現代政府將利用人工智慧打造更智能的未來勞動力

技能、人工智慧與生產力之間的重要連結

十五年前，我無法想像我的辦公室會沒有電話，或是即使是附近的同事，會議也會是虛擬的。

今天的工作環境在那時看來是不可思議的。當我們展望未來——比如再過十五年——很難想像會有多少變化；這樣的想法讓人驚訝。

為什麼會這樣？我們已經進入了一個新時代，科技融入了我們生活的每一個方面。我們幾乎不會注意到或思考在工作或日常生活中的數位體驗。

回顧過去與現在是很有趣的。想想看：計算機技術始於1960年代，而今天，人工智慧（AI）無處不在，使得人與計算機的互動對每個人來說都變得容易。1964年的工作場所與我們當代的辦公室相比，顯得非常復古。麥肯錫（McKinsey）也對此感到好奇，研究了六十年的創新：商業科技的關鍵時刻。科技進步的速度令人驚訝。

顛覆者影響工作的未來

展望未來，我們可以期待人工智慧和生成式人工智慧（GenAI）技術改變我們的工作——我們的任務、方法和對工作的思考方式。想想科技將如何幫助我們，真令人興奮。

Gartner的資深副總裁分析師基恩·阿爾瓦雷斯（Gene Alvarez）提到2025年時表示：“今年的主要戰略科技趨勢包括人工智慧的必要性和風險、新的計算前沿以及人機協同。”他補充說，這些趨勢也能幫助科技領導者確保創新既負責任又符合倫理。

最值得注意的是，Gartner認為自主人工智慧（agentic AI）是將顯著影響人們工作的第一趨勢。值得一提的是，自主人工智慧與多模態人工智慧（multimodal AI）有關，後者整合多種數據類型以創造對互動的全面理解。自主人工智慧是能夠自主做出決策並採取行動以達成人類定義的目標的軟體代理，從而提升生產力和效率。它可以協助、分擔和增強人類的工作或傳統應用。

Gartner預測，至少15%的日常工作決策將由自主人工智慧做出，這個比例從2024年的0%上升。

為什麼公共部門應該關注自主人工智慧？簡單來說，它可以幫助解決人力資源短缺的問題，這是一個長期挑戰，還有工作過載的情況。公共服務人員在使用數位助手方面取得了一定的成功，但這些助手通常是為特定任務設計的，並且通常根據它們能夠訪問的信息提供預定義的回應。

自主人工智慧更先進且自主。它可以在沒有明確指示的情況下執行複雜任務。它使用機器學習算法從互動中學習，隨著每次使用不斷改善其性能。自主人工智慧對於提高勞動力的生產力有著巨大的潛力。

人工智慧和生成式人工智慧的採用仍在滯後，但不會太久

人力資源短缺和人工智慧技能差距與生產力密切相關。讓我們定義一下人工智慧。它涵蓋了一系列技術，使機器能夠執行通常需要人類智慧的任務，而生成式人工智慧則是其中的一個子集。

根據Forrester 2024年的數據，35%的全球首席資訊安全官（CISO）和首席資訊官（CIO）將探索和部署生成式人工智慧（GenAI）的用例以提高員工生產力視為首要任務。問題是實施人工智慧是否值得這些好處。

數據、人工智慧和生成式人工智慧可以使公共部門受益。機器可以處理積壓的工作和繁瑣的任務。它們在處理平凡、重複和複雜的數據審查方面表現出色，讓員工能夠專注於需要創造力、直覺和同理心的任務。

最近的科爾曼·帕克斯研究（Coleman Parkes study）發現，81%的使用生成式人工智慧的政府經歷了運營成本的節省，89%則感受到員工滿意度的提升。

根據SAS的高級行業顧問喬舒亞·戴維斯（Joshua Davies）表示：“隨著政府機構越來越多地採用生成式人工智慧來快速完成繁瑣的活動，員工將能夠專注於提供更透明和負責任的社區參與。”

想想看：如果問題不是缺少員工，而是缺少具備正確技能的員工呢？許多公共部門組織並沒有為他們的員工準備新技能。科爾曼·帕克斯研究發現，只有少數受訪者表示他們的政府提供了足夠的人工智慧（49%）和生成式人工智慧（39%）培訓。

但是，通過正確的數據和人工智慧平台，代碼/低代碼工具使用視覺介面、拖放功能和預建組件來創建應用程序，幾乎不需要編碼。這些工具的進步，加上像Copilot和ChatGPT這樣的人工智慧模型，使得更多員工能夠分析數據。這使得非數據科學家能夠做出基於數據的決策，促進創新，並提高各部門的生產力。

“公共部門擁有大量的數據。人工智慧和生成式人工智慧將使許多公務員能夠民主化地獲取數據和決策，並為提升和再培訓人員提供機會，以彌補現有的資源缺口，”SAS的分析和經濟商業價值工程總監弗雷德·拉巴特（Fred Labat）說。

在員工體驗到人工智慧在日常工作中的好處之前，他們可能會對其價值產生疑慮或擔憂。組織需要創造一個積極和支持的環境，以促進人工智慧的採用，並有效解決員工的疑慮。

人工智慧政策、指導和治理將會出現

對許多政府人員來說，充分利用數據的潛力和部署人工智慧仍然是陌生的概念。雖然他們可能聽過這些流行詞，但他們往往不理解人工智慧的真正含義或其優勢。

現在是時候向員工介紹人工智慧和生成式人工智慧的概念和指導原則了。是時候提升技能，了解數據的價值，學習基本的數據素養，並建立數據和人工智慧的治理標準。

除了為數據和人工智慧使用進行培訓和實施政策外，還需要確定哪些任務最適合進行人工智慧增強。在員工體驗到人工智慧在日常工作中的好處之前，他們可能會對其價值產生疑慮或擔憂。

我們對2025年還有什麼預測？看看吧。