AI 生产力

AI 生产力是指利用人工智能 (AI)来提高各行业内各种任务和流程的效率和效力。

这可以包括自动执行日常任务，快速分析数据，优化工作流程，以及通过整合 AI 工具来提供有助于决策的洞察分析。生成式 AI 等新技术的进步正在改变 AI 的格局及其在工作场所和整体工作效率提高方面的作用。

AI 的潜力仍备受期待，因为根据 Goldman Sachs 的一份报告，多达 3 亿个全职工作岗位有可能会被这些新技术所取代。¹

对于个人和组织而言，AI 工具可以简化运营，减少错误，并让团队成员有时间进行更具战略性的活动。AI 功能的示例包括使用 AI 进行项目管理、客户服务自动化、数据分析和原创内容创作。生成式预训练转换器 (GPT) 是一款使用 AI 的聊天机器人，基于大型语言模型 (LLM) 构建而成。它们也是日益重要的机器学习 (ML) 应用。

AI 生产力的目标是提高输出和成果，同时最大限度地减少资源支出，并最终提升用户体验。由美国国家经济研究局开展的一项研究支持了这一观点。该研究发现，获得 GPT 等 AI 辅助可将客户支持代理的工作效率提高 14%。²

在快速发展的世界中，AI 生产力工具的引入改变了企业的运营方式和人们执行日常任务的方式。AI 发展不仅是为了更快地完成工作，还为了变得更智慧、更高效。构成 AI 生产力大部分的是 AI 生产力工具，即利用 AI 帮助个人和企业完成任务的软件应用。这些 AI 生产力工具有基于网络和应用两种形式。通过使用机器学习和自然语言处理，实现自动引用、使用预建模板和编写代码等功能。

此类软件应用程序的用途和复杂程度各不相同。其中有些是智能助手，且只需点击几下即可整理电子邮件。而其他解决方案则会使用算法和指标来预测需编写的代码或提供完成任务所需的提示。当今商业领域中使用的部分最受欢迎的工具如下。

1. Grammarly

2. Notion

3. ChatGPT

4. Claude

5. Asana

6. Otter.ai

7. watsonx Assistant

8. watsonx Orchestrate

9. Midjourney

10. watsonx Code Assistant

11. Microsoft Copilot

Grammarly 是一款基于云的 AI 写作助手，可以用于优化语法、标点符号、拼写等写作方面。该工具适用于任何希望改进文案写作、长篇写作或一般日常写作的用户。

Notion 与 Grammarly 类似，是一种写作和笔记工具，最近推出了 AI 版本。Notion AI 是一组 AI 驱动的工具，可以自动填充摘要、回答问题以及将单词翻译成多种语言。

ChatGPT 由 OpenAI 创建，它基于 GPT-4 架构并会通过大量文本数据进行训练，以便协助撰写论文、回答问题、评论写作等。ChatGPT 高级版甚至还可生成图像以及进行语音输入。

Claude 是另一个 AI 助手，它可总结会议、回答问题和编写代码。此工具由 LLM 提供支持，同时也是另一款眼下被个人用于辅助撰写社交媒体帖子（例如 Linkedin 帖子或 Instagram 标题）的主流生产力应用程序。

Asana 是一款项目管理工具，它可帮助组织管理任务，并可与 Microsoft Teams、Gmail、iOS 和 Outlook 等多个应用程序相集成。Asana AI 使用 AI 来自动执行任务并创建摘要，从而节省团队的时间和金钱。

Otter.ai 是一款转录工具，它可总结通话录音内容，并帮助用户将对话实时转录为文本。

watsonx Assistant 是一种会话式 AI 解决方案，支持组织内的员工构建 AI 代理和 AI 聊天机器人。该工具可以与多个应用集成，专为非技术构建者设计。

IBM watsonx Orchestrate 是一种生成式 AI 与自动化解决方案，它可自动执行任务并简化复杂流程。该工具提供预构建的应用程序、技能和助手，从而帮助组织成员执行各种任务。

