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專注于客戶服務(wù)、軟件和開(kāi)發(fā)以及創(chuàng)意和知識(shí)工作的生成式人工智能每年可為美國(guó)帶來(lái)超過(guò)1萬(wàn)億美元的生產(chǎn)力增長(zhǎng)。早期的采用者將獲得最高的投資回報(bào)率，但戰(zhàn)術(shù)部署和強(qiáng)大的人員訓(xùn)練是避免技術(shù)過(guò)度擴(kuò)張的關(guān)鍵。
圖源：JACOB LUND?/?SHUTTERSTOCK
盡管生成式人工智能是一項(xiàng)相對(duì)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(jià)值，很難想象一個(gè)沒(méi)有它的世界。
根據(jù)IDC（International Data Corporation，國(guó)際數(shù)據(jù)公司，是國(guó)際數(shù)據(jù)集團(tuán)旗下全資子公司。是信息技術(shù)、電信行業(yè)和消費(fèi)科技市場(chǎng)咨詢、顧問(wèn)和活動(dòng)服務(wù)專業(yè)提供商。經(jīng)常發(fā)布的市場(chǎng)資訊、預(yù)測(cè)和資深分析師關(guān)于業(yè)內(nèi)熱點(diǎn)話題的觀點(diǎn)性文章。）去年11月發(fā)布的一份研究報(bào)告，基于對(duì)2100多名負(fù)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(gè)月內(nèi)實(shí)現(xiàn)了人工智能投資回報(bào)，平均每花費(fèi)1美元就能獲得3.50美元的回報(bào)。
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(yǔ)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(dòng)的自然語(yǔ)言處理工具，它能夠通過(guò)理解和學(xué)習(xí)人類的語(yǔ)言來(lái)進(jìn)行對(duì)話，還能根據(jù)聊天的上下文進(jìn)行互動(dòng)，真正像人類一樣來(lái)聊天交流，甚至能完成撰寫(xiě)郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼，寫(xiě)論文等任務(wù)）發(fā)布以來(lái)，企業(yè)繼續(xù)對(duì)其進(jìn)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(jià)值，一些預(yù)測(cè)顯示，未來(lái)12個(gè)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(guó)倫敦的跨國(guó)性專業(yè)服務(wù)公司，全稱是安永會(huì)計(jì)師事務(wù)所，為國(guó)際四大會(huì)計(jì)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(duì)全球40萬(wàn)名員工在各種任務(wù)中使用對(duì)話式人工智能，而在外部，它則使用人工智能來(lái)幫助其客戶公司。
安永美洲新興技術(shù)的領(lǐng)導(dǎo)者M(jìn)att Barrington（馬特·巴林頓）說(shuō)：“我們看到該公司的生產(chǎn)力全面提高了15%到20%?！?/span>
因此，當(dāng)引入潛在供應(yīng)商時(shí)，由于使用生成式人工智能來(lái)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(cè)試，”他說(shuō)，“我們得到了更有效的應(yīng)對(duì)措施，可追溯性更強(qiáng)，更少的人力成本。”
安永還對(duì)其他公司如何使用生成式人工智能進(jìn)行了研究，在10月份對(duì)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(jì)劃對(duì)生成式人工智能進(jìn)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(gè)功能領(lǐng)域是客戶服務(wù)、軟件開(kāi)發(fā)和一般的創(chuàng)造性和知識(shí)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(jí)用例之一，隨著供應(yīng)商不斷向其平臺(tái)添加工具，企業(yè)實(shí)施這些工具變得越來(lái)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(jìn)行了一項(xiàng)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(guò)使用生成式人工智能，（人工智能副駕駛）代理平均每小時(shí)能夠解決14%以上的問(wèn)題。但最大的優(yōu)勢(shì)是相對(duì)于新人和低技能工人，他們看到了34%的進(jìn)步。
