人工智能未能提高公司生产力的 4 个原因和 3 个解决方法

2024年7月,Upwork发布了一份报告,其中包含一个令人震惊的观察结果:

目录

1. 为什么员工在使用人工智能时生产力会下降?
   1. 没有关于如何使用人工智能的适当培训
   2. 期望与人工智能能力不匹配
   3. 期望与员工技能不匹配
   4. 对人工智能的怀疑
2. 如何利用AI提高公司生产力
   1. 每个人都应该参加及时的工程培训
   2. 教程序员使用类似Copilot的工具
   3. 使用人工智能自动化,而不是聊天机器人

47%使用AI的员工表示他们不知道如何实现雇主期望的生产率提升,77%表示这些工具实际上降低了他们的生产率并增加了工作量。

显然,让员工使用ChatGPT不足以提高生产力,那些借助人工智能提高生产力的人与其他人之间存在巨大的技能差距。

与此同时,沃尔玛首席执行官道格·麦克米伦(Doug McMillon)表示,沃尔玛借助人工智能提高了100倍的生产力(https://www.marketwatch.com/livecoverage/walmart-earnings-results-sales-spending-revenue-q2/card/how-w 沃尔玛正在使用人工智能来改善业务并节省资金-jKnoms0hQMfWO4eZ8ckm]表示,在人工智能的帮助下,他们的生产力提高了100倍:

“如果没有生成式人工智能的帮助,这项工作需要近100倍的人力才能完成,而且需要花费相同的时间。对于负责在线订单拣货的员工来说,向他们展示高质量的产品包装图片有助于他们快速找到所需商品,”麦克米伦说道,

这怎么可能?为什么有些公司在人工智能方面举步维艰,而另一些公司却利用人工智能提高生产力?

为什么员工在使用人工智能时生产力会下降?

在Upwork的报告中,我们读到:

将近一半(47%)使用人工智能的员工表示,他们不知道如何实现雇主期望的生产率提升。超过四分之三(77%)的员工表示,人工智能工具至少在一种方面降低了他们的生产率并增加了工作量。例如,调查受访者表示,他们花费更多时间审查或审核人工智能生成的内容(39%),投入更多时间学习如何使用这些工具(23%)”(……)

不知道如何达到预期结果,这清楚地表明问题是由知识不足引起的,而不是懒惰或恶意。这是一个普遍的计算机技能问题。软件可能很难使用,尤其是新类型的软件。以前有人使用过人工智能聊天机器人吗?

说到增加的工作量和降低的生产力,我敢打赌,人们曾对Excel说过同样的话。在我的IT职业生涯中,我见过有人使用手机上的计算器应用程序来获得他们输入Excel单元格的结果,而不是使用Excel的内置功能。

在Excel使用不当的情况下,这无疑是员工的过错。毕竟,至少从20世纪90年代开始,公立学校就已经教学生如何使用电子表格了。然而,目前还没有人教如何使用人工智能,即使有人教,您愿意等到新一代员工毕业吗?

没有关于如何使用人工智能的适当培训

如果您的员工不知道如何使用人工智能,您应该对他们进行培训。等到他们在业余时间学习所需技能,效率会很低。他们中的大多数人永远都不会这么做。

Upwork调查的高管正确地指出了缺乏人工智能相关技能带来的后果,却没有找出根本原因,反而责怪员工:

使用人工智能的公司中,有半数高管认为他们的公司落后于竞争对手(51%),并且认为员工技能和采用不足导致员工整体生产力水平停滞不前(50%)。

如果工厂购买了一台新机器,经理们会否把说明书扔到员工面前,让他们边做边学,同时希望机器不会切掉太多手指? 一般来说,这种忽视员工培训的情况只发生在那些以最低价参与竞争的工厂。这是按数量计算的准确性。如果你生产足够多的部件,其中一些就足够好了。同样,如果你让每个人都使用人工智能,一些员工的生产率就会更高。我们没有想到引入人工智能就像在工厂购买新机器一样。

期望与人工智能能力不匹配

人工智能并不是什么神奇工具。人们看到人工智能写电子邮件、制作游戏或应用程序的炫酷演示,便希望人工智能也能为自己做同样的事情。演示就像网红的Instagram照片。网红拍30张照片,然后发布其中最好的一张。演示的创作者尝试了十几个想法,然后展示给你最好的那个。

