以下文章來源于CIOCDO?，作者CIO.com&睿信咨詢
專注于客戶服務(wù)、軟件和開發(fā)以及創(chuàng)意和知識工作的生成式人工智能每年可為美國帶來超過1萬億美元的生產(chǎn)力增長。早期的采用者將獲得最高的投資回報率，但戰(zhàn)術(shù)部署和強大的人員訓(xùn)練是避免技術(shù)過度擴張的關(guān)鍵。
圖源：JACOB LUND?/?SHUTTERSTOCK
盡管生成式人工智能是一項相對較新的技術(shù)，但考慮到它所產(chǎn)生的影響和它所能創(chuàng)造的商業(yè)價值，很難想象一個沒有它的世界。
根據(jù)IDC（International Data Corporation，國際數(shù)據(jù)公司，是國際數(shù)據(jù)集團旗下全資子公司。是信息技術(shù)、電信行業(yè)和消費科技市場咨詢、顧問和活動服務(wù)專業(yè)提供商。經(jīng)常發(fā)布的市場資訊、預(yù)測和資深分析師關(guān)于業(yè)內(nèi)熱點話題的觀點性文章。）去年11月發(fā)布的一份研究報告，基于對2100多名負責(zé)人工智能轉(zhuǎn)型的商業(yè)領(lǐng)袖和決策者的調(diào)查，71%已經(jīng)使用人工智能的公司在14個月內(nèi)實現(xiàn)了人工智能投資回報，平均每花費1美元就能獲得3.50美元的回報。
因此，自2022年末Dall-E 2（是OpenAl公司推出的人工智能圖像生成器，具有創(chuàng)造性和藝術(shù)性，可以根據(jù)自然語言的文本描述創(chuàng)建圖像和藝術(shù)形式。）和ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer，是人工智能技術(shù)驅(qū)動的自然語言處理工具，它能夠通過理解和學(xué)習(xí)人類的語言來進行對話，還能根據(jù)聊天的上下文進行互動，真正像人類一樣來聊天交流，甚至能完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼，寫論文等任務(wù)）發(fā)布以來，企業(yè)繼續(xù)對其進行大量投資也就不足為奇了，他們希望看到提高生產(chǎn)力的最大價值，一些預(yù)測顯示，未來12個月生產(chǎn)力將提高5%或更多，員工人數(shù)也將至少減少5%。
EY（安永，成立于1989年，是一家總部位于英國倫敦的跨國性專業(yè)服務(wù)公司，全稱是安永會計師事務(wù)所，為國際四大會計師事務(wù)所之一。）是一家公司廣泛部署生成式人工智能的范例。在其內(nèi)部，它對全球40萬名員工在各種任務(wù)中使用對話式人工智能，而在外部，它則使用人工智能來幫助其客戶公司。
安永美洲新興技術(shù)的領(lǐng)導(dǎo)者Matt Barrington（馬特·巴林頓）說：“我們看到該公司的生產(chǎn)力全面提高了15%到20%?！?/span>
因此，當引入潛在供應(yīng)商時，由于使用生成式人工智能來幫助分析大量文檔，生產(chǎn)力提高了70%至80%。
“我們做了并行測試，”他說，“我們得到了更有效的應(yīng)對措施，可追溯性更強，更少的人力成本。”
安永還對其他公司如何使用生成式人工智能進行了研究，在10月份對1200名全球首席執(zhí)行官的調(diào)查中，幾乎所有首席執(zhí)行官都表示，他們正在或計劃對生成式人工智能進行重大投資。全球范圍內(nèi)75%的高管表示，這將提高員工的生產(chǎn)力。
因此，基于早期的結(jié)果，公司看到最大的生產(chǎn)力提升的三個功能領(lǐng)域是客戶服務(wù)、軟件開發(fā)和一般的創(chuàng)造性和知識工作。
一、生成式人工智能和客戶服務(wù)
客戶服務(wù)是生成式人工智能的頂級用例之一，隨著供應(yīng)商不斷向其平臺添加工具，企業(yè)實施這些工具變得越來越容易。
