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使用人工智慧可以在多大程度上提高您團隊的生產力？ | 商業人工智慧#71

已發表: 2024-02-26
根據最近的研究，人工智慧的使用可以將團隊生產力提高高達 40%。 這聽起來是不是好得令人難以置信？ 嗯，這是現實。 GPT-4 等現代人工智慧系統可以幫助員工完成各種任務，從培養創造力、分析數據到生成文字。 您想了解人工智慧可以在多大程度上提高生產力以及它可以為您的團隊帶來哪些好處嗎？ 請繼續閱讀以了解更多資訊。

使用人工智慧可以在多大程度上提高您團隊的生產力？ - 目錄

  1. AI如何幫助專業人士？
  2. 人工智慧會提高工作效率嗎？
  3. 與人工智慧協作的方式
  4. 技術邊界碎片化
  5. 如何利用人工智慧提高公司的生產力？
  6. 人工智慧工作的未來
  7. 概括

AI如何幫助專業人士？

有沒有證據顯示在工作中使用人工智慧可以提高生產力？ 的確！ 證實這一假設的最大規模的研究是由來自美國商學院（包括哈佛商學院和麻省理工學院斯隆管理學院）的一組科學家進行的。 研究人員檢查了 758 名顧問的工作，約佔波士頓顧問集團僱用的所有顧問的 7%。

他們的任務是開發新產品的概念，同時考慮以下幾個方面：

  • 創造力，
  • 分析思維，或
  • 說服技巧。

作為測試人工智慧是否提高生產力的實驗的一部分，他們比較了沒有人工智慧支援和使用 GPT-4（最新版本 ChatGPT Plus 所基於的語言模型）的性能。 該研究旨在研究將人工智慧納入日常工作將如何改變顧問的典型工作流程。

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資料來源：DALL·E 3，提示：Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

人工智慧會提高工作效率嗎？

BCG 的結果出乎意料地清晰。 所有在人工智慧支援下的顧問都提高了工作品質。 事實上，其品質提高了 40%。 但這項研究是如何進行的呢？

在實驗中，參與者被隨機分成三組：

  • 對照組－其成員在工作中沒有使用人工智慧，
  • 有權訪問 GPT-4 的群體——但是，在沒有事先指導如何最好地使用人工智慧的情況下，
  • 有權訪問 GPT-4 和教學材料的小組。

研究分為三個階段：

  1. 首先，顧問們填寫了一份關於他們的人口統計和傾向的調查。
  2. 然後，他們進入主要部分，執行與開發產品概念相關的任務。 這些任務與他們的日常工作非常相似，涉及現實的案例研究，例如為狹窄的目標群體和運動員製作鞋子。 這些任務需要創造力、分析思維以及撰寫有說服力的文本。
  3. 第三階段涉及採訪，總結顧問使用人工智慧的經驗。

事實證明，使用 GPT-4 的顧問的工作效率提高了 12.5%，速度提高了 25%。 在接受過有關如何使用 GPT 的有效方法的額外培訓的技能較低的專業人員中觀察到了最大的好處。 研究人員發現，在該組中，生產力顯著提高了 43%！

與人工智慧協作的方式

所有員工與人工智慧的互動方式都一樣嗎？ 看來不是。 因此，研究人員決定確定人工智慧提高生產力的兩種最常見的方式。 他們稱他們為“機器人”和“半人馬”角色。

賽博格

Cyborg 模式代表了一種協作方法，人類和人工智慧緊密合作來完成任務。 機器人協作的例子包括：

  • 程式設計師開始編碼，AI 補充和完善程式碼，就像使用 Github Copilot 一樣，
  • 顧問開始從分析中得出結論，人工智慧利用 ChatGPT Plus 等工具提供額外的數據和視覺化，
  • 文案撰稿人開始根據概念製作廣告文本，人工智慧會提出想法和現成的片段。 然後文案作者完善這個概念，
  • 工程師繪製一個專案草圖，人工智慧根據它產生視覺化結果。

在Cyborg模型中，關鍵是人類和機器的無縫整合以達到最佳結果——這就是人工智慧顯著提高生產力的方式。

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來源：HuggingFace (https://huggingface.co/spaces/hysts/ControlNet-v1-1)