此外,我们推断得太过分了。有些人看到人工智能模型为蛇游戏编写代码,就断定只要用三句话提示人工智能,同样的模型就能编写ERP应用程序的代码。

当您查看用于营销的人工智能系统的演示时,也会得出同样的结论。自动生成数百封个性化的冷邮件看起来似乎是一个诱人的销售策略,但您会发现,人工智能唯一使用的个性化功能是写公司名称并提及其网站上当前宣传的产品。它会卖出去吗?当然。只要您玩”数字游戏”并发送足够多的消息。它会盈利吗?它会与客户建立信任和持久的业务关系吗? 到目前为止,营销人工智能系统的创建者往往忽视这些问题。

期望与员工技能不匹配

人工智能辅助人工指导流程是正确的方法,但不是很多人知道如何去做。更糟糕的是,员工没有传达培训需求,管理层对实际绩效一无所知。根据Upwork的报告:

使用人工智能的公司中,37%的C级高管表示他们的员工”非常”熟练且熟悉这些工具,但只有17%的员工实际报告了这种熟练程度和熟悉程度。事实上,38%的员工表示在工作中使用人工智能感到不知所措。

员工害怕承认自己无法完成任务并需要培训,这可能与企业文化有关,而不是员工技能的问题,但83%的员工认为自己缺乏人工智能技能,这是不容忽视的问题。

弥补人工智能技能差距是管理层的职责。已经感到不知所措的人不会找到解决方案。他们可能会决定停止使用人工智能,而您的公司将落后于那些有效使用人工智能的公司。你可能需要为他们购买在线课程或聘请外部顾问来教他们。也许你已经有一个员工比其他人更擅长使用人工智能,可以培训其他人。但首先,要确保该员工至少是一个合格的老师。没有什么比一个糟糕的导师来解释你已经难以理解的东西更糟糕的了。

对人工智能的怀疑

如果一个人不知道如何正确使用人工智能,他们需要以某种方式保护自己的自尊心。他们尝试了人工智能。他们输入了一个非常具体的问题,ChatGPT却出了错;因此,人工智能是没用的。难道谷歌没用,因为它会在相关结果中显示无法回答问题的页面吗?

不幸的是,ChatGPT成为了人工智能的代名词。它不是唯一的工具,当然也不是万能的工具。人工智能技能差距的部分原因在于人们对Perplexity或Bing的Microsoft Copilot等工具缺乏了解。当人们需要基于网络搜索的准确信息时,他们不知道应该使用这些工具,而不是ChatGPT。对于程序员来说,当他们忽略Anthropic Claude模型或Cursor’s Copilot++,而将ChatGPT和Github Copilot用于所有事情时,差距就表现得最为明显。

当然,人工智能可能会产生幻觉或忽略部分提示,但这并不意味着它无法正常工作。 在我看来,对人工智能产生的幻觉吹毛求疵,就像展示着火的风力涡轮机的图片,然后说风力涡轮机也会造成污染一样。

我们可以限制AI的幻觉,方法是使用老式的先搜索,然后给AI提供源信息,并要求它根据提供的上下文给出答案(就像Perplexity所做的那样)。 我们可以将任务分解为单独执行的单独请求,以确保AI不会跳过提示的任何部分。

如何利用AI提高公司生产力

在上述报告中,Upwork并未提供合理的解决方案。他们是一个自由职业者市场,因此他们当然建议雇用比全职员工更擅长使用AI的自由职业者。外包而不是提升技能?Upwork是错误的。

从自由职业者那里获得帮助可能是一个短期解决方案,但您已经雇佣的所有员工怎么办?您会因为员工不知道如何使用人工智能而解雇他们吗?您的员工需要培训,向他们展示如何使用人工智能完成日常任务,并提供与职位相关的示例。

每个人都应该参加及时的工程培训

每个人都应该参加及时的工程培训。如果没有及时的工程培训,人们就会依赖从同事那里听来的、在LinkedIn上偶然发现的或在TikTok视频中看到的技巧。

虽然新版本的AI模型对对话式提示更加宽容,但学习一些基本的提示工程技术仍然必不可少,例如上下文学习(为AI提供问题和答案示例的华丽名称)、思维链或有效提示的要素。

