人工智能可以為重要的一線工人創(chuàng)造經(jīng)濟流動性——以下是產(chǎn)品制造商如何轉(zhuǎn)變我們的思維以涵蓋這些體驗
作者：喬恩·弗里德曼
關(guān)于人工智能的討論通常集中在其對白領(lǐng)工作（知識型工作、辦公室生產(chǎn)力、創(chuàng)造性工作）的顛覆性潛力上，但很少有人討論人工智能將如何徹底重塑技術(shù)工人和一線工作。作為設(shè)計師，以人為本的視角意味著不斷探索新領(lǐng)域，不僅從技術(shù)層面，也從人性的角度。
如今，我們在賦能信息工作者方面擁有卓越的成就，在邁入人工智能時代之際，我們正積極發(fā)揚這一傳統(tǒng)。展望未來，我也看到了人工智能優(yōu)先體驗的巨大潛力，這些體驗有助于為支持社會最基本系統(tǒng)的人們創(chuàng)造經(jīng)濟增長和流動性。構(gòu)建和維護我們物理系統(tǒng)的是電工、鋼鐵工人、管道工、運輸工人等等。支持我們?nèi)祟愊到y(tǒng)的是教育工作者、兒童保育人員和護士等至關(guān)重要的工作者。至關(guān)重要的是，幾乎所有這些職業(yè)都面臨著嚴重的人員短缺，求職者數(shù)量也在不斷減少。
精心設(shè)計的人工智能體驗或許有助于有效解決這個問題，尤其是在融入整體方案時。隨著我們拓展產(chǎn)品方面的思維，Microsoft Elevate 和人工智能經(jīng)濟研究所——我們企業(yè)慈善事業(yè)的下一個篇章——正在幫助確保人們在人工智能改變世界的過程中不會被遺忘。他們致力于為人們提供技能、知識和工具，讓他們能夠與人工智能共同發(fā)展，這體現(xiàn)了微軟的信念：人工智能應(yīng)該服務(wù)于每個人，包容性設(shè)計與包容性機遇相輔相成。
有表格可以幫你！減少官僚主義的復(fù)雜性
人工智能系統(tǒng)需要龐大的物理基礎(chǔ)設(shè)施，而隨著我們構(gòu)建越來越大的人工智能系統(tǒng)和數(shù)據(jù)中心，能源需求也隨之飆升。誰來滿足這一需求呢？技術(shù)工人：負責(zé)布線的電工、建造冷卻系統(tǒng)的管道工、以及建造承載人們數(shù)字夢想的鋼鐵工人。
然而矛盾的是，正當(dāng)美國對專業(yè)電工的需求達到前所未有的高度時，美國卻面臨著熟練電工的短缺。
迫切需要吸引高中畢業(yè)生直接參與帶薪學(xué)徒項目——承諾穩(wěn)定、高薪的職業(yè)，且無需承擔(dān)學(xué)生貸款的負擔(dān)。這一需求為人工智能設(shè)計提供了一個清晰而強大的用例：簡化從學(xué)校到學(xué)徒再到熟練工的復(fù)雜路徑。人工智能解決方案可以簡化流程、時間表、表格和認證，從而加速職業(yè)發(fā)展并促進經(jīng)濟流動性，惠及個人、家庭乃至整個經(jīng)濟。
人工智能是積極的合作伙伴，而不僅僅是另一個被動工具
想象一下，你是一名剛?cè)胄械碾姽W(xué)徒，踏入第一個復(fù)雜的工地。熟練工們辛勤工作，確保項目順利推進，但工作節(jié)奏之快，讓你很難停下來，實時解答每個問題。這時，人工智能就派上用場了——它并非取代經(jīng)驗豐富的電工的指導(dǎo)，而是為其提供支持。使用你的智能手機，人工智能助手可以直觀地識別問題，并根據(jù)經(jīng)驗豐富的熟練工處理過的數(shù)千個實際場景，提供即時實用的建議。這就像在你的口袋里多了一個額外的支持——人工智能就像一個親自動手的助手，可以強化你的學(xué)習(xí)，并增強你的工作信心。
這不是理論上的未來主義。而是實用且可擴展的人工智能設(shè)計，能夠直接提升一線員工的生產(chǎn)力，加速學(xué)習(xí)，提升效率，并更好地保障安全。一線工人的工作通常需要體力勞動，有時甚至很危險，并且可能需要在不可預(yù)測的環(huán)境中連續(xù)工作10到12個小時——僅在美國，每年就有近100萬起制造業(yè)傷害和卡車事故。這不僅會影響工作效率，背部受傷或手指缺失還會給整個家庭帶來持續(xù)的經(jīng)濟困境。
