引言
作为一家制造业公司，A企业在为中国消费者提供产品与服务的同时，积极推行了数字化战略，将企业业务与国内数字化经济紧密结合。在数字化转型的背景下，员工需要快速掌握算法、编程、数据分析等知识，并具备数字化平台的熟练使用能力。为了帮助业务部门应对数字化转型的挑战，A企业的数字化培训部门通过加速数字化转型的培训项目，以敏捷、短平快的方式，提升了内部员工的数字化能力。
今年年初，以ChatGPT为代表的生成式AI技术在企业内部引发了不小的讨论。新技术对于业务模式的改变、对于员工能力要求的改变成为了企业管理者们关注的重点。
面对数字化转型培训项目的敏捷与短平快需求，以及外部生成式AI等新技术的影响，HR已有的知识与能力面临着不小的挑战。如何从容不迫地应对外部新技术带来的变化，并帮助员工快速提升数字化能力？我们希望通过下面A企业的实践与思考，回答上述问题。
一、生成式AI在A企业的应用情况
抱着开放且谨慎的态度，A企业不断探索ChatGPT等生成式AI技术在企业内部安全使用的可能性：在最大程度利用其优势的情况下，规避可能带来的风险。在探索的过程中，也同样面临着困难与挑战。
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正视生成式AI技术的优势与风险
A企业认为，生成式AI技术有下述几点优势：
◇创造性：通过其庞大的数据库，搜索并整合信息，提供未知问题的解决方案。
◇自我迭代性：根据用户的提问与反馈，不断迭代其回答的内容，并提升回答质量。
同时，在企业内部应用的时候，也需要注意规避下述几点问题与风险：
◇生成内容的不准确、不可控风险：由于生成式AI的工作机制，导致其生成的内容可能存在不准确、不可控的情况。企业要对其生成的内容进行二次甄别。
◇数据泄露风险：输入进生成式AI模型的数据会被存储，如果企业将关键业务数据输入进大模型中，会存在数据泄露的风险。
◇伦理风险：大模型算法中可能存在偏见与歧视，在其接收到不正确的内容后，可能会生成价值导向错误的内容。
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企业内部应用的可能与挑战
综合考量了生成式AI的优势与风险后，A企业认为，通过对生成式AI模型进行私有部署实现内部应用是可行的：将开源的生成式AI模型接入内部服务器，并通过内部数据对其进行训练。
这样的部署规避了数据泄露问题，但在技术与管理层面临着如下的挑战：
技术
◇数据积累不足：生成式AI模型需要大量的数据进行补给，才能对其回答的内容进行迭代，而企业内部的数据不足以支撑其迭代。
◇服务器性能不足：市面上的生成式AI模型需要依靠大型服务器进行运行，企业内部服务器的规模难以望其项背，很难达到市面上生成式AI模型的数据处理规模和速度。
管理层面
◇资源投入问题：从前面的挑战也可以看出，如果想将生成式AI技术用于垂直领域或行业是一项很大的工程。对于A企业这样的跨国公司来说，引入AI项目需要通过Global层面的审批，才会有相关资源去投入。
二、生成式AI技术对HR能力的新要求
在A企业数字化转型的过程中，员工数字化技能的提升离不开HRBP对业务的了解，也同样离不开培训HR为员工提供数字化知识与技能的支持。因此A企业认为，建设员工的数字化能力的前提是HR自身的数字化思维与能力的建设。在生成式AI等新技术快速涌现的当下，HR更需要具备如下的新能力：
◇向外看的接纳能力：新技术对业务、组织带来的影响是不确定的，不必抗拒新事物所带来的变化，而是积极接纳，做好应对变化的准备。
◇对新技术的敏锐性：早于员工去了解与学习新技术，明确新技术对组织带来的影响以及后续对员工的培训方向。
◇对新技术的学习与转化能力：在了解新技术后，将相关信息进行理解与处理，形成可传递给员工的知识内容，促进新知识在企业内部的流通。
例如，A企业的数字化转型培训部门发现，在使用生成式AI模型时，输入的提示词决定了AI模型输出的内容质量。那么培训部门会将“如何写提示词”作为员工数字化能力培养的一项任务，并为员工提供相应的知识与技术支持。A企业认为，员工数字化能力的提升，是企业数字化转型与商业模式升级的基础。
注：文章整理于2023年8月 ▋
来源：智享会&SAP《智能技术赋能人力资源管理》
注：本文系智享会原创文章，如需转载请事先联系并注明来源，谢谢！
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