普華永道調查：80%的美國金融公司預計裁員20%，因此更重視人工智慧技能而非MBA學位。

A 羅兵咸永道 一項針對美國金融服務公司1,000多名總監級和高階主管的調查顯示，人工智慧正迅速重塑整個產業的勞動力策略和薪資系統。調查結果表明，企業正將人工智慧技能置於傳統資格之上，86%的企業表示，對於許多新員工而言，人工智慧技能培訓比MBA更有價值；91%的企業表示，具備人工智慧能力的員工薪酬有所提高。此外，58%的企業計劃將薪酬與人工智慧驅動的生產力直接掛鉤。

為了獲得這些能力，62% 的企業計劃招募具備人工智慧特定技能的新員工，61% 的企業計劃提升現有員工的技能，57% 的企業預計會與外部供應商合作。對人工智慧能力的重視與大規模的勞動力結構調整不謀而合：近八成高階主管預計，未來五年內其所在機構的規模將縮減至少 20%，其中入門級和中階管理職位受影響最大。雖然 42% 的企業表示已進行企業級建模以評估人工智慧對勞動力能力的影響，但只有極少數企業著手重新設計工作流程或建立人工智慧領導力人才培育路徑。

員工情緒也帶來了類似的挑戰。 44%的受訪者表示員工擔心工作保障，43%的受訪者認為員工僅在必要時而非主動使用人工智慧，40%的受訪者表示員工感到人工智慧驅動的變革速度令他們不堪重負。 34%的受訪者認為變革疲勞是人工智慧在員工隊伍中推廣應用的主要障礙。

生產力提升、效益不確定性與治理差距

儘管人工智慧已成為策略重點，但其財務回報仍未得到充分證實。 77% 的高階主管表示，大多數人工智慧投資尚未帶來可衡量的投資回報，即便企業報告稱其在技術、風險管理和營運方面的生產力有所提高。近半數企業已將人工智慧人才隊伍的投入重點放在提高生產力、減少重複性工作以及將人工智慧融入日常工作流程上。

治理問題凸顯為一個亟待解決的關鍵領域。儘管近90%的受訪者表示其所在公司對人工智慧代理的決策擁有明確的所有權，但對於重大風險責任的歸屬卻未達成共識，責任分散在執行長、技術負責人、風險長和業務部門主管等各方。超過一半的受訪者表示，他們在一定程度上使用了影子人工智慧（即在集中管理系統之外使用未經授權的工具），90%的受訪者承認此類做法會帶來監管風險。 41%的受訪者認為資料分散或品質低下是人工智慧在員工隊伍中推廣應用的最大障礙，凸顯了企業在將人工智慧熱情轉化為永續、可控的成果時仍然面臨的營運難題。