Midjourney 是一款 AI 图像生成工具，它可根据文本提示创建视觉效果。艺术家和设计师常使用它来协助创作独特的作品。

watsonx Code Assistant 使用生成式 AI 来生成全新代码，并将代码从一种语言翻译成另一种语言，或是重构旧的代码。该工具可帮助开发人员和 IT 运营商加快应用程序现代化的进程。

Microsoft Copilot 是一款 AI 驱动式工具，它使用 LLM 和组织的数据来帮助用户提高工作效率和创造力。Copilot 可提出新的想法并自动执行任务，例如电子邮件撰写和摘要。

AI 生产力工具正在彻底改变从头脑风暴到客户支持等任务的处理方法。技术上的这些重大转变使团队能够更高效地提出想法和解决问题。通过使用先进的算法，这些工具有助于减少复杂决策过程中的复杂情况，从而获得更清晰的洞察分析和更好的结果。

将 AI 整合到日常工作流程中可显著提高工作效率，从而改变个人与团队成员的协作方式。其中部分主要优点包括：

1. 节省更多时间
2. 提高效率
3. 增强决策能力
4. 提高准确性
5. 提升个性化
6. 更强的可扩展性

AI 可自动执行重复性任务，从而腾出时间让员工专注于更具战略性的举措和创造性的头脑风暴活动。其中有一示例出自《2023 年 Forrester Consulting 总体经济影响》研究。该研究发现，聊天机器人增强型服务代理与 IBM Watson Assistant 的交互处理时间缩短了 30%。³根据该研究，3 年期内该改进所产生的价值为 240 万美元。

AI 工具可简化工作流程，使团队能够更有效地管理项目和任务，从而加速项目完成。另外，随着时间的推移，效率的提高和错误的减少可显著节约成本，从而实现更有效的资源分配。 IBM watsonx Orchestrate 就是一个高效率示例，特别是在采购领域。watsonx Orchestrate 使用多种采购解决方案，包括 Ask Procurement、合同管理以及采购到付款和订单管理。

AI 分析大型数据集，提供帮助组织根据实时信息做出明智决策的洞察分析。它还可以增强团队成员之间的沟通，营造一种鼓励分享想法和团队合作的协作环境。watsonx Orchestrate 解决方案也是决策改进的一个示例。借助 watsonx Orchestrate 的功能，团队可以自动执行任务并简化复杂的流程，从而节省团队的时间和资源。

AI 工具可最大限度地减少数据输入和内容生成中出现的人为错误，并有助于确保更高质量的输出。该技术可降低修订需求并促进更高效的任务管理。watsonx Code Assistant 和 IBM 首席信息官 (CIO) 组织是反映准确性所带来效益的绝佳典范。借助适用于 Red Hat Ansible Lightspeed 的 watsonx Code Assistant，60% 的 Ansible Playbook 内容可由 watsonx Code Assistant 自动生成。

生成式 AI 工具等市场上的许多 AI 工具都利用先进的技术来适应个人偏好，提供定制化建议，从而改善用户体验。ChatGPT 是一个很好的个性化示例，因为它最近添加了一项个性化功能，旨在防止用户从一项任务到另一项任务重复相同的指令。⁴

AI 解决方案可与组织同步适应和发展，从而可在适应更高工作负载的同时，保持较高的生产力水平并减少耗时的任务。Notion AI 是高度可扩展工具方面的一个示例。由于数据增长迅速，该解决方案已将数据库基础设施扩展为更复杂的分片架构。⁵Notion 在其网站上的一篇帖子中表示：该解决方案“共维护有 480 个逻辑分片，同时有助于确保实现长期可扩展的数据管理与检索功能”。

AI 生产力的提高并非没有挑战。但是，面对这些挑战，也有可能找到解决方案。

因此，AI 工具通常需访问大量数据，而对数据隐私和安全性的担忧就变得至关重要了。组织须帮助确保敏感信息受到保护，而这可能会导致 AI 实施变得复杂。遵守 GDPR 等法规会进一步提升复杂性。