研究人員表示，人工智能帶來(lái)更積極的客戶體驗(yàn)。因此，大公司的商業(yè)領(lǐng)袖預(yù)計(jì)在未來(lái)12到18個(gè)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(jià)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(jí)領(lǐng)先的全球管理咨詢公司，由美國(guó)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(guó)創(chuàng)建。自1926年成立以來(lái)，公司的使命就是幫助領(lǐng)先的企業(yè)機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)顯著、持久的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)改善，打造能夠吸引、培育和激勵(lì)杰出人才的優(yōu)秀組織機(jī)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(gè)國(guó)家有80多個(gè)分公司，共擁有7000多名咨詢顧問(wèn)。麥肯錫大中華分公司包括北京、香港、上海與臺(tái)北四家分公司，?共有40多位董事和250多位咨詢顧問(wèn)。在過(guò)去十年中，麥肯錫在大中華區(qū)完成了800多個(gè)項(xiàng)目，涉及公司整體與業(yè)務(wù)單元戰(zhàn)略、企業(yè)金融、營(yíng)銷(xiāo)/銷(xiāo)售與渠道、組織架構(gòu)、制造/采購(gòu)/供應(yīng)鏈、技術(shù)、產(chǎn)品研發(fā)等領(lǐng)域。）發(fā)布了一項(xiàng)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(kāi)發(fā)
企業(yè)軟件公司Planview（致力于提供行業(yè)中的項(xiàng)目組合管理解決方案，以實(shí)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(chǎng)領(lǐng)先的知識(shí)型員工組織擁有精明的管理人員，他們通過(guò)平衡戰(zhàn)略與人力和資金的稀缺資源來(lái)引領(lǐng)優(yōu)化業(yè)務(wù)的方式。他們通過(guò)使用Planview解決方案來(lái)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，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(guò)驗(yàn)證的規(guī)范。）發(fā)現(xiàn)，生成式人工智能并不能接管整個(gè)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(shuō)：“我們已經(jīng)看到，在重復(fù)性代碼編寫(xiě)任務(wù)方面的生產(chǎn)力顯著提高，從5%提高到20%。”
他補(bǔ)充說(shuō)，這種改進(jìn)主要集中在初級(jí)員工身上?！?/span>人工智能模型能夠提供最佳實(shí)踐代碼系統(tǒng)，幫助初級(jí)開(kāi)發(fā)人員學(xué)習(xí)和磨練他們的技能。”
他補(bǔ)充說(shuō)，這是一個(gè)永不疲倦的合作者，而且總是有足夠的帶寬來(lái)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(guò)去的17年中，Zinnov成功地與超過(guò)250家世界500強(qiáng)企業(yè)進(jìn)行合作，以制定可行的見(jiàn)解，幫助他們進(jìn)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(shí)，Zinnov通過(guò)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(kāi)發(fā)和優(yōu)化全球合作伙伴戰(zhàn)略，以實(shí)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(guó)公司擴(kuò)大和/或鞏固其全球化戰(zhàn)略目標(biāo)。Zinnov擁有豐富行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的專業(yè)人員和研究團(tuán)隊(duì)，可以為半導(dǎo)體、消費(fèi)電子、旅游和酒店、汽車(chē)、存儲(chǔ)、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(xiàng)針對(duì)100多名軟件工程師在現(xiàn)場(chǎng)工程環(huán)境中的深入研究，得出的結(jié)論是，當(dāng)工程師使用生成式人工智能時(shí)，他們更新現(xiàn)有代碼的時(shí)間減少了70%，測(cè)試代碼的時(shí)間縮短了41%，編寫(xiě)新代碼的時(shí)間也減少了32%。
研究人員說(shuō)，對(duì)于代碼更新，生成式人工智能很擅長(zhǎng)使用代碼庫(kù)中已經(jīng)存在的功能，在建議改進(jìn)代碼性能方面的價(jià)值是無(wú)價(jià)的。在測(cè)試中，生成式人工智能也特別擅長(zhǎng)生成測(cè)試用例和為測(cè)試創(chuàng)建虛擬數(shù)據(jù)。
