人工智能已经成为现代工作的主要加速器。曾经花费数月的时间获得的技能现在可以在一个下午收集,而用于排泄整个团队的任务是通过一些有针对性的提示来处理的。工人更快地移动,更快地学习,并以前几代人只能想象的支持水平运作。然而,其他东西正在发生在表面之下,有些东西更少被庆祝。而个人变得更清晰和更有能力,许多组织悄悄地向相反的方向移动。 这造成了一个意想不到的悖论:人工智能使人们变得更聪明,但组织变得显著不那么聪明. 这种转变似乎不是一个戏剧性的崩溃。 相反,它表现为更少的实际对话,更自动的捷径,以及越来越依赖于提供答案而不构建理解的工具。 如果这种模式继续下去,劳动的未来将不会由机器取代人类来塑造,而是由工人的智力和周围系统的智力之间日益扩大的差距来塑造。 How AI Strengthens Individual Workers AI如何强化个人工人 人工智能已经成为人类能力的一个安静的增强器,它在几秒钟内填补了知识差距,提供了即时反馈,并消除了曾经减缓日常工作的大部分摩擦。因此,员工现在以与仅仅几年前几乎不公平的程度运作,员工更容易在角色之间移动,更有信心完成任务,并处理曾经专家需要培训的责任。 效果是明确的:人工智能升级了个人,加快了学习速度,提高了产量,并给了员工一种传统企业结构从未创造过的动力感,但个人能力的增长引入了新的失衡。 Why Organisations Begin to Think More Slowly 为什么组织开始思考更慢 随着个人能力的提高,许多组织开始向相反方向移动,这种转变很少出现在正式指标中,通常看起来很健康。相反,它在定义日常工作的小细节中变得可见。 团队每周会重新审视相同的决策。 项目停滞不前,不是因为人们缺乏技能,而是因为协调性崩溃。 会议在表面上产生令人愉快的对齐,但没有真正的清晰度。 工人变得更有能力,但组织感到奇怪的更重,更慢,更难导航。 几个重复的模式解释了为什么会发生这种情况。 许多公司引入人工智能来缓解操作压力,而不是重新思考如何做出决策。进程变得更快,但背后的推理仍然不受影响。工具修补症状,而底层逻辑仍然过时。 automation without a real strategy 第二个模式是 人工智能产生了无穷无尽的总结,分析和见解流量,它们看起来具有权威性,往往听起来令人信服,这使他们被视为清晰度的捷径。但更多的信息不能保证更好的决策。在许多团队中,仪表板比解释它们的能力更快地增加。对话从意义转向指标。人们学会信任精心格式的输出,而不是质疑背后的假设。 more information paired with a weaker understanding 第三个模式是 人工智能工具有助于个人优化自己的工作流程,这听起来有益,直到效果积累为止。工作对每个人来说变得高效,但对整个群体来说是分开的。 共享的背景变得薄弱,因为发生了较少的对话。 团队停止挑战彼此的思维,不是出于漠不关心,而是因为工具在讨论开始之前提供答案。 fragmented collaboration 在许多行业中,这种模式看起来令人惊讶的相似。由高能力个人组成的团队仍然努力产生一致的结果。产品讨论变得战术而不是战略性。重要的决定开始感到奇怪的匆忙。知识被困在工具中,而不是被人分享。 结果是安静的、持久的失衡,工人变得更清晰、更具多功能性和更多信息,而组织逐渐失去作为一个单一系统思考的能力,而不是无能为力,而是架构。 How Organisational Intelligence Quietly Erodes 如何安静地侵蚀组织智能 衰退很少以戏剧性的崩溃形式出现。它通过小小的转变出现,最初看起来无害,但却以难以逆转的方式积累。会议变得更短,尽管谈话变得显著薄弱。决策以令人印象深刻的速度做出,尽管背后的推理很少被探索。团队依赖于提供清晰的答案的工具,而真正的辩论悄悄消失去。孤立中没有什么看起来令人担忧,但这些模式共同表明,一个组织正在远离思维的决策。 批判性思维不会因为人们失去兴趣而消失,而是因为环境开始在深度上奖励效率。一旦人工智能提供了一种精心包装的解决方案,挑战它就觉得不必要,甚至是不方便的。 这种侵蚀是微妙的,这正是使其难以面对的原因。组织继续运作,提供工作,甚至庆祝成功。然而,曾经引导其长期方向的集体思想在边缘变得更柔软。信号丢失,背景碎片,并在团队之间识别模式的能力缓慢消失。在全球环境中,公司不仅为客户而竞争,而且为高度移动的人才而竞争,集体智能的削弱成为真正的竞争风险。 