在快速发展的劳动力管理格局中，人工智能在工作场所的出现给管理者带来了新的挑战，他们现在的任务是监督人类和人工智能的混合劳动力。

传统上，管理层专注于优化人员绩效，特别是在联络中心等环境中，其目的是最大限度地提高效率。然而，人工智能呈现了这种动态的转变，有可能减少人类的局限性，如疾病、疲劳和情绪因素。人工智能的全天候可用性可以增强人类的努力，但管理者将面临有效整合这两种劳动力类型的挑战。

在这里，我们研究了混合劳动力的影响，探索了这一新的数字现实的挑战和机遇。

人力管理的现实

直到最近，经理们一直只负责监督人力。那些生病、需要休息、有时会感到倦怠、情绪低落的人，在日常任务中可能有优缺点。

然而，人工智能带来了一个根本性的转变——机器可以全天候工作，不会疲劳，并且可以大规模处理重复性任务。

正如Cognigy营销副总裁Alan Ranger所言：

它（人工智能）真的会改变模式，因为突然之间，容量问题就消失了。

尽管有这些优势，但人工智能并不是人类劳动力的替代品，而是一种补充力量。管理者面临的挑战是协调人工智能和人类的协作，以最大限度地提高生产力，同时保持士气和工作满意度。

平衡人工智能和人类角色

人工智能集成的一个关键问题是人类员工和人工智能驱动系统之间的潜在摩擦。员工可能担心人工智能会威胁到工作安全，从而导致采用人工智能的阻力。然而，通过关注一个核心原则可以缓解这种紧张局势：改善最终客户体验。

当员工意识到人工智能的引入是为了增强客户服务，而不是取代工作时，他们更有可能接受它。人工智能可以处理重复的、平凡的任务，使人类员工能够专注于更复杂、更具创造性和情感细腻的责任。

例如，在客户服务中，人工智能可以管理初始查询，处理日常请求，并有效地指导客户。与此同时，人类员工可以专注于需要同理心、解决问题和批判性思维的高价值互动。

虽然人工智能监督人类的反乌托邦未来不太可能出现——尤其是在《欧盟人工智能法案》等法规的情况下——但管理者必须找到促进这两个群体之间合作的方法。

信任和道德考虑

采用人工智能的一个主要挑战是建立信任——无论是在员工内部还是与客户之间。员工可能对人工智能决策持怀疑态度，特别是在缺乏透明度或公平性的情况下。

保持人为监督至关重要，特别是在高风险的财务决策、医疗保健或法律服务中。人工智能应该以任务为导向，在需要判断和道德推理的领域支持人类，而不是取代人类。

为了促进信任，人工智能的实施应优先考虑伦理因素，例如：

•偏见缓解：确保人工智能模型不会加剧歧视

•透明度：使人工智能决策易于人类员工理解

•隐私保护：保护敏感的员工和客户数据

人工智能集成的实用方法

对于希望有效整合人工智能的企业，Cognigy的Alan Ranger建议采取一种战略方法：

识别高影响力用例——从人工智能可以提供明确价值的领域开始，如客户服务自动化、欺诈检测或数据分析。正如Ranger所解释的那样，“因此，参与业务的人可以感到自豪，无论他们实施了什么，实际上都提高了品牌声誉。”

他认为，这可能是一个重要的事情，比如等待时间，尤其是在疫情后这些时间有所增加的情况下。一个高影响力的项目也会引起公司领导层的关注和兴趣，这对未来的预算总是有利的。

1、确保人工智能增强员工体验——将人工智能视为推动者，而不是竞争对手。提供培训和技能提升机会，使员工能够过渡到更高价值的角色

2、测量和迭代——跟踪性能指标以评估人工智能的影响，并根据需要进行调整。收集员工和客户的反馈，以完善实施。

成功管理一支由人类和人工智能组成的混合劳动力需要一个以协作、信任和道德责任为中心的深思熟虑的战略。优先考虑客户体验、确保人为监督并以有利于员工的方式引入人工智能的企业将为未来做好准备。通过采取结构化和透明的方法，组织可以利用人工智能的潜力，同时培养积极和富有成效的工作场所。