经常使用GenAI反增上班量的七大路径
随着GenAI运行的急剧参与，其带来的商业利益也逐渐浮现，但是，咱们也观察到越来越多的案例标明，这项技术实践上或许发明的上班量比其节俭的还要多。
摩根大通总裁丹尼尔·平托示意，该行估量其AI运行案例将带来高达20亿美元的价值，高于5月份估量的15亿美元。在9月的巴克莱世界金融服务会议上，他提到GenAI将在改良流程和提高效率方面发生严重影响，该行已推出GenAI助手，并方案应用AI和大言语模型(LLM)来优化每个流程。
“咱们正在做两件事，”他说，“一是扫视咱们运营服务的关键畛域，并应用AI和大言语模型优化每个流程，二是将咱们称之为LLM套件的东西部署到简直一切员工身上。目前，它正被部署到14万名员工身上，以协助他们实现上班。”
他以为，在短期内到中期内，运营效率将是GenAI的最大影响。
并非只要摩根大通对GenAI持失望态度。依据IDC的最新报告，98%的企业指导者将AI视为企业的优先事项，钻研公司估量AI将在2030年前为世界经济参与20万亿美元的价值。此外，OpenAI在8月示意，其ChatGPT如今每周有超越2亿用户，是去年11月的两倍，且《财产》500强公司中有92%在经常使用其产品。自7月ChatGPT-4omini颁布以来，其API的经常使用量也翻了一番。
本月颁布的由科尔曼·帕克斯钻研所代表Riverbed启动的钻研显示，59%的大型公司决策者示意AI名目到达了他们的预期，18%的名目甚至超出了预期。
科尔曼·帕克斯钻研所的董事伊恩·贝斯顿示意：“AI曾经超出了IT配置的范围，正在被更宽泛地运行于整个企业。普通来说，人们在进入AI畛域时都持失望和踊跃的心态。”但有23%的受访者示意，AI的体现低于预期，由于模型或许无法靠，名目也难以裁减。因此，虽然GenAI在提高效率方面备受赞誉，但它并不总是能缩小上班量。有时，由于法律和合规疑问、幻觉和其余疑问，它实践上会参与上班量。
节俭期间，却糜费更多期间
当GenAI协助员工更快地实现上班时，公司以为节俭上去的期间将用于更低价值的优惠，但Slack的钻研与剖析初级副总裁克里斯蒂娜·扬泽示意，状况并非总是如此。依据该公司最新的世界办公室员工考查显示，员工反而将更多期间花在了日常行政义务上，参与了37%的期间。“虽而后劲渺小，”扬泽说，“虽然如今仍处于早期阶段，咱们仍在探索中，但咱们曾经看到了一些令人难以置信的消费劲优化结果，以及它在改善上班与生存平衡和对上班的激情方面所起的作用。”
她指出，疑问在于人们习气于用特定义务来填充期间，所以当AI监禁了期间时，他们会用更多行政上班来填充。“总有做不完的琐碎上班，”她说。
处置方案是从新思索公司如何给员工提供处罚。“治理者偏差于用优惠目的来权衡员工，关注投入而非产出，”她补充道，“他们看的是员工发送的邮件数量或在办公室破费的期间，而不是员工为公司带来的价值。”
失控的收件箱
扬泽说，一切这些参与的琐碎上班也给其余员工带来了更多累赘。假设GenAI能协助员工以10倍的速度撰写出高品质的邮件，他们或许会回复比以前多10倍的邮件——而这些邮件其他人如今也不得不浏览和回复。
或许，员工或许不再只为公司常识库撰写一篇对他们最关键的主题文章，而是提交十几篇关于不太有价值主题的文章。须要向经理提交报告的员工或许会更快地实现义务，并参与报告的数量和长度。
卡内基梅隆大学的传授安妮塔·伍利示意：“这些技术可以发生更多内容，每团体都须要消费和了解这些内容。”曾经有少量低品质的AI内容充满搜查结果，这或许会侵害员工在公共网络和企业常识库中寻觅有用消息的才干。“消息量无疑是或许造成消费劲降低的畛域之一。”伍利说。