但是在新代碼開(kāi)發(fā)中，由于培訓(xùn)數(shù)據(jù)的可用性和對(duì)項(xiàng)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(shí)間減少了38%，其中高級(jí)工程師的收益最大。經(jīng)驗(yàn)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(cuò)誤添加到代碼之前修復(fù)錯(cuò)誤。他們還需要更少的提示來(lái)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?yàn)樗麄兏玫乩斫饬爽F(xiàn)有的代碼庫(kù)和項(xiàng)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(kāi)發(fā)項(xiàng)目。它還可以用于編寫(xiě)小型腳本和查詢，增強(qiáng)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(lái)一直在行業(yè)內(nèi)產(chǎn)生重大影響。公司的首要目標(biāo)是提供數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的解決方案，幫助企業(yè)優(yōu)化績(jī)效，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)增長(zhǎng)。A are te非常重視將深厚的行業(yè)專業(yè)知識(shí)與先進(jìn)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(jì)算模式，在其中，終端用戶沒(méi)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(shuō)，“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(wèn)題?！?/span>
一個(gè)直接的生產(chǎn)力優(yōu)勢(shì)是，員工不再需要求助于公司的數(shù)據(jù)卓越中心團(tuán)隊(duì)來(lái)創(chuàng)建復(fù)雜的查詢和特殊的腳本。這支由20人組成的團(tuán)隊(duì)已經(jīng)在做別的工作。
“他們?nèi)匀缓苊Γ彼a(bǔ)充道，“但他們?cè)趶氖虏煌娜蝿?wù)。我們將之前負(fù)責(zé)所有這些數(shù)據(jù)的團(tuán)隊(duì)整合到一個(gè)更大的交付團(tuán)隊(duì)，正在做更復(fù)雜的工作?！?/span>
與此同時(shí)，使用人工智能進(jìn)行編碼也有缺點(diǎn)。根據(jù)開(kāi)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(tái)。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(chǎng)目前位于美國(guó)、歐洲和亞太地區(qū)。該公司專注于加速創(chuàng)新，并擴(kuò)大其平臺(tái)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(guò)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(gè)跡象。
該公司預(yù)計(jì)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(kāi)發(fā)帶來(lái)了顯著的潛在好處，但其應(yīng)用也應(yīng)謹(jǐn)慎進(jìn)行，以避免質(zhì)量下降的風(fēng)險(xiǎn)。開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)?wèi)?yīng)該關(guān)注這些技術(shù)可能帶來(lái)的潛在問(wèn)題，并采取措施來(lái)緩解這些問(wèn)題，如加強(qiáng)代碼審查過(guò)程、促進(jìn)對(duì)生成代碼的理解和文檔化，以及維護(hù)代碼庫(kù)的一致性和兼容性。此外，開(kāi)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(shì)，同時(shí)避免其潛在的負(fù)面影響?！?/em>
而這并不是生產(chǎn)力方面發(fā)出的唯一警告信號(hào)。每年，谷歌都會(huì)為其年度DevOps（Development和Operations的組合詞，過(guò)程、方法與系統(tǒng)的統(tǒng)稱。用于促進(jìn)開(kāi)發(fā)-應(yīng)用程序/軟件工程、技術(shù)運(yùn)營(yíng)和質(zhì)量保障-QA部門(mén)之間的溝通、協(xié)作與整合。）狀況報(bào)告調(diào)查數(shù)萬(wàn)名開(kāi)發(fā)者，而今年人工智能是一個(gè)主要話題。