在基础培训期间,员工还应了解其他现有的AI工具。让他们明白ChatGPT并不能取代谷歌,而且AI搜索引擎已经存在,这一点至关重要。此外,告诉他们AI搜索引擎不是聊天机器人,因此他们应该直接输入要搜索的内容,而不是试图与Perplexity对话。

如果你不想花钱上课,至少给他们发一个链接,指向我的快速工程指南。不过,请记住,大多数员工第一次收到链接时甚至不会阅读这篇文章。给他们发几次,给他们时间。

教程序员使用类似Copilot的工具

今年年初,我在推特上观察到一种奇怪的趋势。如果你是一名程序员,那么抱怨 Github Copilot 或声称人工智能让你工作更慢就变得很时髦。我想知道这是炫耀还是自夸(比如,”看,我处理的事情如此复杂,人工智能什么都帮不了我”),我至今仍不明白这种趋势。特别是因为Github Copilot和后来的Cursor.sh让我更快、更满意地完成工作(主要是因为我不必再输入无聊的代码部分)。

有人告诉我,在20世纪90年代,当前端开发人员被称为网站管理员时,一些程序员拒绝使用IDE,因为”真正的程序员”在文本编辑器中编写代码时不会突出显示代码。 现在,我们知道这是一个荒谬的说法,但仍然有一些成熟的技术,如测试驱动开发或领域驱动设计,一些程序员却忽视了。 现在,他们也忽视了人工智能。正如瑞秋·伍兹所说:

有些人害怕承认自己的工作看起来像一台跑步机。而使用人工智能实际上会迫使他们离开跑步机。

在组织程序员培训时,必须重点关注那些想要摆脱”跑步机”的人。有些程序员反对任何强迫他们改变工作方式的提议。例如,在教授测试驱动开发研讨会时,说服程序员在实施后编写测试会适得其反。相反,应该重点关注那些想要学习的人,让他们成为变革的支持者。

同样,程序员的人工智能培训应该侧重于体验人工智能如何改变他们的工作日,而不是被说服。首先,进行快速的工程培训。正如我所说,每个人都应该参加。然后,向程序员展示如何使用类似Copilot的工具来规划工作和分配任务。让他们习惯调整人工智能生成的代码。他们不应该期望代码每次都是完美的。请将测试驱动开发纳入研讨会主题,但不要声称人工智能可以生成测试。有一种更好的方法来利用人工智能进行TDD。

使用人工智能自动化,而不是聊天机器人

人工智能(就像任何自动化一样)在人们没有注意到它时效果最佳。

你真的需要一个聊天机器人吗?如果员工需要的数据报告是由人工智能生成的,但以仪表板的形式呈现给他们,会怎样?如果行动事项自动添加到他们的待办事项列表中,而不是需要有人打开电子邮件或会议记录摘要工具,会怎样?如果人工智能用于在线查找有关添加到您的客户关系管理系统的潜在客户的相关信息,而不是使用人工智能生成冷电子邮件,会怎样?

当然,人工智能可以做的远不止这些。您可以将转发电子邮件给合适的人或部门等低风险、可逆的决策自动化。您可以使用人工智能查找过去类似的案例,并起草给客户的回复(但在人工审核文本之前,不要自动发送答案)。人工智能可以自动分析数据,并发送有关新趋势或异常情况的信息。例如,当客户开始在贵公司的在线评论中反复抱怨某个新问题时,基于人工智能的数据分析可以发出警告。

每个业务流程都可以从自动化中受益。有些流程可以完全自动化,而有些流程则至少可以部分自动化。但你需要一个流程。你不能将混乱或随心所欲的做法自动化。

幸运的是,业务是分形的,而混乱也有部分类似于流程。例如,”我们并不总是查看新客户的在线评论,但当我们这样做时,我们会查看这三个网站,看看是否有人抱怨延迟付款”,这就是一个流程。

正如我在关于人工智能转型期间您将遇到的问题的文章中所写,从小处着手,寻找自动化思路,并保持冷静。我们仍处于早期阶段。您的竞争对手并没有将您甩在后面。每个这么说的人都是在试图向您推销价格过高的在线课程。

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