从金字塔到沙漏：AI 如何改变印度的工作场所
快速阅读: 《印度教徒》消息，人工智能重塑印度企业运作方式，沙漏模式替代传统金字塔结构。AI减少中层管理者，提升效率，但也带来就业、伦理和文化等挑战。印度需结合自身特点，逐步适应并引领AI发展。
**正文：**
人工智能（AI）已超越自动化任务角色，正在重塑印度企业的构建与运营方式。传统的金字塔结构正被沙漏模式取代，其中AI大幅减少了中层管理者的数量，承担协调与决策任务，高层聚焦战略，基层则融合人类与智能工具。
麦肯锡估计，AI可能为全球经济注入数万亿美元，采用AI的企业生产力可提高25%。印度中小企业从中受益匪浅，AI效率和灵活性备受青睐。在欧美，沙漏模式快速普及，Gartner预测，到2026年，五分之一的公司将削减中层管理者数量超半数，降低人力成本，提升产出。
然而，印度的适应路径独特。班加罗尔和海得拉巴等城市虽充满AI创新，但印度在全球货币基金组织的AI准备指数中仅排第72位，得分0.49，远低于美国（0.77）或新加坡（0.80）。这种滞后源于基础设施不均衡及文化倾向等级制度。印度企业多采用混合模式试验，保留管理层次以应对多元化市场。
效率、创新、灵活性和更好的用户体验是AI带来的显著优势。例如，AI预测面料需求帮助纺织制造商减少浪费、增加利润。生成式AI提高66%的任务表现，新角色如AI专家和数据伦理学家需求旺盛。然而，AI也威胁中层管理者和低技能工人就业，可能加剧社会不平等。伦理问题、数据隐私担忧及基础设施不足构成更多障碍。
文化因素亦添复杂性。印度对等级制度的喜爱与沙漏模式相悖，扁平化可能遭遇阻力。
应对策略包括技能培训、混合模式应用、制定公平透明的AI规则、与西方合作调整技术方案等。AI是一场旅程，而非终点。印度应结合自身特色，创造独特融合，引领AI驱动的商业发展。
研究显示，日本因AI提高0.5-0.6%生产力，印度亦有望获益。现在是将技术与人类毅力及印度节奏同步之时。对企业而言，这不仅是潮流，更是重塑工作与未来的机遇。
文卡特·拉姆·雷迪·甘努图拉和克里希纳·库马尔·巴拉拉曼为印度理工学院焦特布尔分校教师，观点仅代表个人。
**发表时间：2025年5月19日 08:30 am IST**
人工智能（AI）已经超越了单纯的自动化任务角色，正重塑印度企业的构建和运营方式。传统的金字塔结构，顶部是领导层，中间是大量的中层管理者，底部是众多员工的模式正在被一种新的模式取代——沙漏模式。在这种模式下，AI大幅减少了中层管理者的数量，承担了协调和决策工作，使高层领导者专注于战略，而底层则演变为人类与智能工具的混合体。这对印度来说是一把双刃剑，既充满潜力，也面临诸多挑战。
在沙漏模式下，一家公司不再需要高层管理者操心琐碎事务，因为AI能够安排日程、跟踪绩效并为决策提供数据支持。中层管理层曾经拥挤不堪，但在AI介入后逐渐减少，降低了对人力监督的需求。在基层，一线工人、专家和AI系统利用实时洞察更高效地完成任务。这是一种更为简洁、快捷的工作方式，由AI同步操作、灵活适应以及结合人类创造力与机器精度的能力驱动。
麦肯锡估计，AI可能为全球经济注入数万亿美元，采用AI的企业生产力可提高多达25%。印度中小企业作为经济支柱，将从这25%的生产力提升中受益匪浅。这就是AI所承诺的吸引力——效率和灵活性。在欧洲国家以及美国，沙漏模式正在迅速普及。Gartner的一份报告预测，到2026年，这些国家中有五分之一的公司将削减中层管理者的数量超过一半，降低成本同时提高产出。高工资——在美国约为每小时35美元，而在印度仅为1至2美元，根据国际劳工组织的数据——使自动化成为明智的选择。大型企业利用AI来监控员工或简化入职流程，推动扁平化、技术化的组织架构。