斯坦福大學(xué)和麻省理工學(xué)院的研究人員合作進行了一項研究，該研究于去年4月發(fā)布，基于5000多名客戶支持（人工智能副駕駛）代理的數(shù)據(jù)。通過使用生成式人工智能，（人工智能副駕駛）代理平均每小時能夠解決14%以上的問題。但最大的優(yōu)勢是相對于新人和低技能工人，他們看到了34%的進步。
研究人員表示，人工智能帶來更積極的客戶體驗。因此，大公司的商業(yè)領(lǐng)袖預(yù)計在未來12到18個月使用生成式人工智能提供客戶服務(wù)將看到非常高的價值，使其成為早期采用者預(yù)期收益最大的領(lǐng)域也就不足為奇了。一些行業(yè)已經(jīng)感受到了這些沖擊。
今年2月，McKinsey（麥肯錫咨詢公司，是世界級領(lǐng)先的全球管理咨詢公司，由美國芝加哥大學(xué)商學(xué)院教授詹姆斯·麥肯錫，James O’McKinsey，于1926年在美國創(chuàng)建。自1926年成立以來，公司的使命就是幫助領(lǐng)先的企業(yè)機構(gòu)實現(xiàn)顯著、持久的經(jīng)營業(yè)績改善，打造能夠吸引、培育和激勵杰出人才的優(yōu)秀組織機構(gòu)。麥肯錫采取“公司一體”的合作伙伴關(guān)系制度，在全球44個國家有80多個分公司，共擁有7000多名咨詢顧問。麥肯錫大中華分公司包括北京、香港、上海與臺北四家分公司，?共有40多位董事和250多位咨詢顧問。在過去十年中，麥肯錫在大中華區(qū)完成了800多個項目，涉及公司整體與業(yè)務(wù)單元戰(zhàn)略、企業(yè)金融、營銷/銷售與渠道、組織架構(gòu)、制造/采購/供應(yīng)鏈、技術(shù)、產(chǎn)品研發(fā)等領(lǐng)域。）發(fā)布了一項調(diào)查結(jié)果，84%的使用生成式人工智能提供客戶服務(wù)的電信公司節(jié)省了成本，其中45%將成本降低了6%或更多。
二、生成式人工智能和軟件開發(fā)
企業(yè)軟件公司Planview（致力于提供行業(yè)中的項目組合管理解決方案，以實現(xiàn)更好的決策制定和業(yè)務(wù)責(zé)任。Planview為世界上最成功的技術(shù)組織提供解決方案，并且它們之所以成功是有原因的。這些市場領(lǐng)先的知識型員工組織擁有精明的管理人員，他們通過平衡戰(zhàn)略與人力和資金的稀缺資源來引領(lǐng)優(yōu)化業(yè)務(wù)的方式。他們通過使用Planview解決方案來實現(xiàn)這一目標，這些解決方案為投資決策，資源分配和保持正軌提供了經(jīng)過驗證的規(guī)范。）發(fā)現(xiàn)，生成式人工智能并不能接管整個任務(wù)，但最好用作提高生產(chǎn)力的工具。
該公司的首席數(shù)據(jù)科學(xué)家Rich Sonnenblick（里奇·森南布利克）說：“我們已經(jīng)看到，在重復(fù)性代碼編寫任務(wù)方面的生產(chǎn)力顯著提高，從5%提高到20%。”
他補充說，這種改進主要集中在初級員工身上?！?/span>人工智能模型能夠提供最佳實踐代碼系統(tǒng)，幫助初級開發(fā)人員學(xué)習(xí)和磨練他們的技能。”
他補充說，這是一個永不疲倦的合作者，而且總是有足夠的帶寬來幫助你。
今年2月，全球管理和戰(zhàn)略咨詢公司Zinnov（成立于2002年，是一家全球管理和戰(zhàn)略咨詢公司，業(yè)務(wù)遍及硅谷、休斯頓、班加羅爾和古爾岡。在過去的17年中，Zinnov成功地與超過250家世界500強企業(yè)進行合作，以制定可行的見解，幫助他們進行轉(zhuǎn)型之旅。