留意力扩散
伍利指出，GenAI对员工消费劲的另一个潜在负面影响是留意力扩散。“AI可以替代你参与会议并记载笔记，这样你就可以同时出如今四个中央，”她说，“有些人会尝试这样做。但咱们能真正无心义地介入的名目和对话是有限的。”
她示意，经常使用AI来处置更多义务只会参与上班累赘的觉得。“咱们面临着过劳的危险。”
此外，虽然GenAI可以协助咱们治理期间和上班流程，但它也或许暴显露更多须要紧急关注的疑问。“它会触发警报，让你不得不放下手头的上班去处置其余事件。”她说。
当咱们的留意力过于扩散时，人们或许会开局做出失误的选择，伍利补充道。“这超出了咱们的治理才干。”
一些公司对员工可以同时介入的名目数量设置了限度。“每团体都关心自己的职业生涯并试图做更多事件，”她说，“没有人真正确定什么会真正推进他们的评价，所以人们会尝试承当更多上班。”
她示意，处置方案是公司应设定明白的目的和绩效规范，并防止那些不参与价值但参与上班量的名目、方案和团队的迸发式增长。“特意是在散布式环境中，防止仅仅为了显示自己在上班而散会变得愈减轻要。”伍利说。
错失恐怖症的高昂代价
仿佛每周都有新的AI工具问世，每个都承诺要彻底扭转某个上班畛域。例如，9月OpenAI颁布了一个新模型，宣称具备史无前例的数学和迷信推理才干。此外，还有新的AI视频和图像生成工具颁布。Workday宣布了新的AI代理来改革人力资源和财务流程，而Google则颁布了更多基于AI的广告和营销工具。
工具备很多，而且每个工具在学习曲线和开局发生价值之前都须要一段期间。工具太多象征着你总是在追逐。
伍利倡导公司围绕实现义务所需的起码工具启动整合，并设立一个沙盒流程来测试和评价新工具，免得障碍人们做实践上班，但让员工领有一些团体自主权也是不错的。
“假设有经过查看、安保且不存在安保危险的工具，我可以轻易经常使用它们，假设它们能协助我更好地实现上班——那就太棒了，”伍利说，“但你必需提早思索结果。”
幻觉和不准确性
依据Slack的考查，只要7%的办公室上班人员以为AI输入关于上班相关义务是齐全可信的，35%的人以为AI结果只是稍微可信或基本无法信，其余钻研也支持这一观念。例如，在康奈尔大学、华盛顿大学、滑铁卢大学和非营利钻研机构AI2的钻研人员最近宣布的一篇论文中，即使是体现最好的模型也只要三分之一的期间能给出齐全准确的回答。
这象征着AI输入将须要额外的监视、审查、编辑、更正或从新上班。假设第一个员工没有留意到疑问，那么清算烂摊子的义务就会落在其余员工身上。假设准许AI自主上班，比如客户服务聊天机器人在公司网站上回答疑问，这或许会在未来形成严重疑问，当失误的倡导开局浮现时。
S-RM Intelligence and RiskConsulting的美洲网络安保总监史蒂夫·罗斯示意，GenAI可以将一天的钻研上班缩短到一个小时，但这并非没有代价。
“它可以给我提供特定大都市地域排名前六的石油和自然气公司，以及每家公司的首席口头官、首席财务官和首席技术官的姓名和背景，”他说，“AI可以比谷歌搜查更深化。”但当他将这些消息输入Salesforce时，其中一个输入齐全捏造了一切人的姓名和资格。“如今咱们必需回去审计一切。”他说。
幸运的是，这个疑问被及时发现了。“这一切都归纳于在推出这些技术时采取一种无看法和策略性的方法。”他说。
数据迷信投入多，收益少
有很多客户只是自觉谋求AI技术，而没有细心思索其用例。一家公司或许会获取一个AI，只为少数员工节俭了几个小时的上班期间，但却为数据迷信团队发明了少量上班，这些团队须要搜集和预备训练数据、创立和测试模型、将它们集成到企业上班流程中，并监控性能以确保AI继续有效上班。
