AI推動的數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在給員工帶來壓力點擊輸入圖片描述（最多30字）根據(jù) LinkedIn 最近的一項調(diào)查，超過一半的專業(yè)人士表示，人工智能培訓感覺就像第二份工作，這凸顯了員工對工作場所自動化計劃的激增普遍感到沮喪。大多數(shù)受訪者（51%）認為人工智能培訓要求的強度和頻率過高，并表示這干擾了他們的核心工作職責并導致倦怠。員工將密集的培訓模塊、不切實際的截止日期以及對實際福利缺乏明確性列為不滿意的主要來源。LinkedIn發(fā)現(xiàn)，今年在該平臺上發(fā)布關(guān)于感到不知所措和應對變化的人數(shù)增加了82%�！疤岣呷斯ぶ悄芗寄艿膲毫υ絹碓酱�，加劇了工作中專業(yè)人士的不安全感——1/3（33%）的人承認對自己的了解如此之少而感到尷尬，35%的人表示在工作中談論人工智能時感到緊張，因為害怕聽起來不知情。”人工智能培訓工作無效這些調(diào)查發(fā)現(xiàn)是在企業(yè)加大對技能提升工作的投資之際得出的，旨在幫助員工適應新的基于人工智能的流程。許多專業(yè)人士表示，這些培訓并沒有讓員工感到被賦予了權(quán)力，反而增加了壓力，并延長了他們的工作時間，而通常沒有額外的補償或?qū)ぷ髁鞒痰恼嬲倪M。這種培訓帶來的真正的后果是員工感到不安全。最極端的一個例子是IgniteTech公司，其首席執(zhí)行官埃里克·沃恩 （Eric Vaughan）在未能對人工智能培訓做出反應后，解雇了近 80% 的員工。另一家企業(yè)首席執(zhí)行官命令他的員工將所有周五都用于人工智能再培訓，并要求如果他們不建設(shè)性地報告他們的發(fā)現(xiàn)，那么請員工離開公司。調(diào)查還發(fā)現(xiàn)，在人工智能相關(guān)內(nèi)容和程序的泛濫中，專業(yè)人士越來越多地轉(zhuǎn)向他們的網(wǎng)絡(luò)，而不是人工智能工具或搜索引擎，以尋求值得信賴的建議和支持，以應對工作場所的變化。大約43%的專業(yè)人士表示，“他們的網(wǎng)絡(luò)，他們認識的人，仍然是他們在工作中獲得建議的第一來源”，領(lǐng)先于搜索引擎和人工智能工具。近2/3（64%）的專業(yè)人士表示，同事正在幫助他們更快、更自信地做出決策。對強制性人工智能培訓日益增長的挫敗感可能只是冰山一角。麻省理工學院最近的一項研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)95%的生成式人工智能試點未能提供任何可衡量的投資回報，這加劇了人們對人工智能股票泡沫的日益擔憂，因為企業(yè)支出和投資者炒作遠遠超過結(jié)果。這似乎與對人工智能培訓工作無效或絆腳石的挫敗感有關(guān)。點擊輸入圖片描述（最多30字）人工智能投資無法轉(zhuǎn)化為利潤隨著公司向人工智能試點和科技股投入資金，員工對商業(yè)價值和不斷的技能提升要求越來越懷疑。超過一半的專業(yè)人士表示人工智能培訓感覺像是第二份工作，麻省理工學院的報告增加了新的背景：公司積極推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在給員工帶來壓力，但尚未像廣泛宣傳的那樣增強他們。研究結(jié)果凸顯了技術(shù)實施速度與專業(yè)人士生活經(jīng)驗之間日益緊張的關(guān)系，表明公司可能需要重新考慮人工智能技能提升的方法，以避免進一步疏遠員工。麻省理工學院NANDA 報告分析了數(shù)百個 AI 部署，發(fā)現(xiàn)只有5%的AI部署產(chǎn)生了收入快速加速或運營明顯改進。大多數(shù)試點在測試階段停滯不前或被放棄，大公司需要近一年的時間來擴大很少成功的項目。企業(yè)集成缺陷和人工智能素養(yǎng)（而不僅僅是模型質(zhì)量）的差距被認為是主要障礙。華爾街和機構(gòu)投資者敲響了警鐘，擔心創(chuàng)紀錄的人工智能投資無法轉(zhuǎn)化為利潤，并可能引發(fā)對被高估的科技股的痛苦清算。一些人已經(jīng)開始削減風險敞口，擔心現(xiàn)實與炒作之間的差距可能不可持續(xù)，讓人想起之前的科技泡沫。周三最重要的英偉達財報說明了這種緊張情緒，因為創(chuàng)紀錄的收入仍然未能阻止投資者從該股中撤出幾個百分點。