在各个行业中,许多组织现在面临着同样的挑战:个人能力的增长速度比组织结构能够吸收的更快。 结果在现代经济的许多方面都很熟悉: Strong individuals remain, while strong connections do not. 没有这些连接,即使是最有能力的劳动力也无法创造在国际人工智能驱动的市场中蓬勃发展所需的连贯、适应性的组织。 The Paradox of Speed: When Faster Decisions Lead to Weaker Outcomes 速度的悖论:当更快的决定导致更弱的结果 人工智能鼓励第一眼看起来令人印象深刻的决策步伐. 报告即刻到达,选项精心包装,建议在问题被完全理解之前浮出水面。 组织迅速移动,因为工具允许它这样做,这种加速往往感觉像是进步。 然而,速度带来了隐藏的成本。快速决策往往跳过了思考的阶段,在那里探索了细微差别,并测试了对立的观点。这些较慢的时刻是不舒服的,但它们也是那些策略采取形状的时刻。当工作加速超出一定点时,深度成为可选的。 随着时间的推移,这种不断的急迫在各个行业中创造了一个奇怪而一致的模式。组织获得速度,但失去了方向。团队在任务之间快速移动,但他们的行动背后的目的变得更加难以追踪。 在全球环境中,公司在适应性方面竞争,这种深思熟虑的决策侵蚀不仅仅是内部问题,它限制了公司评估新市场,吸引高水平人才,并足够早地识别新兴模式,以便采取行动。 What Forward-Thinking Companies Do Differently 前瞻性公司做什么不同 并非每个组织都陷入低效率的陷阱,有些人采取不同的道路,并使用人工智能来加强他们思维的方式,而不是彻底消除思维。他们的优势很少来自工具本身。 1. Strategy stays human 人工智能可以分析模式和表面见解,但解释仍然属于人们。前瞻性公司将战略视为人的责任。他们依靠工具来支持理解,而不是定义它。 2. Collaboration is treated as essential, not optional 当组织重视一致性而不是速度时,协作变得不可谈判。团队早日共享背景,公开挑战假设,并为分歧创造空间。 3. Processes are redesigned, not simply automated 成功的公司不使用人工智能来磨炼传统系统,他们利用机会重新思考工作应该如何流动,而不是修补旧的流程,他们用清晰度和意图重建它们,自动化成为消除不必要的复杂性的机会,而不是隐藏在新的界面后面。 4. Human connection is deliberately protected 对话,分歧和反思仍然是希望保持智能的文化的核心。这些组织理解共享的理解并非自动发生,它需要时间,空间和愿意共同思考的意愿。 结果是更强大的组织思想,它与其内部的人一起发展,那些投资这些习惯的公司更好地为全球人工智能驱动的经济的现实做好了准备,他们更容易吸引人才,更快地适应新的条件,并更清晰地做出决策。 The Future Belongs to Thinking Organisations 未来属于思考型组织 人工智能将继续提高个人能力,工人将更快地学习,生产更多,并以更大的独立性运作,这种加速不太可能放缓。真正的考验是组织是否可以以相同的速度发展。 只依赖于自动化的公司会首先感受到这种紧张局势,他们的流程可能看起来很高效,但他们的决策却逐渐变得更薄薄、更不扎实,战略深度在短路取代反思时会消失,集体情报在失去背景时会减弱,一个组织几乎可以自动化一切,但仍然无法清楚地思考它的方向。 那些选择不同的路径的人可以获得更大的收益。珍视反思、共享背景和人类判断的组织构建了一个技术独自无法复制的优势。他们创造了环境,人们连接想法而不是简单地完成任务,人工智能加强了理解而不是取代它。 工作的未来不会取决于任务的效率,而取决于系统如何有效地支持有思维的决策.随着工作变得更加复杂,人才变得更加流动,作为一个集体思考的能力成为一个决定性力量。 面对这一挑战的组织不仅会跟上人们的能力,还会使用人工智能来加强指导他们的成长的共同思想,在一个速度很容易实现的世界中,真正的清晰度成为最罕见的优势。

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人工智能的隐藏成本:为什么它使员工更聪明,但组织更愚蠢

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