其中一个潜在的解决方案是：创建一个具有明确安全策略和标准的道德框架。组织应仅使用创建 AI 所需的数据，并帮助确保安全地处理和管理 AI。

许多组织都在努力将 AI 生产力工具与现有系统和工作流程集成。这可能导致过渡时期出现混乱和效率低下问题。如果没有无缝集成，AI 的优点就可能无法充分实现。

减少集成问题的一种方法是在整个组织建立一致的通用标准。组织还应实施数据治理框架，并使用 API 连接数据和处理数据转换。

AI 系统可能会在无意中延续训练数据中存在的偏差，从而导致扭曲的结果和不公平的实践。此偏见可能会影响决策流程，尤其是在招聘和客户服务等领域。组织必须积极致力于识别和减少此类偏差，以帮助确保公平、公正地使用 AI。

应对该挑战的其中一个潜在解决方案是：拥有可代表来自不同背景的广泛个体的多样化数据。开发人员应仔细审查这些数据，且不输入太多数据，否则可能会降低模型输出的准确性，甚至还可能产生偏差。

员工可能因为担心裁员或对新技术感到不适而不愿意采用 AI 工具。这种文化阻力有可能阻碍 AI 生产力解决方案的成功实施。因此，组织需要投资于培训和变革管理战略，以鼓励员工接受和采用 AI 技术。

要缓解这一挑战，组织领导者首先需要创造一种乐于变革和接受新思想的文化。高层管理人员需要尽早并经常传达这些变革，并在工作场所倾听员工的意见。

AI 解决方案正在并将继续影响企业的运营方式。AI 带来的经济优势日益明显，高管也逐渐认识到这些新进步的潜力。IBM 商业价值研究院最近发布的一份报告发现，高管报告称，他们使用一系列变革性工具（包括 AI 和自动化技术）优化工作流程，并提供更高效的洞察分析。⁶

调查中受访的高管表示，他们预计未来两年内，在 AI 和机器学习的推动下，极端自动化程度将大幅提高。他们还预计，这些数字劳动力推动的进步将在未来两年内增加 20%。

客户服务：组织可使用 AI 生产力工具来分析客户来电，并自动回复更为重复的问题。这些 AI 解决方案可通过为客户提供 24/7 全天候支持来提高客户服务效率，并通过分析客户行为以及实现服务的个性化来提供个性化的客户体验。

人力资源：生成式 AI 工具正被应用于各行各业，以提高人力资源能力，例如招聘与绩效管理流程。人力资源主管可使用 AI 并通过分析调研数据来衡量员工敬业度，并在寻找求职者时解析所有简历。

内容生成：可用于创建书面或视觉内容的 AI 工具对于寻求保持品牌声音一致性的组织非常有用。如果提供具体且一致的提示，AI 软件应能生成可在整个组织中保持一致的内容，而无论它正由哪个部门负责制作。

任务自动化：AI 生产力工具的最大用例之一是跨行业任务自动化。无论是哪种企业或它的目标是什么，都可能会有一些单调乏味的任务占用员工太多时间。这是任务自动化发挥作用的地方，AI 工具可以减轻员工的负担，使他们能够从事更相关的任务。

数据分析和报告：AI 解决方案可通过自动提取大型数据集来增强数据分析和报告功能，从而为开发人员节省宝贵的时间和资源。它可识别或许无法立即显现的趋势和模式，从而为做出明智的决策提供更深入的洞察信息。此外，AI 解决方案可实时生成全面的报告，以便利益相关者快速访问最新信息。此特性不仅能提高工作效率，还可提高准确性、节省成本，并减少数据解释中的人为错误。

研究：AI 解决方案可通过快速分析大量文献和数据来简化研究流程，以便研究人员专注于更重要的任务。它可帮助识别相关研究并提取关键发现，从而大幅缩短手动搜索所花费的时间。另外，AI 算法可根据现有数据生成假设并预测结果，从而形成一种具有包容性和创新性的问题解决方法。

项目管理：基于 AI 的工具可通过自动执行日常任务（包括时间安排、资源分配和进度跟踪）来转变项目管理，从而提高日常效率和逐年效率。它可分析项目数据以识别潜在风险和瓶颈，从而做出积极主动的决策来确保项目按计划推进。通过制定顺畅的工作流程并提高可见性，AI 可帮助项目经理更有效地优化绩效并实现项目目标。