憑借產(chǎn)品工程和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心專業(yè)知識，Zinnov通過以下方式為客戶提供協(xié)助：為產(chǎn)品工程和數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)域的技術(shù)服務(wù)提供商提供研究和戰(zhàn)略咨詢；使公司能夠開發(fā)和優(yōu)化全球合作伙伴戰(zhàn)略，以實現(xiàn)更高的吞吐量、創(chuàng)新、生產(chǎn)力和成本節(jié)約；幫助跨國公司擴大和/或鞏固其全球化戰(zhàn)略目標。Zinnov擁有豐富行業(yè)經(jīng)驗的專業(yè)人員和研究團隊，可以為半導(dǎo)體、消費電子、旅游和酒店、汽車、存儲、電信和網(wǎng)絡(luò)、醫(yī)療保健、銀行、金融服務(wù)和零售業(yè)務(wù)的客戶提供服務(wù)。）和數(shù)字服務(wù)轉(zhuǎn)換公司Ness Digital Engineering（是KKR旗下的全球全生命周期數(shù)字服務(wù)轉(zhuǎn)型公司）發(fā)布了一項針對100多名軟件工程師在現(xiàn)場工程環(huán)境中的深入研究，得出的結(jié)論是，當工程師使用生成式人工智能時，他們更新現(xiàn)有代碼的時間減少了70%，測試代碼的時間縮短了41%，編寫新代碼的時間也減少了32%。
研究人員說，對于代碼更新，生成式人工智能很擅長使用代碼庫中已經(jīng)存在的功能，在建議改進代碼性能方面的價值是無價的。在測試中，生成式人工智能也特別擅長生成測試用例和為測試創(chuàng)建虛擬數(shù)據(jù)。
但是在新代碼開發(fā)中，由于培訓(xùn)數(shù)據(jù)的可用性和對項目背景的理解有限，其成就受到了阻礙。
總體而言，生成式人工智能的任務(wù)完成時間減少了38%，其中高級工程師的收益最大。經(jīng)驗豐富的專業(yè)人員能夠更好地理解人工智能的建議，并能夠在將錯誤添加到代碼之前修復(fù)錯誤。他們還需要更少的提示來獲得所需的結(jié)果，并且能夠在提示中提供更多的上下文，因為他們更好地理解了現(xiàn)有的代碼庫和項目需求。
但生成式人工智能可以提供幫助的不僅僅是大型軟件開發(fā)項目。它還可以用于編寫小型腳本和查詢，增強非技術(shù)員工的能力。
管理咨詢公司AArete（是一家總部位于芝加哥的管理和技術(shù)咨詢公司，自2008年成立以來一直在行業(yè)內(nèi)產(chǎn)生重大影響。公司的首要目標是提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的解決方案，幫助企業(yè)優(yōu)化績效，實現(xiàn)可持續(xù)增長。A are te非常重視將深厚的行業(yè)專業(yè)知識與先進的分析能力相結(jié)合，已成為醫(yī)療保健、金融服務(wù)、能源和技術(shù)等行業(yè)客戶值得信賴的合作伙伴。）已經(jīng)使用其他生成式人工智能大約一年。
“我們相信自己是client zero（零客戶端，也叫做超薄客戶端/ultrathin client，它是一種基于服務(wù)器的計算模式，在其中，終端用戶沒有本地軟件，硬件也很少。零客戶端常用于虛擬桌面基礎(chǔ)架構(gòu)/VDI環(huán)境。），”數(shù)字技術(shù)服務(wù)副總裁Priya Iragavarapu（普麗婭·伊拉加瓦拉普）說，“我們將新技術(shù)應(yīng)用到自己身上，并立即發(fā)現(xiàn)優(yōu)化中的問題?！?/span>
一個直接的生產(chǎn)力優(yōu)勢是，員工不再需要求助于公司的數(shù)據(jù)卓越中心團隊來創(chuàng)建復(fù)雜的查詢和特殊的腳本。這支由20人組成的團隊已經(jīng)在做別的工作。
“他們?nèi)匀缓苊Γ彼a充道，“但他們在從事不同的任務(wù)。我們將之前負責(zé)所有這些數(shù)據(jù)的團隊整合到一個更大的交付團隊，正在做更復(fù)雜的工作?！?/span>