受訪者表示，人工智能在編寫(xiě)和優(yōu)化代碼、分析安全性、幫助他們學(xué)習(xí)新技能、識(shí)別漏洞、編寫(xiě)測(cè)試、創(chuàng)建文檔等方面已經(jīng)顯示出了價(jià)值。但是，根據(jù)該報(bào)告的作者稱，調(diào)查數(shù)據(jù)還顯示，人工智能對(duì)團(tuán)隊(duì)績(jī)效和軟件交付性能有中性甚至負(fù)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(kāi)放系統(tǒng)圖書(shū)領(lǐng)域具有領(lǐng)導(dǎo)地位的出版公司，同時(shí)是聯(lián)機(jī)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(shuō)?！暗找婵赡苄∮诔醋髑€會(huì)讓我們相信的幅度。我懷疑，我們并沒(méi)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(jiàn)的用途是軟件開(kāi)發(fā)；34%的公司正在進(jìn)行試驗(yàn)，44%的公司在他們的工作中使用它。他說(shuō)，最終，每個(gè)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(shí)施超越編碼速度的衡量標(biāo)準(zhǔn)。
“如果編寫(xiě)代碼并不是真正的問(wèn)題呢？”他問(wèn)道，“那么，真正的問(wèn)題是了解客戶的問(wèn)題是什么。也許我們可以花更少的時(shí)間編寫(xiě)代碼，把這些時(shí)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(shí)工作
生成式人工智能特別擅長(zhǎng)生成文本，這使得它對(duì)知識(shí)工作者來(lái)說(shuō)是無(wú)價(jià)的。但人工智能創(chuàng)造力的第一個(gè)重大公開(kāi)突破實(shí)際上是圖像。
Dall-E2和Midtravel（是一種能夠根據(jù)一組設(shè)計(jì)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(biāo)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(jiǎng)項(xiàng)。因此，創(chuàng)意專業(yè)人士使用這些工具來(lái)創(chuàng)建市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)和銷(xiāo)售材料，以補(bǔ)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(jí)研究科學(xué)家、工程師、藝術(shù)家和設(shè)計(jì)師組成的團(tuán)隊(duì)，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(wàn)人使用。）2月份發(fā)布的一項(xiàng)研究，基于對(duì)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(shí)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(guó)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(dú)立軟件供應(yīng)商。在全球擁有6萬(wàn)多名員工，遍布全球130個(gè)國(guó)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(jí)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(shuō)：“當(dāng)生成式人工智能首次出現(xiàn)時(shí)，我們看到了提高我們資源生產(chǎn)力的巨大機(jī)會(huì)。我們召集了600人在一個(gè)沙盒中測(cè)試生成式人工智能，在54個(gè)不同類別中嘗試不同的用例?！逼渲幸恍┳畛晒Φ难芯渴窃谛袠I(yè)和客戶研究方面。
“以相同或更好的質(zhì)量完成他們?cè)谏墒饺斯ぶ悄懿渴鹬八龅耐瑯庸ぷ?，可以?jié)省46%的時(shí)間，”他說(shuō)，“這讓人大開(kāi)眼界。我們意識(shí)到這是組織其他成員可以使用的東西?！?/span>
他補(bǔ)充說(shuō)，這與裁員無(wú)關(guān)。這是為了提高覆蓋范圍和生產(chǎn)力，使個(gè)人能夠更快地支持更多客戶。
今天，SAP有幾十個(gè)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(tái)上，允許員工創(chuàng)建內(nèi)容、圖形等等。它們被開(kāi)發(fā)人員、市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)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(wàn)人的組織中，每個(gè)人都在使用許多這樣的工具?！彼f(shuō)，“在我的數(shù)字中心組織中，大約有1000人，每個(gè)人都至少使用四五個(gè)在一年前還沒(méi)出現(xiàn)的工具?！蓖ㄟ^(guò)使用這些工具，SAP的平均生產(chǎn)力提高了20-30%。
“這個(gè)數(shù)字因角色而異?！彼a(bǔ)充道，“有些角色已經(jīng)高度數(shù)字化，有些則改進(jìn)更多，因?yàn)槲覀儚妮^低的基線開(kāi)始?！?/span>
