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    埃森哲:生成式AI將如何重塑我們的工作| 觀點與方案

    佚名 來自: 埃森哲 2024-03-14

    埃森哲:生成式AI將如何重塑我們的工作

    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,還為企業和個體提供了重塑工作方式的機會。

    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,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性、可重復性和基于一定規則的工作和任務產生影響,而生成式AI或將為創造性、創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,更可大幅提高創意類工作的效率。

    埃森哲研究發現,生成式AI將對各行業的工作時間產生影響,比率高達四成。

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    更令人鼓舞的是,在對19265項任務進行分析后,我們發現生成式AI可以對超過半數的任務進行優化,并充分釋放作業人員的創造力,助力打造有新意、有見地的解決方案。生成式AI不僅能打破企業固有的運營方式,還可開闊企業高管解決問題的思路。而技術創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新。

    如何挖掘生成式AI在工作中的潛能?

    企業領導者首先要深入觀察生成式AI對其所在行業的潛在影響,這種潛在影響可能比現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領域帶來哪些變革。之后,企業各部門的高管可與IT和技術部門通力協作,從解構工作內容、重構工作、重組作業流程、重新聚焦人才及技能培訓戰略等環節入手,全面激發生成式AI在工作中的潛能。

    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?

    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對其實現全面的自動化作業;對那些需要融入創造性推理、協作和判斷力的任務,可考慮用AI來對其進行優化;對生成式AI優化空間較小的任務,則可繼續采用純人工作業。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

    數據科學家的工作可被解構為處理數據內容、評估數據質量、設計應用及開發系統等多項細分任務。在工作中,他們不但需要使用Python、C++等計算和數學語言,還需要應用自然語言來描述業務案例,并向領導說明為什么某項洞察對企業來說非常重要。此外,在對運營或業務流程建模之前,他們還需要邀請其他部門的同事來協作配合,驗證已有觀點,了解這些流程在企業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。

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

    重組作業流程

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

    需要注意的是,重組作業流程和把這些流程融為一體并非易事。企業必須對自身所面臨的業務挑戰保持清醒的認知,深刻思考組織到底需要什么樣的運營方式。在調整整體戰略時,企業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這家初創互聯網+保險公司從人工智能及人類的雙重視角出發,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,實現了環環無縫銜接,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。

    重新聚焦人才及技能培訓戰略

    與技術投資一樣,企業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的潛能才能在企業里得到較大的發揮。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,大多數崗位將面臨轉型升級,同時,新的崗位也將出現。

    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揮重大作用。我們發現,近六成的企業計劃將生成式AI應用于培訓學習,并有超過四成的企業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,獲得差異化優勢。


     

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