與此同時，使用人工智能進行編碼也有缺點。根據(jù)開發(fā)工具公司GitClear（是一家技術(shù)公司，其主要產(chǎn)品是GitLab，作為單一應(yīng)用程序交付的完整DevOps平臺。GitLab被很多組織使用。公司還提供相關(guān)培訓(xùn)和專業(yè)服務(wù)。GitLab提供自我管理和軟件即服務(wù)/SaaS兩種模式。GitLab的主要市場目前位于美國、歐洲和亞太地區(qū)。該公司專注于加速創(chuàng)新，并擴大其平臺在世界各地公司的分布。）的數(shù)據(jù)，四年的數(shù)據(jù)分析涵蓋了超過1.5億行變化的代碼，揭示了代碼流失的增加和代碼重用的減少——這是代碼質(zhì)量下降的兩個跡象。
該公司預(yù)計今年的用戶流失率將為7%，是生成式人工智能應(yīng)用之前的兩倍。【睿觀：雖然Generative AI為軟件開發(fā)帶來了顯著的潛在好處，但其應(yīng)用也應(yīng)謹慎進行，以避免質(zhì)量下降的風(fēng)險。開發(fā)團隊應(yīng)該關(guān)注這些技術(shù)可能帶來的潛在問題，并采取措施來緩解這些問題，如加強代碼審查過程、促進對生成代碼的理解和文檔化，以及維護代碼庫的一致性和兼容性。此外，開發(fā)者應(yīng)持續(xù)學(xué)習(xí)和適應(yīng)新技術(shù)，以確保能夠充分利用Generative AI的優(yōu)勢，同時避免其潛在的負面影響。】
而這并不是生產(chǎn)力方面發(fā)出的唯一警告信號。每年，谷歌都會為其年度DevOps（Development和Operations的組合詞，過程、方法與系統(tǒng)的統(tǒng)稱。用于促進開發(fā)-應(yīng)用程序/軟件工程、技術(shù)運營和質(zhì)量保障-QA部門之間的溝通、協(xié)作與整合。）狀況報告調(diào)查數(shù)萬名開發(fā)者，而今年人工智能是一個主要話題。
受訪者表示，人工智能在編寫和優(yōu)化代碼、分析安全性、幫助他們學(xué)習(xí)新技能、識別漏洞、編寫測試、創(chuàng)建文檔等方面已經(jīng)顯示出了價值。但是，根據(jù)該報告的作者稱，調(diào)查數(shù)據(jù)還顯示，人工智能對團隊績效和軟件交付性能有中性甚至負面的影響。
“很多人都在談?wù)摮绦騿T的生產(chǎn)力，”O(jiān)’Reilly Media（奧萊利，是世界上在UNIX、X、Internet和其他開放系統(tǒng)圖書領(lǐng)域具有領(lǐng)導(dǎo)地位的出版公司，同時是聯(lián)機出版的先鋒。）的新興技術(shù)內(nèi)容副總裁Mike Loukides（邁克·洛基德斯）說?！暗找婵赡苄∮诔醋髑€會讓我們相信的幅度。我懷疑，我們并沒有看到大企業(yè)規(guī)模的生產(chǎn)率的顯著提高?！?/span>
在他去年11月發(fā)布的調(diào)查中，生成式人工智能最常見的用途是軟件開發(fā)；34%的公司正在進行試驗，44%的公司在他們的工作中使用它。他說，最終，每個人都將使用它，而人工智能工具是不可或缺的，也是可靠的。盡管如此，他還是敦促公司實施超越編碼速度的衡量標準。
“如果編寫代碼并不是真正的問題呢？”他問道，“那么，真正的問題是了解客戶的問題是什么。也許我們可以花更少的時間編寫代碼，把這些時間花在了解客戶以及如何構(gòu)建適合他們的東西上?！?/span>
三、人工智能和知識工作
生成式人工智能特別擅長生成文本，這使得它對知識工作者來說是無價的。但人工智能創(chuàng)造力的第一個重大公開突破實際上是圖像。
Dall-E2和Midtravel（是一種能夠根據(jù)一組設(shè)計參數(shù)生成圖像的人工智能工具，它的使用使GetAgent能夠創(chuàng)建這些重新構(gòu)想的標志性建筑的混合作品。）創(chuàng)造的圖像愚弄了人類，甚至早在2022年就獲得了獎項。因此，創(chuàng)意專業(yè)人士使用這些工具來創(chuàng)建市場營銷和銷售材料，以補充內(nèi)部溝通和其他目的也就不足為奇了。
