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    生成式AI將如何重塑我們的工作

    埃森哲2024-03-15 18:24

    埃森哲

    生成式AI不同于前幾代人工智能和機器學習。它不僅推動生產力達到新的高度,還為企業(yè)和個體提供了重塑工作方式的機會。

    事實上,生成式AI已經延伸到各行各業(yè),重塑著我們每個人的工作。前幾代的機器學習和智能軟件主要對那些具有常規(guī)性、可重復性和基于一定規(guī)則的工作和任務產生影響,而生成式AI或將為創(chuàng)造性、創(chuàng)意類工作帶來顛覆性突破:它不但能夠有力推動日常工作的轉型升級,更可大幅提高創(chuàng)意類工作的效率。

    埃森哲研究發(fā)現(xiàn),生成式AI將對各行業(yè)的工作時間產生影響,比率高達四成。

    更令人鼓舞的是,在對19265項任務進行分析后,我們發(fā)現(xiàn)生成式AI可以對超過半數(shù)的任務進行優(yōu)化,并充分釋放作業(yè)人員的創(chuàng)造力,助力打造有新意、有見地的解決方案。生成式AI不僅能打破企業(yè)固有的運營方式,還可開闊企業(yè)高管解決問題的思路。而技術創(chuàng)造能力的飛躍也能為工作效率的提升帶來更多突破,即運用生成式AI進一步加速人工智能創(chuàng)新。


    如何挖掘生成式AI在工作中的潛能?


    企業(yè)領導者首先要深入觀察生成式AI對其所在行業(yè)的潛在影響,這種潛在影響可能比現(xiàn)在已有的影響還要大。各個職能部門的領導者也應詳細分析該技術能夠為其所在專業(yè)領域帶來哪些變革。之后,企業(yè)各部門的高管可與IT和技術部門通力協(xié)作,從解構工作內容、重構工作、重組作業(yè)流程、重新聚焦人才及技能培訓戰(zhàn)略等環(huán)節(jié)入手,全面激發(fā)生成式AI在工作中的潛能。


    1、解構工作內容

    首先,將工作分解成一項一項具體的任務,這樣可以明確生成式AI的應用方向和用法。其次,需要確認完成這些任務是否需要大量地使用各類語言(如自然語言、計算語言或數(shù)學語言)。最后,還需要了解如何運用知識來完成這些任務。例如,任務里亟需解決的問題是否模糊不清?是否需要他人配合才能完成這個任務?是否需要專家的驗證?


    2、圍繞生成式AI重構工作

    當一項工作被拆解成各種任務后,我們便可分析生成式AI可如何為各項任務增效賦能。實踐經驗表明,對那些需要不斷重復相同流程的任務,可借助生成式AI對其實現(xiàn)全面的自動化作業(yè);對那些需要融入創(chuàng)造性推理、協(xié)作和判斷力的任務,可考慮用AI來對其進行優(yōu)化;對生成式AI優(yōu)化空間較小的任務,則可繼續(xù)采用純人工作業(yè)。這種對工作的重構也可能會讓全新的高價值人工任務浮出水面。


    案例:

    數(shù)據(jù)科學家的工作可被解構為處理數(shù)據(jù)內容、評估數(shù)據(jù)質量、設計應用及開發(fā)系統(tǒng)等多項細分任務。在工作中,他們不但需要使用Python、C++等計算和數(shù)學語言,還需要應用自然語言來描述業(yè)務案例,并向領導說明為什么某項洞察對企業(yè)來說非常重要。此外,在對運營或業(yè)務流程建模之前,他們還需要邀請其他部門的同事來協(xié)作配合,驗證已有觀點,了解這些流程在企業(yè)中到底是如何運行的,這樣,他們才能對建模有足夠深的理解。

    在分析完數(shù)據(jù)科學家的日常工作后,我們發(fā)現(xiàn),生成式AI可助力他們迅速熟悉行業(yè)流程,增強協(xié)作,促進驗證工序的高質量完成。其中,處理數(shù)字信息或在線數(shù)據(jù)、評估數(shù)據(jù)質量及準確性等五項任務可完全變成自動化作業(yè)。還有七項任務可借助生成式AI加以優(yōu)化增強,以確保數(shù)據(jù)科學家高效完成工作。


    3、重組作業(yè)流程

    在分清楚哪些任務可全面進行自動化作業(yè)、哪些能用AI賦能增強、哪些還是得依賴純人工作業(yè)后,企業(yè)便可重新設計工作。不過,只有把這些重新設計的工作交織起來,重組作業(yè)流程,企業(yè)才能從根本上顛覆固有的作業(yè)流程與模式。

    需要注意的是,重組作業(yè)流程和把這些流程融為一體并非易事。企業(yè)必須對自身所面臨的業(yè)務挑戰(zhàn)保持清醒的認知,深刻思考組織到底需要什么樣的運營方式。在調整整體戰(zhàn)略時,企業(yè)也應考慮各種人工智能的衍生技術及相關技術,而不是只考慮當下流行的生成式AI和大語言模型。


    案例:

    Lemonade這家初創(chuàng)互聯(lián)網(wǎng)保險公司從人工智能及人類的雙重視角出發(fā),全面整合人工智能聊天機器人、云等技術,重新思考和設計投保、理賠等典型保險程序,實現(xiàn)了環(huán)環(huán)無縫銜接,成功重塑客戶體驗。

    比如,在理賠時,客戶只需點擊Lemonade應用中的“理賠”按鈕,再向聊天機器人大概描述一下事情的經過,即可完成理賠申請。之后,該公司的人工智能將啟動反欺詐算法去驗證理賠申請。如果理賠被批準,AI將進行賠付。如果理賠沒有被批準,理賠申請會升級進入人工受理。


    4、重新聚焦人才及技能培訓戰(zhàn)略

    與技術投資一樣,企業(yè)也需要對運營和員工培訓進行重金投入。除了重新思考工作應該如何完成,企業(yè)還需要考慮如何賦能員工,讓他們跟上技術變革的步伐。把這兩個關鍵點想清楚了,生成式AI的潛能才能在企業(yè)里得到較大的發(fā)揮。這兩個關鍵點也幾乎將影響所有的工作:一些崗位將被淘汰,大多數(shù)崗位將面臨轉型升級,同時,新的崗位也將出現(xiàn)。

    通過參與本職工作的解構和重構,員工得以在實踐中掌握人工智能這項新技術,這也是很多企業(yè)首選的員工技能再培訓方式。此外,生成式AI技術本身也將在技能再培訓中發(fā)揮重大作用。我們發(fā)現(xiàn),近六成的企業(yè)計劃將生成式AI應用于培訓學習,并有超過四成的企業(yè)有意在這方面進行投資。


    利用生成式AI對工作進行重塑的做法,雖然給企業(yè)帶來了不少的益處,也給公司領導者帶來了新的責任:他們需要確保生成式AI技術的設計是負責任且合規(guī)的,應用程序不存在潛在風險,且生成式AI的輸出結果必須由人工進行審核和監(jiān)督,做到無錯誤、無偏見、無任何知識產權糾紛,而且負責任地使用人工智能。如果一家企業(yè)能做到以上幾點,那么它將進一步領先于競爭對手,獲得差異化優(yōu)勢。

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