他說(shuō)，最有價(jià)值的是需要分析大量信息的任務(wù)，如市場(chǎng)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(shuō)，在客戶、行業(yè)和市場(chǎng)研究生產(chǎn)力方面，增長(zhǎng)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(zhǎng)從20%到30%不等。
“所有這些都是勞動(dòng)密集型的，生成式人工智能幫助我們實(shí)現(xiàn)了指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。”他說(shuō)，“這是我們看到的最有價(jià)值的地方?！?/span>
SAP并不是唯一一個(gè)通過(guò)生成式人工智能提高知識(shí)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(guó)歷史最為悠久的民意、民情和社會(huì)輿情調(diào)查機(jī)構(gòu)之一，其母公司Harris Insights & Analytics是一家致力于在變革時(shí)期傳達(dá)社會(huì)情報(bào)的全球性咨詢與市場(chǎng)調(diào)查公司。業(yè)務(wù)主要覆蓋三個(gè)領(lǐng)域：建立二十一世紀(jì)的企業(yè)聲譽(yù)，制定品牌戰(zhàn)略、監(jiān)測(cè)品牌效益，借助公共關(guān)系手段來(lái)實(shí)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(duì)使用Grammarly（是一款在線語(yǔ)法糾正和校對(duì)工具，它能幫助作者糾正語(yǔ)法錯(cuò)誤，檢查單詞拼寫(xiě)，標(biāo)點(diǎn)符號(hào)，調(diào)整語(yǔ)氣以及給出風(fēng)格建議等，對(duì)學(xué)術(shù)寫(xiě)作來(lái)說(shuō)，Grammarly還可以幫助查重。）的1000多名知識(shí)工作者和250多名商業(yè)領(lǐng)袖進(jìn)行了一項(xiàng)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(shuō)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(gè)小時(shí)。
如果他們都開(kāi)始使用人工智能來(lái)幫助他們進(jìn)行溝通，這將意味著平均每年節(jié)省16455美元——對(duì)于一家擁有1000名員工的公司來(lái)說(shuō)，每年節(jié)省1650萬(wàn)美元，對(duì)于美國(guó)的生產(chǎn)力來(lái)說(shuō)，每年總共節(jié)省1.6萬(wàn)億美元。
當(dāng)然，Grammarly對(duì)這些結(jié)果有既得利益，因?yàn)樗侨斯ぶ悄茯?qū)動(dòng)的語(yǔ)法和寫(xiě)作工具。但麻省理工學(xué)院7月發(fā)布的一項(xiàng)研究也發(fā)現(xiàn)了類似的結(jié)果。研究人員對(duì)453名經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)人士進(jìn)行了一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)那些使用ChatGPT的人完成寫(xiě)作任務(wù)的時(shí)間減少了40%，而質(zhì)量提高了18%。
收益最大的是在第一項(xiàng)任務(wù)中得分最低的人。實(shí)驗(yàn)結(jié)束后，那些使用ChatGPT的參與者兩周后在實(shí)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(xiǎn)經(jīng)紀(jì)、風(fēng)險(xiǎn)管理和咨詢服務(wù)公司Gallagher（Arthur J. Gallagher & Co./AJG，成立于1927年，集團(tuán)及其子公司為世界各地的企業(yè)和組織提供保險(xiǎn)經(jīng)紀(jì)、咨詢和第三方財(cái)產(chǎn)/意外理賠結(jié)算和管理服務(wù)。AJG的主要優(yōu)勢(shì)是能為客戶提供：全面結(jié)構(gòu)化的保險(xiǎn)、風(fēng)險(xiǎn)及保險(xiǎn)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(shí)踐董事總經(jīng)理Tom Wilson（湯姆·威爾遜）說(shuō)，他的團(tuán)隊(duì)使用生成式人工智能技術(shù)進(jìn)行研究和書(shū)面交流。
例如，基于標(biāo)準(zhǔn)格式創(chuàng)建求職者檔案大約需要大約一個(gè)小時(shí)?，F(xiàn)在，僅需要一半的時(shí)間。
“你必須回到過(guò)去，用自己的聲音說(shuō)話，”他補(bǔ)充道，“你必須個(gè)性化。”
他說(shuō)，生成式人工智能也被用于寫(xiě)電子郵件，但它們?nèi)匀恍枰獋€(gè)性化，這樣它們聽(tīng)起來(lái)就不像是由人工智能寫(xiě)的。“但這比從零開(kāi)始寫(xiě)東西要容易得多，”他說(shuō)，“我們通常都有自己為電子郵件開(kāi)發(fā)的模板，但生成式人工智能有助于更新內(nèi)容。如今聽(tīng)起來(lái)就不像是從共享驅(qū)動(dòng)器中提取模板?！?/span>