根據(jù)Adobe research（是一支由世界級研究科學(xué)家、工程師、藝術(shù)家和設(shè)計師組成的團隊，將尖端學(xué)術(shù)發(fā)現(xiàn)與行業(yè)影響力相結(jié)合。Adobe Research的許多早期技術(shù)成為Adobe產(chǎn)品的重要組成部分，被全球數(shù)百萬人使用。）2月份發(fā)布的一項研究，基于對2500多名創(chuàng)意專業(yè)人士的調(diào)查，83%的人表示他們使用了生成式人工智能工具，66%的人表示自己制作了更好的內(nèi)容，58%的人表示已經(jīng)增加了制作的內(nèi)容數(shù)量。
但生成式人工智能工具也有能力幫助其他創(chuàng)意領(lǐng)域的知識工作者。
企業(yè)軟件巨頭SAP（SAP公司，它是成立于1972年總部位于德國沃爾多夫市的全球最大的企業(yè)管理和協(xié)同化電子商務(wù)解決方案供應(yīng)商、全球第三大獨立軟件供應(yīng)商。在全球擁有6萬多名員工，遍布全球130個國家，并擁有覆蓋全球11，500家企業(yè)的合作伙伴網(wǎng)絡(luò)。）的高級副總裁、客戶成功領(lǐng)域的數(shù)字業(yè)務(wù)主管Sam Masri（薩米·馬斯里）說：“當生成式人工智能首次出現(xiàn)時，我們看到了提高我們資源生產(chǎn)力的巨大機會。我們召集了600人在一個沙盒中測試生成式人工智能，在54個不同類別中嘗試不同的用例。”其中一些最成功的研究是在行業(yè)和客戶研究方面。
“以相同或更好的質(zhì)量完成他們在生成式人工智能部署之前所做的同樣工作，可以節(jié)省46%的時間，”他說，“這讓人大開眼界。我們意識到這是組織其他成員可以使用的東西?！?/span>
他補充說，這與裁員無關(guān)。這是為了提高覆蓋范圍和生產(chǎn)力，使個人能夠更快地支持更多客戶。
今天，SAP有幾十個不同的生成式人工智能工具，托管在全公司范圍內(nèi)的平臺上，允許員工創(chuàng)建內(nèi)容、圖形等等。它們被開發(fā)人員、市場營銷人員和許多其他工作功能所使用。
“在我們擁有的面向客戶的大約3萬人的組織中，每個人都在使用許多這樣的工具?！彼f，“在我的數(shù)字中心組織中，大約有1000人，每個人都至少使用四五個在一年前還沒出現(xiàn)的工具?！蓖ㄟ^使用這些工具，SAP的平均生產(chǎn)力提高了20-30%。
“這個數(shù)字因角色而異?！彼a充道，“有些角色已經(jīng)高度數(shù)字化，有些則改進更多，因為我們從較低的基線開始?！?/span>
他說，最有價值的是需要分析大量信息的任務(wù)，如市場研究、行業(yè)研究和客戶研究，以及潛在客戶、客戶支持和創(chuàng)建內(nèi)容。
他說，在客戶、行業(yè)和市場研究生產(chǎn)力方面，增長在40%到50%之間。在內(nèi)容創(chuàng)建和交付方面，基于跨角色和用例的加權(quán)平均，生產(chǎn)力增長從20%到30%不等。
“所有這些都是勞動密集型的，生成式人工智能幫助我們實現(xiàn)了指數(shù)級增長。”他說，“這是我們看到的最有價值的地方?！?/span>
SAP并不是唯一一個通過生成式人工智能提高知識工作者生產(chǎn)力的公司。
