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LinkedIn 联合创始人揭示了为什么美国公司未能利用人工智能来提高实际生产力，而对人工智能技能的需求却在飙升
LinkedIn 人工智能报告：LinkedIn 联合创始人 Reid Hoffman 认为，美国公司因专注于首席人工智能官和试点团队而错过了最大的人工智能生产力提升。他表示，真正的转型来自于日常工作的自动化和促进员工开放学习，而不是秘密实验。随着时间的推移，将人工智能融入日常任务的公司将会看到复合收益。
来源:经济时报：随着美国各地的公司竞相采用人工智能，LinkedIn 联合创始人 Reid Hoffman 指出，许多公司都忽略了人工智能对就业和生产力影响最大的领域。
LinkedIn 联合创始人 Reid Hoffman：公司可能会错过人工智能带来最大生产力提升的领域
在他的“Possible”播客中与 AI 工程师交谈时
帕蒂尔·霍夫曼 (Patil Hoffman) 认为，根据一份报告，聘请首席人工智能官和组建小型试点团队可能看起来令人印象深刻，但真正的收益来自于日常工作的自动化。
为什么首席人工智能官和试点团队还不够
他强调，人工智能转型取决于员工公开地共同学习，而不是自己悄悄地进行实验。据《商业内幕》援引霍夫曼在 LinkedIn 上的帖子报道，当员工担心因使用人工智能而受到评判时，他们就会成为沃顿商学院教授伊森·莫里克（Ethan Mollick）所说的“秘密机器人”，提高个人生产力，而组织却一无所获。
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美国公司计划在 2026 年增加人工智能支出
美国公司正在大力投资人工智能。高盛去年在技术上花费了约 60 亿美元，RBC Capital 12 月的一项调查发现，90% 的 CIO 计划在 2026 年增加人工智能支出。
LinkedIn 联合创始人 Reid Hoffman：为什么人工智能转型从工作流程层面开始
然而，根据 Business Insider 的报告，大多数大公司目前正在通过与一个小型专家小组运行试点计划来整合人工智能。霍夫曼在 LinkedIn 的一篇帖子中指出，这些公司随后期望“转型神奇地蔓延”。
他警告说，“不幸的是，对于这一策略来说，人工智能存在于工作流程层面，最接近工作的人知道摩擦实际上在哪里”，正如《商业内幕》援引的那样。
LinkedIn 发现美国招聘缓慢并不是人工智能造成的
根据 LinkedIn 的一份新报告，这些转变是在全球劳动力市场不断变化的情况下发生的，因为招聘人数仍比大流行前的水平低约 20%，而且工作转换处于十年来的最低水平。