他估計(jì)，生成式人工智能已經(jīng)將編寫(xiě)這些標(biāo)準(zhǔn)電子郵件的時(shí)間減少了30%到40%。
“我的整個(gè)職業(yè)生涯都一直在招聘人才，”他說(shuō)，“這是我所見(jiàn)過(guò)的圍繞一項(xiàng)技術(shù)最快的轉(zhuǎn)變。這就像30年前把個(gè)人電腦或Mac電腦放在每個(gè)人的辦公桌上一樣?！?/span>
四、當(dāng)生產(chǎn)力下降時(shí)，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(rèn)為先驅(qū)。公司的最大特色和優(yōu)勢(shì)在于公司已經(jīng)擁有并還在不斷創(chuàng)立的高級(jí)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(jì)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(yíng)運(yùn)效益。）的研究人員最近的一項(xiàng)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(dāng)它被用于超出其能力的任務(wù)時(shí)，生產(chǎn)力可能會(huì)急劇下降。
該實(shí)驗(yàn)涉及700多名在BCG工作的顧問(wèn)，發(fā)現(xiàn)那些在OpenAI的GPT-4幫助下工作的顧問(wèn)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(wèn)高40%。
低于平均水平的顧問(wèn)受益最大，其業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)了43%。與此同時(shí)，高于平均水平的顧問(wèn)們只獲得了17%的收益。但這是人工智能擅長(zhǎng)的任務(wù)。對(duì)于超出人工智能能力的任務(wù)，顧問(wèn)的性能下降了19%。
據(jù)該報(bào)告的作者說(shuō)，邊界并不在大家通常想到的地方。例如，與直覺(jué)相反的是，生成式人工智能擅長(zhǎng)提出新想法，但不擅長(zhǎng)基礎(chǔ)數(shù)學(xué)。
該實(shí)驗(yàn)包括BCG顧問(wèn)日常工作中的一些任務(wù)，如開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品創(chuàng)意和解決業(yè)務(wù)問(wèn)題。顧問(wèn)需要運(yùn)用創(chuàng)造力、分析能力、說(shuō)服力和寫(xiě)作技能來(lái)完成。
“你想了解何時(shí)質(zhì)疑人工智能的輸出。”Forrester（弗雷斯特市場(chǎng)咨詢，是一家獨(dú)立的技術(shù)和市場(chǎng)研究公司，針對(duì)技術(shù)給業(yè)務(wù)和客戶所帶來(lái)的影響提供務(wù)實(shí)和具有前瞻性的建議。公司已經(jīng)被公認(rèn)為思想的領(lǐng)導(dǎo)者和可信賴的咨詢商，通過(guò)所從事的研究、咨詢、市場(chǎng)活動(dòng)和高層對(duì)等交流計(jì)劃，幫助那些全球性的企業(yè)用戶建立起市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)地位。）分析師J.P.Gownder（J·P·岡爾）表示，“這不是一件簡(jiǎn)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(jì)，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(huì)認(rèn)為在教室里呆一個(gè)小時(shí)就能讓人們跟上速度。”他說(shuō)，“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(gè)簡(jiǎn)單的旅程，很多旅程都要經(jīng)過(guò)那些需要這些技能的人?！?/span>
【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(shí)現(xiàn)。這里強(qiáng)調(diào)的不只是對(duì)Generative AI技術(shù)本身的理解，而是對(duì)如何有效地應(yīng)用這些技術(shù)進(jìn)行復(fù)雜任務(wù)的深入洞察。以下是對(duì)影響的分析并提出應(yīng)對(duì)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(qiáng)大的能力，但同時(shí)也帶來(lái)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(shí)踐。如果培訓(xùn)不充分，用戶可能無(wú)法充分利用這些工具的潛力，或者在使用過(guò)程中遇到難以解決的問(wèn)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(wèn)題解決等復(fù)雜任務(wù)中，不僅需要技術(shù)知識(shí)，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(duì)AI技術(shù)和業(yè)務(wù)環(huán)境都有深入了解，簡(jiǎn)單的培訓(xùn)難以達(dá)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(jìn)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(shí)迅速過(guò)時(shí)，無(wú)法跟上技術(shù)發(fā)展的步伐。