2月底，The Harris Poll（哈里斯民意調(diào)查，創(chuàng)辦于1963年，是美國歷史最為悠久的民意、民情和社會輿情調(diào)查機構(gòu)之一，其母公司Harris Insights & Analytics是一家致力于在變革時期傳達社會情報的全球性咨詢與市場調(diào)查公司。業(yè)務(wù)主要覆蓋三個領(lǐng)域：建立二十一世紀的企業(yè)聲譽，制定品牌戰(zhàn)略、監(jiān)測品牌效益，借助公共關(guān)系手段來實現(xiàn)品牌的口口相傳。我們的使命是幫助領(lǐng)袖們做出最好的決策。）對使用Grammarly（是一款在線語法糾正和校對工具，它能幫助作者糾正語法錯誤，檢查單詞拼寫，標點符號，調(diào)整語氣以及給出風(fēng)格建議等，對學(xué)術(shù)寫作來說，Grammarly還可以幫助查重。）的1000多名知識工作者和250多名商業(yè)領(lǐng)袖進行了一項關(guān)于業(yè)務(wù)溝通狀況的調(diào)查。在使用人工智能的人中，80%的人說這提高了他們工作的整體質(zhì)量，使用人工智能每周為他們節(jié)省7.8個小時。
如果他們都開始使用人工智能來幫助他們進行溝通，這將意味著平均每年節(jié)省16455美元——對于一家擁有1000名員工的公司來說，每年節(jié)省1650萬美元，對于美國的生產(chǎn)力來說，每年總共節(jié)省1.6萬億美元。
當然，Grammarly對這些結(jié)果有既得利益，因為它是人工智能驅(qū)動的語法和寫作工具。但麻省理工學(xué)院7月發(fā)布的一項研究也發(fā)現(xiàn)了類似的結(jié)果。研究人員對453名經(jīng)驗豐富的專業(yè)人士進行了一項實驗，發(fā)現(xiàn)那些使用ChatGPT的人完成寫作任務(wù)的時間減少了40%，而質(zhì)量提高了18%。
收益最大的是在第一項任務(wù)中得分最低的人。實驗結(jié)束后，那些使用ChatGPT的參與者兩周后在實際工作中使用它的可能性是其他參與者的兩倍。
在全球保險經(jīng)紀、風(fēng)險管理和咨詢服務(wù)公司Gallagher（Arthur J. Gallagher & Co./AJG，成立于1927年，集團及其子公司為世界各地的企業(yè)和組織提供保險經(jīng)紀、咨詢和第三方財產(chǎn)/意外理賠結(jié)算和管理服務(wù)。AJG的主要優(yōu)勢是能為客戶提供：全面結(jié)構(gòu)化的保險、風(fēng)險及保險管理解決方案、卓越的理賠結(jié)果和全面的咨詢服務(wù)。），執(zhí)行搜索實踐董事總經(jīng)理Tom Wilson（湯姆·威爾遜）說，他的團隊使用生成式人工智能技術(shù)進行研究和書面交流。
例如，基于標準格式創(chuàng)建求職者檔案大約需要大約一個小時?，F(xiàn)在，僅需要一半的時間。
“你必須回到過去，用自己的聲音說話，”他補充道，“你必須個性化。”
他說，生成式人工智能也被用于寫電子郵件，但它們?nèi)匀恍枰獋€性化，這樣它們聽起來就不像是由人工智能寫的。“但這比從零開始寫東西要容易得多，”他說，“我們通常都有自己為電子郵件開發(fā)的模板，但生成式人工智能有助于更新內(nèi)容。如今聽起來就不像是從共享驅(qū)動器中提取模板。”
他估計，生成式人工智能已經(jīng)將編寫這些標準電子郵件的時間減少了30%到40%。
“我的整個職業(yè)生涯都一直在招聘人才，”他說，“這是我所見過的圍繞一項技術(shù)最快的轉(zhuǎn)變。這就像30年前把個人電腦或Mac電腦放在每個人的辦公桌上一樣。”
四、當生產(chǎn)力下降時，使用生成式人工智能
哈佛大學(xué)、華頓大學(xué)、華威大學(xué)、麻省理工學(xué)院和Boston Consulting Group（波士頓咨詢公司。是一家著名的全球性企業(yè)管理咨詢公司，在戰(zhàn)略管理咨詢領(lǐng)域公認為先驅(qū)。公司的最大特色和優(yōu)勢在于公司已經(jīng)擁有并還在不斷創(chuàng)立的高級管理咨詢工具和理論，管理學(xué)界極為著名的“波士頓矩陣”就是由公司20世紀60年代創(chuàng)立的。BCG的四大業(yè)務(wù)職能是企業(yè)策略、信息技術(shù)、企業(yè)組織、營運效益。）的研究人員最近的一項研究表明，在人工智能熟練的領(lǐng)域，生產(chǎn)力的提高尤其顯著，但當它被用于超出其能力的任務(wù)時，生產(chǎn)力可能會急劇下降。