据ZipRecruiter称，10月美国入门级数据迷信家的平均起薪为每年16.5万美元。罗斯说：“先等等，不要仅仅为了写几封邮件就雇佣数据迷信家，首先，让咱们弄清楚你的用例。”依据Gartner的说法，假设没有明白的用例，AI名目甚至或许无法走出概念验证阶段。
钻研机构预测，由于业务价值不明白、数据品质差、危险控制无余以及老本不时回升，到2025年底，至少30%的GenAI名目将被丢弃。定制AI模型的老本或许超越500万美元，而从零开局构建一个定制模型或许使公司破费高达2000万美元。
对即时性的希冀
关于许多公司而言，即使GenAI确实参与了上班量，这种代价也是值得的，由于这是学习环节的一局部。
尚普兰学院(ChamplainCollege)不时在经常使用GenAI来协助教学设计者和主题专家创立在线课程。虽然AI总体上将课程创立期间减半，但环节并非善报多磨。
“生成的内容，包括那些令人不寒而栗的图像等，在校生和教职员工会如何看待这些内容呢?”学院在线运营副总裁克里斯塔·蒙塔尼诺问道，“你须要有经过培训的人员来审查这些内容。你必需浏览、了解这些内容，并参与兽性化的元素。”
她示意，实践上，AI最后并没有节俭任何期间。人们不只要学习如何批改AI输入，还要学习如何设计揭示以使这些输入从一开局就更好。
“咱们必需弄清楚这一点，并对团队启动培训，”她说，“他们会越做越好，这对他们来说也变得越来越自然，但有些人须要数月甚至数年的期间才干学会如何有效经常使用它。”
尚普兰学院从2023年年中开局钻研GenAI。在引入AI之前，创立一门课程须要15周的期间，而在AI推出后，创立一门课程依然须要15周的期间，但状况有所改善，虽然整个环节花了一整年的期间才缩短到7周。
“不过，有些人比其他人更早地到达了这个目的。”她补充道。
雷同，初等教育营销公司EducationDynamics也在经常使用GenAI来协助营销优惠，该公司营销副总裁莎拉·拉塞尔示意，关于某些义务来说，并没有清楚提高消费劲。
“从创意编辑和订正的角度来看，咱们实践上曾经将最后创作季节俭的任何期间都转移到了编辑和订正上，”她说，“咱们想要防止任何听起来像是AI生成的、缺乏共性或过于夸张的输入。对咱们来说，这不只仅是节俭期间，更是扭转你破费期间的形式。”
但她示意，驳回这项技术正在协助公司向前开展。
“咱们努力于在这个充溢生机的畛域成为行业指导者，”她说，“即使当天它并没有真正为咱们节俭期间，但总有一天它是必要的——而且到那时，其他人或许才刚刚开局。”
当谈到GenAI时，塔塔咨询服务公司(Tata ConsultancyServices)AI咨询和顾问部门担任人阿肖克·克里希那示意，高管们对其希冀与员工实践体验之间存在差距。毕竟，当天的GenAI工具是通用的，并且处于早期阶段。
“当天可用的工具只是GenAI将在不久的未来彻底扭转常识上班的冰山一角，”他说，“这是咱们一切人都必需阅历的一个必要的驳回阶段，这就像互联网的早期阶段，只要一小群工程师和技术喜好者知道如何从中取得价值。”
因此，在短期内，员工将不得不顺应这种新的、有限的技术，而公司则必需应答不确定的投资报答率。“由于假设不这样做，当AI在未来几年无法防止地扭转一切类型的上班时，他们将被甩在前面。”他说。
虽然如此，公司还是可以做一些事件来放慢这一进程。
“咱们发现，GenAI带来的消费劲和投资报答率的最大增长来自高度针对性、行业特定的运行，”他说。此外，当公司让更多员工介入出去，并让他们接触AI工具，以便他们能够开收回自己转变上班形式的时刻，这也很有协助。