印度是否正在适应这一趋势？印度的道路是独特的。像班加罗尔和海得拉巴这样的城市充满了AI创新，但印度在全球货币基金组织的AI准备指数中排名72位，得分为0.49，远远落后于美国（0.77）或新加坡（0.80）。这种滞后源于基础设施的不均衡——农村地区缺乏城市中心所享有的连接性，以及难以摆脱的文化倾向，即倾向于等级制度。印度公司并未完全投入沙漏模式，而是以混合形式进行试验。电子商务领导者如Flipkart和Reliance Jio使用AI来预测购买趋势或解决交付问题，但它们保留了管理层层级以应对印度多元化、多语言的市场。较低的劳动力成本减轻了削减中层职位的压力，我们对权威的尊重也减缓了向扁平化组织结构的转变。世界商业文化的一项研究表明，印度企业反映了我们的自上而下的社会方式，使得重大变革难以推行。这种混合方法并非退缩，而是一种战略性选择，融合了AI的优势与现有的成功做法。这种融合带来的好处是真实且诱人的。
效率位居首位。例如，Surat的一家纺织制造商可以使用AI预测面料需求，减少浪费并增加利润。紧随其后的是创新。AI工具加快了技术公司的编码速度，释放员工去开发新解决方案。NNG集团发现生成式AI提高了66%的任务表现，这是它可能对印度IT行业产生的影响的一个迹象。灵活性是另一个优势——制药公司在疫情期间依靠AI来应对供应链混乱，展示了其在困难时期的价值。再加上更好的客户和员工体验——银行推出24/7聊天机器人，薪酬自动化释放员工职责——这构成了一个有说服力的案例。此外，它还带来了各种新角色，如AI专家和数据伦理学家，德勤和Nasscom预计，到2027年需求量将达到125万人。
然而，这条路并非一帆风顺。工作岗位岌岌可危，尤其是对中层管理者和低技能工人而言。皮尤研究中心指出，19%的美国工人高度暴露于AI之下，全球范围内，到2030年可能有高达8亿个工作岗位会发生变化。在印度，稳定的工作支撑着数百万人，这可能会加剧差距——非毕业生和老年工人将首当其冲。尽管领英表示94%的印度公司计划重新培训员工，但这将是一项巨大的挑战。伦理问题又是一个绊脚石。AI可能因不良数据而出现问题，在我们这个多元化的国家尤其令人担忧——想想偏颇的贷款决定或招聘选择。另一个担忧是透明度；根据ISACA的数据，79%的印度人反对出售个人数据。虽然《2023年数字个人数据保护法》旨在遏制这种情况，但它仍在摸索阶段。基础设施也是一个棘手的问题。印度65%的人口居住在农村地区，许多人仍处于离线状态，AI的覆盖范围受到限制。此外，引入AI基础设施并不便宜，并不是每家公司都能负担得起。
文化因素增添了复杂性。我们对等级制度的喜爱，尤其是在家族企业中，与沙漏模式格格不入。扁平化可能引发坚持旧方式的工人和老板的反对。这不仅仅是技术问题，更是涉及人的问题。
应该如何应对？首先开展技能培训——培训员工掌握AI基础知识、数据分析能力和解决问题的能力；Skill India的数字化课程提供了起步平台。其次，采用混合模式——用AI进行分析或客户服务，保留人类做重大决策。然后，依据经合组织指南制定公平、透明的AI规则——设置检查机制以避免偏见并建立信任。与西方公司合作获取经验，根据印度的需求进行调整，例如为中小企业提供可负担的技术。此外，要知道AI是一段旅程，而非一蹴而就；监测网络安全风险和监管动态以保持领先地位。印度的沙漏模式不会模仿西方——它将是自己的独特融合，结合AI的力量与经济和文化的根基。通过这样做，我们可以引领AI驱动的商业发展。
经济政策研究中心的一项研究指出，日本因AI提高了0.5-0.6%的生产力——印度也可能看到同样的效果。现在是我们开始将技术与人类毅力和印度独特节奏同步的时候了。对于我们的企业来说，这不应只是潮流——而是重新思考工作、价值以及14亿人如何塑造未来的机会。
文卡特·拉姆·雷迪·甘努图拉和克里希纳·库马尔·巴拉拉曼是印度理工学院焦特布尔分校的教师。观点仅代表个人。
**发表时间：2025年5月19日 08:30 am IST**
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