該實驗涉及700多名在BCG工作的顧問，發(fā)現(xiàn)那些在OpenAI的GPT-4幫助下工作的顧問平均多完成12%的任務(wù)，完成任務(wù)的速度快25%，成果比不使用人工智能的顧問高40%。
低于平均水平的顧問受益最大，其業(yè)績增長了43%。與此同時，高于平均水平的顧問們只獲得了17%的收益。但這是人工智能擅長的任務(wù)。對于超出人工智能能力的任務(wù)，顧問的性能下降了19%。
據(jù)該報告的作者說，邊界并不在大家通常想到的地方。例如，與直覺相反的是，生成式人工智能擅長提出新想法，但不擅長基礎(chǔ)數(shù)學(xué)。
該實驗包括BCG顧問日常工作中的一些任務(wù)，如開發(fā)新產(chǎn)品創(chuàng)意和解決業(yè)務(wù)問題。顧問需要運用創(chuàng)造力、分析能力、說服力和寫作技能來完成。
“你想了解何時質(zhì)疑人工智能的輸出?！盕orrester（弗雷斯特市場咨詢，是一家獨立的技術(shù)和市場研究公司，針對技術(shù)給業(yè)務(wù)和客戶所帶來的影響提供務(wù)實和具有前瞻性的建議。公司已經(jīng)被公認為思想的領(lǐng)導(dǎo)者和可信賴的咨詢商，通過所從事的研究、咨詢、市場活動和高層對等交流計劃，幫助那些全球性的企業(yè)用戶建立起市場領(lǐng)導(dǎo)地位。）分析師J.P.Gownder（J·P·岡爾）表示，“這不是一件簡單的事情。它需要大量的背景和判斷，不僅要了解人工智能，還要了解你的環(huán)境?！?/span>
他預(yù)計，許多公司今年在生成式人工智能的培訓(xùn)方面的投資不足。
“他們會認為在教室里呆一個小時就能讓人們跟上速度。”他說，“有些困難的事情，比如快速工程，你一天都學(xué)不到。生成式人工智能具有令人難以置信的轉(zhuǎn)型潛力，但這并不是一個簡單的旅程，很多旅程都要經(jīng)過那些需要這些技能的人。”
【睿觀：公司在投資生成式人工智能（Generative AI）培訓(xùn)方面往往不足，這可能限制了其轉(zhuǎn)型潛力的實現(xiàn)。這里強調(diào)的不只是對Generative AI技術(shù)本身的理解，而是對如何有效地應(yīng)用這些技術(shù)進行復(fù)雜任務(wù)的深入洞察。以下是對影響的分析并提出應(yīng)對策略：
（一）培訓(xùn)投資不足的影響
1.理解和應(yīng)用Generative AI的難度：?Generative AI技術(shù)，如OpenAI的GPT系列，提供了強大的能力，但同時也帶來了新的挑戰(zhàn)。正確、高效地應(yīng)用這些技術(shù)需要深入理解其工作原理、能力限制，以及最佳實踐。如果培訓(xùn)不充分，用戶可能無法充分利用這些工具的潛力，或者在使用過程中遇到難以解決的問題。
2.技能提升的需求：?將Generative AI技術(shù)應(yīng)用于工作流程，特別是在決策制定、創(chuàng)新和問題解決等復(fù)雜任務(wù)中，不僅需要技術(shù)知識，還需要關(guān)于如何將AI輸出融入人類判斷和創(chuàng)造性思維的技能。這種融合要求對AI技術(shù)和業(yè)務(wù)環(huán)境都有深入了解，簡單的培訓(xùn)難以達到這種深度。
2.持續(xù)學(xué)習(xí)的重要性：?由于Generative AI技術(shù)本身不斷進步和演變，有效利用這些工具需要持續(xù)的學(xué)習(xí)和適應(yīng)。這意味著公司需要不斷更新其培訓(xùn)內(nèi)容和方法，以保持技能的相關(guān)性。不足的培訓(xùn)投資可能導(dǎo)致員工的知識迅速過時，無法跟上技術(shù)發(fā)展的步伐。
