MIT 的一项关于 AI 应用的调研，关于任务分配时，哪些受访者倾向于让 AI 做，哪些请i吸纳高于给初级员工（同事）做 ？

写邮件、归纳摘要、基础分析等，70% 受访者倾向于找 AI 工具，而复杂的 “项目” 类（持续几个兴起的工作、客户管理等）90% 受访者都会倾向于找同事。

AI 对人类工作（尤其是白领类）的替代已经在逐步成为现实。而 AI 时代，个体如何寻求职业发展是热门话题。

有能力胜任有一定复杂度的工作，是区别 AI 的（暂时）有效手段。即便是初级员工，也应考虑这个角度。

Mckinsey 针对美国企业的雇员调研，未来一年生成式 AI 会对工作流产生重大影响（30%）的看法：

电信行业和媒体娱乐行业的积极程度是最高的，65~67% 的调研对象反馈会产生重大影响。

公共事业、航天和国防部门的调研对象的反馈相对更消极。

在 2024 Gartner CIO 生成式 AI 调研中，一个有趣的发现是：越来越多的 CIO 开始将 GenAI 视为一个提升职业发展的机会。 87% 的 CIO 将 GenAI 视为关键的职业发展机会，44% 的精通 AI 的人强烈肯定这一观点。

一个大的潮流来临时，证明自己 “正好” 擅长这一块，对于组织中的个体很重要。

BCG 针对 750 名咨询顾问使用（或不使用）ChatGPT 类生成式 AI 工具的实证研究，有一些有意思的发现，围绕 ChatGPT 可能带来的 “创造力陷阱” 风险。

一个风险是个人效率提升和集体创造力损失之间的权衡。 咨询顾问个体使用 ChatGPT 是可以提升效率的，但如果团队大家都使用 ChatGPT（针对指定任务），即便编辑不同的提示词，输出的内容仍然出现一种 “集体重复” 现象。

对照不使用 ChatGPT 的对照组，使用 ChatGPT 的团队输出想法的多样性减少了 41%。

还有一个发现，大约 70% 的参与者认为，随着时间的推移，广泛使

BCG 针对 750 名咨询顾问使用 ChatGPT 的典型咨询工作实验发现，对于水平相对弱的分组，参与者借助 ChatGPT 可提升 43% 的效率；而高水平分组的提升效率为 17%。

注：针对产品创新创意类工作任务。

哈佛商学院和 BCG 基于 750 名咨询顾问使用（或不使用）ChatGPT 在指定工作任务的测试中，有如下发现：

(1) 如果是产品创新想法的提出类任务，使用 ChatGPT 可提升 40% 的效率（对比对照组）；

(2) 但如果是业务问题解决类任务，使用 ChatGPT 反而会差 23%（对比对照组）。

注：此处的 “业务解决类任务”，例如，参与者根据业绩数据和对高管的访谈，找出公司面临挑战的根本原因。

Mckinsey 预测中国有约 2.2 亿个岗位可能被生成式 AI 等自动化技术重塑，其中白领工作受到的冲击将比蓝领工作更大。

影响最大的两类职业为：客户服务与销售（8,800 万人）、秘书与行政助理（6,600 万人）。

Mckinsey 就生成式 AI 对美国工作岗位的影响进行了研究。其绘制了一个矩阵：横轴是生成式 AI 对工作自动化的提升幅度，纵轴是劳动力岗位需求数量的增减比例。

从分析结果看，矩阵的右上角象限：AI 提升了自动化效率，同时工作岗位还会增加的领域，典型行业为 STEM（科学 Science，技术 Technology，工程 Engineering，数学Mathematics）、商业和法律相关专业人士等。

矩阵的左上角象限：工作岗位会增加，同时 AI 自动化的提升有限。典型的行业为医疗看护、医疗专业人士、建筑行业等。

矩阵的左下角象限：AI 自动化带来了岗位减少，例

疫情之前，“远程办公” 通常限于某些科技公司，自由职业者、工作室居多。新冠疫情带来的隔离，让人类大面积试验了一把 “居家办公 or 远程办公”，相信每个人都会有诸多体会。

围绕远程办公的 “不足” 持续上升。国际市场越来越多大型企业要求员工回到办公室来上班，这也引发了一系列反对的声音。

附图来自 The Econmist，代表性国家和地区的 “居家办公” 的平均周天数调研。一个重要的结论就是：员工的期望和雇主的计划差别不小。

The Economist 统计了标普 500 指数公司在 2020 年 1 月到 2023 年 6 月的招聘启示，其把 “AI” 被提及次数作为统计指标。

从中位数看，排名靠前的行业 Top3 是：科技公司、银行和零售。