在這種情況下，知道自己并不孤單不僅能增強信心、幫助你在工作中表現(xiàn)出色，還能讓你相信下班后能安全回家。
通過以人為本的人工智能設(shè)計重建信任
除了人身安全之外，信任也是一線工作另一個方面的關(guān)鍵因素：科技的優(yōu)勢和前景。例如，護士基于過去的經(jīng)驗，對數(shù)字技術(shù)持懷疑態(tài)度，這是可以理解的。二十年前，他們被承諾電子病歷 (EMR) 將積極改變他們的工作流程。然而，EMR 主要惠及的是管理人員、保險公司和技術(shù)供應(yīng)商，卻讓護士承擔(dān)了額外的繁瑣工作，減少了與患者的面對面互動，并降低了他們對技術(shù)承諾的信任。
如今，這種懷疑依然揮之不去，其根源在于人們認為科技往往優(yōu)先考慮企業(yè)效率或盈利能力，而非一線員工的實際需求。護士和許多其他技術(shù)專業(yè)人員理所當(dāng)然地懷疑，人工智能能否真正幫助他們，或者歷史是否會重演。人工智能未來的成功不僅取決于其強大的技術(shù)能力，還取決于我們能否重拾并維持信任，尤其是那些曾因技術(shù)前景而失望的人們。
解決這一懷疑的唯一可行方法是真正以人為本的產(chǎn)品設(shè)計。
前進的道路需要認真傾聽一線員工的心聲，深入了解他們的日常問題，并共同設(shè)計能夠帶來切實效益的解決方案。優(yōu)秀的設(shè)計，真正植根于用戶同理心和實際效用，不會將業(yè)務(wù)目標與員工需求對立起來，而是有效地協(xié)調(diào)和平衡兩者。作為產(chǎn)品制造商，我們的工作就是實現(xiàn)這種平衡，確保人工智能工具不會為了技術(shù)而強加于員工，而是以協(xié)作、透明和同理心的方式進行開發(fā)。
以不同的方式思考要完成的“工作”
為了兌現(xiàn)這一承諾，我們需要重新構(gòu)建我們的設(shè)計方法和假設(shè)。以“待完成工作”（JTBD）為例，這是一個用于理解用戶問題的通用設(shè)計框架。從歷史上看，我們通常將“工作”理解為更具體的行動，通常是通過信息工作（IW）的視角。要讓所有員工都能用人工智能賦能，就需要超越表面行為，關(guān)注通常位于馬斯洛需求層次更高層次的人類需求。
以年度績效評估為例，無論你是送貨司機還是設(shè)計師，都會進行績效評估。通常，員工會填寫一份表格，經(jīng)理們會用這份表格來討論職業(yè)發(fā)展。如果我們認為 JTBD 就是“填寫表格”，我們就會設(shè)計一個 AI 解決方案，讓填寫表格變得更容易；也許你只是把想法寫進表格，然后 AI 會賦予它們結(jié)構(gòu)和更優(yōu)美的措辭。如果我們意識到真正的 JTBD 是促進有意義的對話，我們就可以設(shè)計一個主動的 AI 代理，嵌入到日常工作流程中，讓你和你的主管在職業(yè)發(fā)展對話開始前幾周做好準備。該代理會幫助整合你的成就（包括你可能已經(jīng)忘記的成就），提供相關(guān)的反饋，提出富有成效的談話要點，然后促成一場引人入勝的對話——所有這些都將顯著提高效率、增強意義，并減少事務(wù)性。
這種設(shè)計首先以最終用戶的需求為中心，而不是為了滿足需求而創(chuàng)造技術(shù)解決方案。雖然產(chǎn)品制造商經(jīng)常與技術(shù)工人（FLW）打交道——比如你孩子的老師、你診所的護士，或者你剛剛急需聯(lián)系的水管工——但我們的工作性質(zhì)截然不同，因此，共同設(shè)計以識別任務(wù)背后更深層次的需求尤為重要。
以不同的方式優(yōu)先考慮多式聯(lián)運場景