半人馬座

Centaur 模型涉及任務委託，其中一些任務由人類執行，而其他任務則根據對每個實體的優缺點的單獨評估委託給人工智慧。 半人馬策略的例子包括：

  • 人工智慧診斷，醫生量身訂做可能的療法，
  • 顧問識別業務問題，人工智慧生成分析和建議，
  • 律師起草法律申訴，人工智慧驗證文件的正確性和完整性，
  • 文案撰寫文本大綱，人工智慧進行文體和文法糾正。

關鍵是策略性地劃分任務並利用人類和機器的優勢。 然而，半人馬座方法提出了一個挑戰：如何區分更適合人工智慧、提高生產力的任務和更適合人類處理的任務？

技術邊界碎片化

研究人員將定義人工智慧「能力」的挑戰稱為「技術邊界的碎片化」。 這個術語涉及人工智慧的多樣化和波動性的能力。

人工智慧的能力正在以意想不到的方式迅速發展。 這就是為什麼對人類來說同樣具有挑戰性的任務可能會落在這個「邊界」的不同方面——有些任務可能在人工智慧的幫助下很容易解決，而另一些任務仍然超出了人工智慧目前的能力範圍。

例如，研究表明，GPT 很容易：

  • 為新產品產生創意，
  • 幫助撰寫有說服力的文案，或
  • 進行了詳細的數據分析。

另一方面，它在簡單的數學計算中犯了錯誤。 這種「碎片化的邊界」為人工智慧設計者和使用者都帶來了挑戰——很難預測哪些看似相似的任務對演算法來說是容易的或困難的。 因此，逐步探索和測試人工智慧的能力至關重要。 我們越了解這些能力的“碎片化邊界”，我們就越能有效地整合人類和機器的工作。

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資料來源：DALL·E 3，提示：Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

如何利用人工智慧提高公司的生產力？

在您的公司中，您可以進行類似的實驗來評估人工智慧可以在多大程度上改善工作成果。 首先向員工分配任務是值得的，例如準備簡報、報告、商業提案或解決案例研究，無論是否有人工智慧的幫助。 這將使您能夠衡量對生產力和工作品質的實際影響。

儘管如此，讓員工做好充分的準備還是很重要的。 為了觀察人工智慧的生產力提高 40%，類似於波士頓顧問集團所取得的成功，需要開展培訓活動並創建教學材料。

這種努力幾乎肯定會得到回報。 例如，廣告公司可以更快地產生行銷創意，銀行可以更有效地分析客戶數據，律師事務所可以更有效地建立文件。 凡是需要創造力、資訊分析或文字寫作的地方，人工智慧都將幫助員工提高工作效率。

人工智慧工作的未來

人工智慧的發展引起了人們的巨大希望和擔憂，特別是對於那些難以學習新工具和難以適應技術不斷變化的可能性的工作方法的人來說。

毫無疑問，人工智慧透過將團隊從最簡單和重複的任務中解放出來來提高生產力。 越來越多的這些任務將會自動化。 結合人類和機器技能的新角色也將出現，例如人工智慧培訓師或知識經紀人。 持續的技能發展和學習與人工智慧的有效協作至關重要。

同時，了解威脅也至關重要。 自動化可能會奪走技能較低的人的工作。 公司也存在過度依賴技術提供者的風險。 因此，保持健康的距離並批判性地評估人工智慧提供的資訊是關鍵。

人工智慧的未來看起來令人著迷，但也有些令人不安，就像寫得很好的科幻小說一樣。 一方面，存在著令人難以置信的可能性，但另一方面，我們真的能掌控一切嗎？

概括

實驗結果顯示人工智慧提高了當今的生產力。 對於某些創意和分析性任務，它可以將工作速度提高高達 40%。 低技能工人受益最多，但頂尖專業人員也更快、更有效率。

了解哪些任務可以透過人工智慧自動化以及哪些任務需要人類參與至關重要。 為了充分利用人工智慧的能力，還需要改變工作的組織方式。 未來的工作一定會很有趣——當然不會無聊。 如果您對這項研究的更詳細描述感到好奇，請閱讀完整報告（連結）。

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How much does using AI increase the productivity of your team? | AI in business #71 robert whitney avatar 1background

作者：羅伯特‧惠特尼

JavaScript 專家和 IT 部門的講師。 他的主要目標是透過教導其他人如何在編碼時有效合作來提高團隊生產力。

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