根據(jù) LinkedIn 最近的一項調(diào)查，超過一半的專業(yè)人士表示，人工智能培訓感覺就像第二份工作，這凸顯了員工對工作場所自動化計劃的激增普遍感到沮喪。

大多數(shù)受訪者（51%）認為人工智能培訓要求的強度和頻率過高，并表示這干擾了他們的核心工作職責并導致倦怠。員工將密集的培訓模塊、不切實際的截止日期以及對實際福利缺乏明確性列為不滿意的主要來源。

LinkedIn發(fā)現(xiàn)，今年在該平臺上發(fā)布關(guān)于感到不知所措和應對變化的人數(shù)增加了82%�！疤岣呷斯ぶ悄芗寄艿膲毫υ絹碓酱�，加劇了工作中專業(yè)人士的不安全感——1/3（33%）的人承認對自己的了解如此之少而感到尷尬，35%的人表示在工作中談論人工智能時感到緊張，因為害怕聽起來不知情�！�

人工智能培訓工作無效

這些調(diào)查發(fā)現(xiàn)是在企業(yè)加大對技能提升工作的投資之際得出的，旨在幫助員工適應新的基于人工智能的流程。許多專業(yè)人士表示，這些培訓并沒有讓員工感到被賦予了權(quán)力，反而增加了壓力，并延長了他們的工作時間，而通常沒有額外的補償或?qū)ぷ髁鞒痰恼嬲倪M。

這種培訓帶來的真正的后果是員工感到不安全。最極端的一個例子是IgniteTech公司，其首席執(zhí)行官埃里克·沃恩 （Eric Vaughan）在未能對人工智能培訓做出反應后，解雇了近 80% 的員工。另一家企業(yè)首席執(zhí)行官命令他的員工將所有周五都用于人工智能再培訓，并要求如果他們不建設(shè)性地報告他們的發(fā)現(xiàn)，那么請員工離開公司。

調(diào)查還發(fā)現(xiàn)，在人工智能相關(guān)內(nèi)容和程序的泛濫中，專業(yè)人士越來越多地轉(zhuǎn)向他們的網(wǎng)絡(luò)，而不是人工智能工具或搜索引擎，以尋求值得信賴的建議和支持，以應對工作場所的變化。大約43%的專業(yè)人士表示，“他們的網(wǎng)絡(luò)，他們認識的人，仍然是他們在工作中獲得建議的第一來源”，領(lǐng)先于搜索引擎和人工智能工具。近2/3（64%）的專業(yè)人士表示，同事正在幫助他們更快、更自信地做出決策。

對強制性人工智能培訓日益增長的挫敗感可能只是冰山一角。麻省理工學院最近的一項研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)95%的生成式人工智能試點未能提供任何可衡量的投資回報，這加劇了人們對人工智能股票泡沫的日益擔憂，因為企業(yè)支出和投資者炒作遠遠超過結(jié)果。這似乎與對人工智能培訓工作無效或絆腳石的挫敗感有關(guān)。

人工智能投資無法轉(zhuǎn)化為利潤

隨著公司向人工智能試點和科技股投入資金，員工對商業(yè)價值和不斷的技能提升要求越來越懷疑。超過一半的專業(yè)人士表示人工智能培訓感覺像是第二份工作，麻省理工學院的報告增加了新的背景：公司積極推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在給員工帶來壓力，但尚未像廣泛宣傳的那樣增強他們。

研究結(jié)果凸顯了技術(shù)實施速度與專業(yè)人士生活經(jīng)驗之間日益緊張的關(guān)系，表明公司可能需要重新考慮人工智能技能提升的方法，以避免進一步疏遠員工。

麻省理工學院NANDA 報告分析了數(shù)百個 AI 部署，發(fā)現(xiàn)只有5%的AI部署產(chǎn)生了收入快速加速或運營明顯改進。大多數(shù)試點在測試階段停滯不前或被放棄，大公司需要近一年的時間來擴大很少成功的項目。企業(yè)集成缺陷和人工智能素養(yǎng)（而不僅僅是模型質(zhì)量）的差距被認為是主要障礙。

華爾街和機構(gòu)投資者敲響了警鐘，擔心創(chuàng)紀錄的人工智能投資無法轉(zhuǎn)化為利潤，并可能引發(fā)對被高估的科技股的痛苦清算。一些人已經(jīng)開始削減風險敞口，擔心現(xiàn)實與炒作之間的差距可能不可持續(xù)，讓人想起之前的科技泡沫。周三最重要的英偉達財報說明了這種緊張情緒，因為創(chuàng)紀錄的收入仍然未能阻止投資者從該股中撤出幾個百分點。