一级员工的原因。
企业是追求利润最大化的。我们过去让初级开发人员做的工作,现在我们让 人工智能 来做。我们担心的是,企业虽然能立即提高效率,但它们将失去人才梯队。
回想我们那个年代:我们准备幻灯片,阅读大量文件。由此,我们了解了背景,发现了模式,调整了我们的判断力。我们都是这样学习的。
新加坡贸工部的一项研究发现,首批从 人工智能 中受益的员工是年龄在35至44岁之间、技能和薪酬较高的群体。为什么?因为他们已经积累了经验,现在 人工智能 对他们来说是高度互补的。
在这种共同责任中,雇主必须更具远见——思考如何为初级员工重新设计工作,确保他们能够经历学习过程,并学会如何挑战 人工智能。
结构化的学徒制会有所帮助,这正是政府可以介入的地方。如果私营公司不需要那么多初级员工却要保留他们,这是不合理的,所以需要政府的支持。而且,政府资金不应仅仅用于一般性培训。
或许我们的大学也需要重新审视其课程。对于一个四年制的课程,最后一年可以是在公司进行结构化的学徒实习。
Monteiro:转型应该由人来主导。但对于一个想要采取行动的首席执行官来说,这到底意味着什么?
Mark Tham:人工智能的生命周期工程——数据工程、运营、技术、生态系统——是比较容易的部分。这方面的信息并不缺乏。
但还必须关注组织变革。了解你的组织战略,了解你的员工队伍、文化、将要被重新设计的工作流程,以及风险和治理,因为信任非常重要,你需要设置正确的保护机制。
首席执行官需要将这两个维度结合起来思考,而不是厚此薄彼,也不是将其中一个视为事后考虑。有时从他们的表情可以看出,他们并没有真正考虑过人的因素。你需要在员工大会上与员工沟通,说“我们这样做是真心为你们着想”,并展示出原因。
这非常重要,因为归根结底,是人类提供了背景信息。你不想看到一种情况,即人类觉得:“我为什么要训练一个将要取代我的机器?”
Monteiro:年轻的新加坡人相信 人工智能 的宏伟目标是可以实现的,但怀疑其推行方式是否真正以人为本。这种差距说明了什么?接下来需要做什么?
Dilys Boey:技能与劳动力发展局 (SWDA) 发现,焦虑症存在于较年轻的劳动力中。对于职业生涯后期的员工——X世代——则有一定程度的积极性。也许这是因为X世代是“挂钥匙的一代”,经历了从固定电话到寻呼机再到智能手机的变迁。我们对掌握技术有自己的一套看法。
对于职场新人来说,他们担心的不是 人工智能 工具或技术本身,而是认知能力下降。
“我还能发挥我的创造力吗?工作机会在哪里?”我认为这些是思想前瞻的雇主需要思考的问题。
许多科技、信息通信和计算机科学专业的毕业生希望进入大型科技公司和大型银行,但很多创新其实发生在那些思想前瞻的中型公司里。也许我们需要为这些工作机会建立更多的知名度和信心。
相当多的大学已经开始采用基于项目、由行业驱动的用例,让学生与行业合作解决问题。
要推广 人工智能,更多企业必须不仅承诺为自己的员工提供学习机会,还要致力于培养人才,然后可以有效地将这些人才输送到那些没有能力自行培训或设立学徒计划的中型公司。
技能与劳动力发展局 (SWDA) 正通过建立其“技能创前程专精企业合作计划”(SkillsFuture Queen Bees) 来着手此事。当生态系统合作伙伴得到提升时,公司自身也会受益。
政府还与一批职业顾问、教练以及工会和私营服务提供商合作,帮助个人在就业市场中导航。
我们正在建立职位库,鼓励雇主发布职位并使其更加透明,这样个人就知道机会在哪里。所以我们既在构建数字工具,也在培养推动者。
Monteiro:“无就业增长”这个概念很好,但我们如何衡量它呢?
Boey:这实际上是整个经济共同作用的结果。但从劳动力的角度来看,我们已经在追踪公司正在实施的一些措施。
例如,人力部最近的一项研究调查了已经开始进行工作再设计的公司数量。
除此之外,在宏观层面有一个不太明确的衡量标准,那就是个人自身的技能储备,以及我们如何发展我们的技能,以便为公司内外的下一次调动、下一个职位保持竞争力。
Kok:我们密切关注的一个指标是毕业生毕业六个月后的就业率。我们看到这个数字从2022年的约87%下降到2025年的约74%。我们不能完全归咎于 人工智能,但不可否认的是,人工智能 的出现正值年轻毕业生就业市场相当疲软且面临压力之时。
我认为结果不应该是保留每一个入门级任务,但我们当然应该保留入门级的学习路径。
在经济层面上的挑战是,岗位流失和岗位创造的速度并不同步。你会先看到岗位流失,然后才是岗位增长。即使在岗位增长中,也总会存在一个问题,即在个人层面上,匹配是否正确。所以有些事情我们必须非常仔细地观察。
Lee Yan Hong:总有内部流动的机会。他们可以轮换到其他工作岗位。不要一进公司就只担心眼前的工作,而错失了其他机会。在星展银行,每年大约50%的职位空缺是通过技能提升和再培训由内部员工填补的。
这要求管理者有一种心态,愿意接受那些不是百分之百准备就绪的候选人——也许是准备了60%、70%——去尝试新的工作。
Tham:新加坡的全国青年计划包括一个由 人工智能 驱动的门户网站,可以量身定制并提供“职位体验”,这样他们在很小的时候就可以开始思考各种可能性。找工作不应该等到毕业时才开始。
Monteiro:如果你可以要求每一位新加坡商界领袖从周一早上开始做一件不一样的事情,那会是什么?
Lee:抓住机遇。人工智能 的故事不是技术故事,而是人的故事。这是一个融合了智慧、适应性、韧性和成长的故事。利用 人工智能 创造能力、发展业务,并带领你的员工共同前进。赢家将是那些利用 人工智能 来最大化人类潜能的人。
Kok:你不应该问的问题是该买哪个人工智能工具。相反,问问自己,你想解决的一个业务问题是什么,那个对内部或客户来说成本高昂或令人沮丧的问题。
之后,将业务负责人、技术负责人和人力资源负责人召集到一个房间里。分解那个流程和那些任务,问问自己哪些部分可以消除、合并或减少。然后决定 人工智能 能做什么,人能做什么。制定一个90天计划并真正开始执行。
把它分解开来,从一个业务成果和一个工作流程开始,然后逐步扩展。
Boey:对于那些正积极推进 人工智能 应用的公司,安排一次会议,与那些尚未参与进来的员工交谈,了解他们的想法。
对于那些尚未采用 人工智能 的公司,安排一次与跨业务部门团队的会议。了解他们面临的一些日常业务问题以及他们最想解决的最大业务难题。
借助集体的智慧,让那些对技术工具比较熟悉的人和那些了解业务的人共同思考,找出解决那个问题的方法。
Tham:在周一早上,我想说的是:“人工智能,人类主导。”
这一点非常重要。当你思考这句话时,它为组织重新构想 人工智能 转型设定了正确的基调。任何创新的人工智能都必须由人类主导。只要我们做到这一点,我们就会做对。
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