透过生成式 AI 提升员工生产力,是近一年来许多企业极为关注的议题,一项研究指出,生成式 AI 能提高员工的生产力,但是企业要注意的是必须建立问责文化、奖励机制,并鼓励职位的重新调整,从既有流程中拆解出不同工作任务并重组出最具生产力的新模式。

大家经常说,「不是 AI 取代人,而是会使用 AI 的人取代不会用 AI 的人」这是真的吗?只要使用 AI 就一定能够赢过不使用 AI 的人?实际上,这样的说法过於简化,恐怕会造成许多误解,以及企业管理上的困扰。

由哈佛商学院、哈佛创新科学实验室(LISH)博士後研究员 Fabrizio Dell’Acqua 所主导的一项研究发现,高技术性工作者如何在人工智慧能力范围内使用生成式 AI ,相较於不使用 AI,能提高 40% 的工作绩效;但当使用范围超过人工智慧的能力时,员工的绩效表现平均下降 19%。研究人员指出,随着AI的能力不断扩展,了解其能力限制也就极为重要。

使用AI的工作者,比不使用的工作者表现提升

该研究将测试者依照任务类型分为两组,一组是任务内容正好落在 GPT-4 的生成能力范围内;另外一组则是给予了超过 GPT-4 能力范围、进行分析时会出错的任务。在这两组中,又分成三种情境:无法使用AI、可以使用 GPT-4 AI,以及可以使用 GPT-4 AI,并了解如何使用 GPT。

任务在 GPT-4 生成能力范围内的组别测试者,被要求想像是在一家鞋子工厂工作,主管要求他们提出一个新产品,并在会议上发表。此外,还需要完成其他几项操作,包括从提案到推出的步骤清单、发想行销口号,并写出一篇字数约 2500 字,针对鞋子开发到产品间的过程反馈。

实验结果发现,仅使用 GPT 的参与者相较於无法使用 AI 的组别,工作表现增加了 38%;而那些既使用 GPT 又了解使用方法的人,其表现与无法使用 AI 的组相比,更是增加了 42.5%。

而另一组的测试者则是被要求想像自己在一家拥有三个品牌的公司工作,他们的任务是要为执行长写一份 500 至 750 字的备忘录,解释应该投资哪个品牌以推动收入,针对所选的品牌提出创新做法等改善建议。备忘录需要包括建议理由,并可提供访谈评论和财务数据。

但在这一组中,使用 GPT 的参与者和无法使用 AI 的人相比,表现下降 13%,而既使用 GPT 又了解使用方法的人,其表现与无法使用 AI 的组相比,表现下降 24%。Dell’Acqua 表示,表现下降的原因在於,研究人员观察到人们会「关闭大脑并遵守AI的建议」,即使该建议可能是错误的。不过,即使在 AI 建议下,做了不正确的决定,测试者提供的建议品质也有所提高。

品质提升与工作表现下降也意味着,与其盲目相信 AI 的输出,高技术工作者更需要在与 AI 协作时,持续运用本身既有的专业,并验证 AI 的正确性。

想将 AI 整合进工作流程,培训规划不可少

尽管人工智慧可以提供快速的创意,并生成有说服力的文本,但研究人员也指出,在进行重要任务时,管理者和专业人员更需谨慎使用,且企业应该提供职业训练,以便员工了解 AI 的优势和劣势,并获得绩效反馈。此外,假使有些员工非常擅长提升自己的技能,除了可以为同侪培训者提供帮助,也应该获得奖励和认可。

Kellogg 表示,领导者可以让不同职位的人一起进行实验,从中找到最具生产力的结构作为工作角色重新配置的依据。领导者和工作人员也需要共同发展新的期望和工作惯例,以确保与生成式 AI 所合作的工作,都能符合主要利益相关者的价值观、目标和标准。

参考资料:

https://mitsloan.mit.edu/ideas-made-to-matter/how-generative-ai-can-boost-highly-skilled-workers-productivity

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