英伟达的创始人黄仁勋在昨晚的全球消费电子展（CES）演讲中提到，随着AI技术的进化，未来很多公司将出现一种“数字员工”，也就是今天我们所称的数字智能体（AI Agent）。而未来每个公司的IT部门将成为这些数字员工的HR部门，负责对它们进行维护、培养和改进。
老黄在演讲中还展示了一套名为NeMo的数字员工入职和培训评估系统。未来，这些AI智能体将作为数字劳动力，与人类员工协同工作。而IT部门就会像HR部门协助入职人类员工一样，用不同的数据库来训练这些AI智能体，让它们能够适应公司的业务流程和工作方式。
什么是AI智能体？
有人可能会问，今天我们已经有了ChatGPT、豆包这样的AI工具，为啥还要考虑使用AI智能体？
简单来说，像ChatGPT这样的生成式AI工具，一般是用来生成内容（文本、图像、音频、代码等），其任务目标通常集中在创造性表达和内容输出上。它们可以基于输入生成高质量输出，例如对话、故事、图片或代码；也可以利用大规模训练数据，模仿人类语言或艺术风格。
AI智能体在此基础上，更进了一步：它一种能够感知环境、做出决策并采取行动的智能体。它通常具有更广泛的功能，不仅限于生成内容，还包括执行任务、自动化工作流和与环境互动。
和生成式AI工具最大的区别是，AI智能体经过训练，可以自主完成一系列任务，成为你工作和生活中真正的助手。
举个HR的例子：我想为某位员工设计一套培养方案。我可以把我的需求输入到ChatGPT中。但是，答案可能会不够精准。因为AI并不知道这名员工的特定背景，也无法访问系统获取他的个人信息。
但是，当我们围绕AI模型来构建系统，并将模型集成到现有的人才培养流程中去，魔力就显现出来了：
先设计一个流程让AI可以访问储存员工信息的数据库，AI先获取到员工的精准信息，然后再将答案输入语言模型，生成书面的员工培养方案。这样，我们就能自动获得正确的答案。
试想，如果我们能够训练出这样的AI智能体，让它们成为数字员工。一方面，它们将可以承担类似人类员工的工作职责，例如数据处理、客户服务、营销预测、生产流程优化等;
另一方面，它们也可以通过增强人类员工的能力，实现人机合作，例如支持决策、提供实时数据分析或执行自动化任务。
一旦有了这些数字员工，IT部门（或某个特定的技术部门）将负责对它们的管理，其中包括：
招聘和入职：选择适合企业需求的AI智能体，并进行初始化部署。
培训与改进：通过训练数据和算法优化，让AI更好地理解企业业务场景并持续学习。
绩效与维护：评估AI的运行效率和任务完成度，排除错误并改进系统。
“职业发展”：升级模型或扩展功能，确保AI技能与企业发展步伐一致。
上面的职责听下来不就是HR部门一直针对人类员工在干的吗？
数字员工对组织管理会带来哪些影响？
首先，管理者的职责和能力将发生变化。管理者需要同时管理人类员工和数字员工，并负责它们之间的分工与协作。这就要求管理者在AI技术、系统构建、流程设计等领域具备一定的基础和能力。
数字员工更适合处理那些重复性、规则性、数据密集型、高速计算等任务，而人类员工则可以更多聚焦在应对复杂的决策、不确定性问题、创造性任务以及需要情感和人际交流的工作。最终，AI和人类在工作上通过互补，实现人机协同。
其次，组织结构的设计将发生变化。组织内部会出现像IT部门这样的“AI管理中心”，它们肩负重任，负责挑选、开发、维护、优化各种AI智能体。技术部门要用技术给AI智能体赋能，让它们能够跟得上外部市场的变化与内部组织的升级。
第三，组织岗位也会发生变化。将出现一批新的与AI智能体相关的人类员工岗位，比如：
AI培训师：负责训练和优化AI Agent。
AI运营经理：监控AI Agent的绩效，确保与业务目标一致。
AI数据分析师：与AI协作，从大数据分析中提取业务洞察。
对于这些岗位而言，核心的工作技能将会包括数据分析、模型调优、技术编程、项目管理等。
未来出现的AI智能体不仅是一种工具，更像一面镜子，促使我们对照现有的工作，反思可以如何更好地适应变化、更好地重塑自己的价值。
正如《哈佛商业评论》在去年年底的AI特刊中所建议的，今天任何一家公司的管理者都应该认真思考下列两个问题：
第一，AI可以帮助完成你现有岗位上的哪些耗时而重复的工作？
第二，AI可以完全替代你现有组织中的哪些岗位？
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