人工智能虽然仍处于发展的早期阶段，但我们已经看到了许多积极的进展，这些进展有助于企业及其员工更加智能、高效地运作。

尽管如此，我们依然站在这场技术革命的初期。未来将会发生什么？

预计到2027年，人工智能的能力将远远超越我们今天所看到的，这意味着现在就制定投资计划至关重要。我坚信，人工智能的创新潜力足以彻底改变我们与技术互动的方式，无论是作为消费者还是在工作场所。

人工智能将加速我们获取和消费信息的方式的转变——从以文本为主的世界转向由视频、音频及多模态新型媒体构成的未来。在这个意义上，我认为多模态的技术进步是人工智能发展最具前景的领域之一，它将让员工变得更加高效、聪明。

对于商业领袖和那些负责人才获取与管理的人来说，现在是时候制定部署人工智能的战略了。这不仅能使技术人员能够专注于更高层次、更加战略性的任务，还包括对人工智能的培训和发展计划，以及通过新的方式进行创新。

人工智能为技术人员节省时间

最近，我深入研究了人工智能如何帮助初级技术人员的工作，但今天，我想扩大视野，将整个科技领域的每个人都包括进来，探讨为何制定一个全公司范围的战略以充分利用人工智能的力量至关重要。

人工智能正在改变员工获取知识的方式，使用基于对话和结果的方式逐渐取代传统的搜索引擎，如谷歌等。

那么，基于结果的方式意味着什么？生成式人工智能工具可以帮助我们获得特定结果，比如一段代码、一封邮件，甚至是一个完整的业务平台。借助人工智能，员工无需再查找不同的解决方案，而是可以让人工智能帮助选择最佳的方案。

当然，这其中也有需要注意的地方。员工必须仔细核查生成式人工智能的输出，确保其质量足够高，并且与整个工作流程良好集成。这对于代码片段尤为重要，因为代码需要在更大规模的系统中正常运行。

如果使用得当，生成式人工智能不仅可以大幅加速个人的工作流程，还可以显著提高整个业务的运行速度。人工智能工具可以生成电子邮件、响应客户支持请求、填写产品描述等任务；还可以帮助开发人员进行代码自动补全和调试，使他们能够快速定位和修复问题，从而更快地将高质量软件推向市场。

从理论上讲，人工智能将在未来几年深度影响技术栈的发展，简化云和数据基础设施的设计和管理流程。通过人工智能，云架构师可以快速分析使用模式，优化资源分配，并自动根据最佳实践部署基础设施。这将使企业能够更快地响应不断变化的技术和业务需求。

人工智能增强人类决策能力

人工智能将很快以大规模且迅速的方式识别低效之处。对于经常处理大量数据的行业，如公用事业领域，人工智能有潜力减少人工检查和系统监控中的许多不确定性。同时，面向消费者的企业已经在使用生成式人工智能来分析销售趋势并确定改进领域。比如，一家连锁超市可以借助人工智能，从庞大的销售数据中获取关键洞察，并做出是否打折、停售或加大投资的决策。

另一个非常有趣的应用场景是训练能够理解公司数据的人工智能助手。这类助手可以提供关于产品特性、内部流程和代码库的深入见解。例如，经过训练的人工智能助手可以识别实时数据中的趋势和异常，帮助进行欺诈检测和预防。

通过计算机视觉和深度学习算法（如卷积神经网络），技术人员可以识别出异常，并在系统故障产生不利影响之前加以修复或调整。

人工智能也在缩短企业搜索和共享知识的时间，从过去的几小时缩短到几秒钟。对于决策者来说，这将极大地改变汇总和利用大量信息的方式。通过人工智能解决方案，企业可以用自然语言查询来即时获取可操作的信息，而这些信息可能以往埋藏在复杂的应用程序或数据库中。最终，科技人员和员工能够更迅速地根据公司的战略重点采取行动，并获得更多有价值的信息。

人工智能驱动的培训与发展

人工智能有潜力改变企业培训员工的方式，从而提高员工的工作满意度和保留率。

随着Z世代进入职场，企业正调整其培训方式以适应新一代员工的需求。例如，为了保持员工的参与度，组织开始引入沉浸式学习技术，如游戏化和自适应学习。

人工智能能够为每位员工提供个性化的培训内容，从而提升培训效果。每个人的学习方式不同，而得到更多个性化支持的专业人员往往更加满意。

例如，在现场服务行业，技术人员和工程师可以专注于多个不同领域，从太阳能板安装到医疗设备维护不等。利用人工智能驱动的程序来模拟现实场景和个性化培训，可以突出初级技术人员的专业能力，并相应地调整他们的职业发展路径。员工更可能留在那些提供清晰职业发展路线和定制培训的公司。

随着技术的进步，人工智能培训项目可以将基于文本的培训内容转换为更加易于访问的音频和视频格式。仅凭这一点就能在不增加新内容的情况下，大幅提升技术人员的学习量。最终，对于那些采用人工智能的公司来说，这将成为招聘和留住人才的关键因素。

未来正在迅速到来

人工智能已经在改变技术人员和企业的格局，未来几年，这一进化的速度只会加快，影响从培训到云架构的各个领域。这使得现在开始在组织层面投资人工智能战略尤为重要。以下是几个关键建议：

• 利用生成式人工智能工具自动化日常任务，提升生产力。
• 专注于更高层次的问题解决和创新。
• 验证人工智能输出，确保其符合业务目标和质量标准。

作者：Art Zeile