雖然多模式場景對許多信息工作者來說令人興奮，但對一線工作人員來說，它們的影響遠為關(guān)鍵。視覺捕捉白板筆記與向在雨夾雪中行駛的卡車司機發(fā)出迎面而來的車輛信號有著截然不同的意義。為運輸工作者設(shè)計的以視覺為中心的輸入和輸出體驗必然會極其靈敏、細致和準確——從而為現(xiàn)場物流工作者和信息工作者帶來顯著更好的體驗。
從設(shè)計的角度來看，由于一線崗位高度的體力勞動和對話性，人類活動的范圍更加廣泛。雖然所有專業(yè)領(lǐng)域都推動著經(jīng)濟發(fā)展，并且意義深遠，但未能滿足一線工作者的需求會立即對社會各階層產(chǎn)生深遠的影響。通過將通用設(shè)計原則應(yīng)用于針對這些更為極端和關(guān)鍵狀況的多模式解決方案，我們正在創(chuàng)造惠及每個人的體驗。
轉(zhuǎn)變端到端工作流程
人工智能的更廣闊潛力不僅在于實現(xiàn)任務(wù)自動化，更在于積極賦能人類，創(chuàng)造全新的途徑和工作方式。這種潛力遠不止于辦公室，還涵蓋教室、醫(yī)院、建筑工地、交通系統(tǒng)等等。
例如，我們采訪過的教育工作者已經(jīng)看到人工智能深深嵌入到他們的課堂中，最初是由學(xué)生的采用推動的，但現(xiàn)在正在改變他們創(chuàng)建和教授課程的方式。
護士和醫(yī)護人員同樣利用人工智能來更有效地管理患者護理。
微軟對 Microsoft 365 Copilot 等工具的愿景正是基于這一新現(xiàn)實：設(shè)計能夠?qū)崟r理解、預(yù)測并適應(yīng)人類需求的智能系統(tǒng)。在我們重新構(gòu)想整體體驗的過程中，協(xié)同設(shè)計的一部分在于重新思考如何通過智能設(shè)計來衡量、定義和實現(xiàn)生產(chǎn)力。通過不再使用人工智能來自動化當(dāng)前任務(wù)，而是從根本上重新思考任務(wù)本身，我們可以優(yōu)先考慮最重要的事情：人際關(guān)系、快速學(xué)習(xí)、經(jīng)濟賦能和有意義的工作。
一種新的端到端思維
端到端體驗通常指整個產(chǎn)品生命周期。當(dāng)我們思考產(chǎn)品將存在于的世界時，需要一種不同的端到端思維。教育行業(yè)在整體思考經(jīng)濟增長時，通常采用“從搖籃到職業(yè)”的思維模式。討論的重點并非僅僅放在教育隧道末端的工作崗位上，而是從幼兒教育開始，然后是K-12和高等教育途徑，包括高等教育和帶薪學(xué)徒制，最終是維持生計的工作崗位。
考慮到這些關(guān)鍵崗位的嚴重人員短缺，產(chǎn)品制造商的端到端思維應(yīng)該包括引發(fā)關(guān)于如何最好地引導(dǎo)人們進入這些職業(yè)的討論。像領(lǐng)英這樣數(shù)據(jù)豐富的平臺可以通過展示熱門崗位、規(guī)劃基于技能的職業(yè)發(fā)展路徑，以及為有抱負的工作者（無論是高中生還是轉(zhuǎn)行者）提供學(xué)徒計劃、認證和導(dǎo)師支持，使一線職業(yè)發(fā)展路徑更加清晰易懂、易于導(dǎo)航。通過將這些洞察融入產(chǎn)品設(shè)計，我們可以用全新的端到端思維，全面支持關(guān)鍵職業(yè)發(fā)展。
歸根結(jié)底，下一代人工智能不僅僅是數(shù)字化的；它是切實的、交互式的、主動的、并且高度人性化的。對于人工智能設(shè)計師和產(chǎn)品創(chuàng)造者來說，我們的使命從未如此清晰：廣泛、深入且人性化地重新定義生產(chǎn)力。在微軟，這是我們的承諾——不斷改進我們思考和構(gòu)建全球最具影響力的人工智能工具的方式，確保從電工和教育工作者到設(shè)計師和商業(yè)領(lǐng)袖，每個人都能在這個新的現(xiàn)實中蓬勃發(fā)展。
藍藍設(shè)計的小編 http://m.sdgs6788.com