（二）有效應(yīng)對策略
為了克服培訓(xùn)投資不足的挑戰(zhàn)，可以采取以下策略：
1.定制化和深入的培訓(xùn)計劃：?設(shè)計針對不同技能水平和工作角色的定制化培訓(xùn)程序，確保每個員工都能獲得他們需要的知識和技能。
2.實踐和案例研究：?在培訓(xùn)中融入實踐環(huán)節(jié)和案例研究，幫助員工理解Generative AI在實際工作中的應(yīng)用場景和最佳實踐。
3.持續(xù)學(xué)習(xí)文化：?鼓勵并促進持續(xù)學(xué)習(xí)的企業(yè)文化，例如通過提供在線資源、工作坊和研討會，以及鼓勵員工分享他們的學(xué)習(xí)經(jīng)驗和最佳實踐。
4.性能跟蹤和反饋：?實施機制來跟蹤培訓(xùn)效果和員工在應(yīng)用Generative AI技術(shù)時的表現(xiàn)，根據(jù)反饋調(diào)整培訓(xùn)計劃。
通過這些策略，公司可以更有效地利用Generative AI技術(shù)的潛力，同時確保其員工能夠在不斷變化的技術(shù)環(huán)境中保持競爭力。
（三）建立量化的跟蹤培訓(xùn)效果評價指標體系
量化衡量培訓(xùn)計劃對員工使用生成式人工智能（Generative AI）技術(shù)的熟練度、效率和創(chuàng)新能力的影響。我們提出一個量化評價指標體系的框架，涵蓋了培訓(xùn)前后的對比、員工的技能提升、以及培訓(xùn)對業(yè)務(wù)結(jié)果的影響。
1. 培訓(xùn)參與度和滿意度
參與率：?參加培訓(xùn)的員工百分比。
完成率：?完成培訓(xùn)課程的員工百分比。
滿意度評分：?培訓(xùn)后員工滿意度調(diào)查結(jié)果，通常采用1到5或1到10的評分系統(tǒng)。
2. 知識和技能提升
前后測試分數(shù)對比：?培訓(xùn)前后員工的測試分數(shù)變化，衡量理論知識和技能的提升。
技能評估提升：?通過實際操作測試或模擬項目，評估員工在具體技能上的提升。
3. 應(yīng)用效率和質(zhì)量
工作效率提升：?使用Generative AI工具前后完成相似任務(wù)的時間對比。
錯誤率下降：?任務(wù)執(zhí)行中錯誤或修正的次數(shù)減少。
項目質(zhì)量提升：?項目交付物的質(zhì)量評估，可以通過同行評審或客戶滿意度來衡量。
4. 創(chuàng)新和問題解決能力
創(chuàng)新項目數(shù)量：?培訓(xùn)后員工發(fā)起或參與的創(chuàng)新項目數(shù)量。
問題解決效率：?解決工作中遇到的問題所需時間的減少。
新想法實施率：?培訓(xùn)后產(chǎn)生并實施的新想法或改進措施的數(shù)量和比例。
5. 業(yè)務(wù)影響
生產(chǎn)力提升：?整體業(yè)務(wù)單位時間產(chǎn)出的增加。
成本節(jié)約：?通過提高效率節(jié)約的成本。
客戶滿意度提升：?客戶滿意度調(diào)查結(jié)果的改善。
6. 持續(xù)學(xué)習(xí)和進步
后續(xù)學(xué)習(xí)參與度：?培訓(xùn)后員工參與進一步學(xué)習(xí)活動的比例。
知識更新頻率：?員工更新其Generative AI相關(guān)知識和技能的頻率。
通過這樣一個綜合性的評價指標體系，公司能夠全面了解培訓(xùn)計劃的效果，包括員工技能提升、工作效率和創(chuàng)新能力的提高，以及最終對業(yè)務(wù)成果的正面影響。這些指標還可以幫助公司識別培訓(xùn)計劃中的不足之處，以便進行調(diào)整和優(yōu)化。】
作者：Maria Korolov（瑪麗亞·科洛洛夫）
Maria Korolov（瑪麗亞·科洛洛夫）是一位報道人工智能和網(wǎng)絡(luò)安全的獲獎科技記者。她還寫科幻小說，編輯一本科幻和幻想雜志，并主持一個YouTube節(jié)目。
譯者：寶藍 ?@lex