（二）有效應(yīng)對(duì)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(jì)劃：?設(shè)計(jì)針對(duì)不同技能水平和工作角色的定制化培訓(xùn)程序，確保每個(gè)員工都能獲得他們需要的知識(shí)和技能。
2.實(shí)踐和案例研究：?在培訓(xùn)中融入實(shí)踐環(huán)節(jié)和案例研究，幫助員工理解Generative AI在實(shí)際工作中的應(yīng)用場(chǎng)景和最佳實(shí)踐。
3.持續(xù)學(xué)習(xí)文化：?鼓勵(lì)并促進(jìn)持續(xù)學(xué)習(xí)的企業(yè)文化，例如通過(guò)提供在線資源、工作坊和研討會(huì)，以及鼓勵(lì)員工分享他們的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)和最佳實(shí)踐。
4.性能跟蹤和反饋：?實(shí)施機(jī)制來(lái)跟蹤培訓(xùn)效果和員工在應(yīng)用Generative AI技術(shù)時(shí)的表現(xiàn)，根據(jù)反饋調(diào)整培訓(xùn)計(jì)劃。
通過(guò)這些策略，公司可以更有效地利用Generative AI技術(shù)的潛力，同時(shí)確保其員工能夠在不斷變化的技術(shù)環(huán)境中保持競(jìng)爭(zhēng)力。
（三）建立量化的跟蹤培訓(xùn)效果評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
量化衡量培訓(xùn)計(jì)劃對(duì)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(gè)量化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的框架，涵蓋了培訓(xùn)前后的對(duì)比、員工的技能提升、以及培訓(xùn)對(duì)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(píng)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(píng)分系統(tǒng)。
2. 知識(shí)和技能提升
前后測(cè)試分?jǐn)?shù)對(duì)比：?培訓(xùn)前后員工的測(cè)試分?jǐn)?shù)變化，衡量理論知識(shí)和技能的提升。
技能評(píng)估提升：?通過(guò)實(shí)際操作測(cè)試或模擬項(xiàng)目，評(píng)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(shí)間對(duì)比。
錯(cuò)誤率下降：?任務(wù)執(zhí)行中錯(cuò)誤或修正的次數(shù)減少。
項(xiàng)目質(zhì)量提升：?項(xiàng)目交付物的質(zhì)量評(píng)估，可以通過(guò)同行評(píng)審或客戶滿意度來(lái)衡量。
4. 創(chuàng)新和問(wèn)題解決能力
創(chuàng)新項(xiàng)目數(shù)量：?培訓(xùn)后員工發(fā)起或參與的創(chuàng)新項(xiàng)目數(shù)量。
問(wèn)題解決效率：?解決工作中遇到的問(wèn)題所需時(shí)間的減少。
新想法實(shí)施率：?培訓(xùn)后產(chǎn)生并實(shí)施的新想法或改進(jìn)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(shí)間產(chǎn)出的增加。
成本節(jié)約：?通過(guò)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(jìn)步
后續(xù)學(xué)習(xí)參與度：?培訓(xùn)后員工參與進(jìn)一步學(xué)習(xí)活動(dòng)的比例。
知識(shí)更新頻率：?員工更新其Generative AI相關(guān)知識(shí)和技能的頻率。
通過(guò)這樣一個(gè)綜合性的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，公司能夠全面了解培訓(xùn)計(jì)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(duì)業(yè)務(wù)成果的正面影響。這些指標(biāo)還可以幫助公司識(shí)別培訓(xùn)計(jì)劃中的不足之處，以便進(jìn)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(bào)道人工智能和網(wǎng)絡(luò)安全的獲獎(jiǎng)科技記者。她還寫(xiě)科幻小說(shuō)，編輯一本科幻和幻想雜志，并主持一個(gè)YouTube節(jié)目。
譯者：寶藍(lán) ?@lex
