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生成式人工智能时代有望大幅提高生产力。 这看起来当然是可行的。 当我撰写本专栏时，我正在使用某种生成式人工智能，它可以非常准确地预测我输入的下一个单词。
ⓒ 盖蒂图片库
但是，您必须按向右箭头键才能使用此功能，这会大大减 拉脱维亚电话号码列表 慢您在此过程中的工作速度。 由于自动完成功能无法与我使用的键盘一起正常工作的问题，大多数时候我只是忽略自动完成功能并手动输入单词。 最终，它并没有提高写入速度，反而对生产力产生负面影响。 这是因为按下方向键的那一刻，输入流程就被中断，你必须再次移动右手位置。
因此，要获得这些类型的人工智能工具的好处，您不仅需要修改键盘，还需要改变使用箭头键而不是输入整个单词的习惯。 我已经在键盘上打字大约 55 年了，没有使用方向键，所以我可能需要一段时间才能改变我的习惯。
关键路径
在学习流程优化时，您通常会遇到“关键路径”的概念。 关键路径是完成任务所需时间最长的路径。 如果在关键路径以外的领域进行改进，流程完成的速度仍然受到关键路径的限制，难以实现生产率的提高。
这种现象也体现在创作活动对生成式人工智能的最初反应中。 以每周数百本的惊人速度生产书籍是可能的，但编辑是关键路径。 编辑已经工作到了极限，没有能力处理数百份稿件。 许多无法按时编辑的出版商不得不停止接受稿件。 更好的方法是首先进行自动化编辑，但需要更多的人工智能学习来确保手稿成品符合出版商的政策。 这部分还没有完成。
这还不是结束。 即使您更改了初始关键路径，您也可能会遇到其他依赖项，并且这些依赖项可能会成为新的关键路径。 在新路线得到改进之前，其带来的好处是非常有限的。
衡量生产力：汽车和人
我对汽车非常感兴趣。 汽车的性能是使用称为测功机的设备来测量的，您很快就会意识到仅靠马力无法提高汽车的性能。 必须在路上实际发挥这种力量是有问题的。 牵引力、悬架、驾驶员技能、体重、驱动轮位置、加速时的负载转移、倾斜、空气动力学、热量和部件稳定性都与马力一样重要。 真正的性能不是马力或扭矩，而是汽车的竞争力。
即使是这些复杂的汽车与人相比也很简单。 人们经常承担各种超出他们控制范围的任务。 入站电子邮件、意外问题、需要讨论项目的同事、干扰（有很多）以及管理者的质量参差不齐都会影响生产力。 一个无能的经理仅仅通过制造毫无意义的争论就可能破坏部门的生产力。
或者考虑一下 COVID-19 大流行期间发生的事情。 起初，我认为在家工作比在办公室工作更有效率，因为干扰更少。 然而，员工的工作时间越来越长，工作与生活的平衡日益恶化，导致许多人精疲力尽或离开公司。
另一个发现是，工作中更专注、更内向、更有能力的人在家工作时实际上效率更高。 另一方面，那些善于交际的人、新员工，或者注意力不集中、工作能力差的人，在家工作的效果并不好。
因此，对所有员工采用一刀切的方法不会有效。 每个人都是不同的，任何关于部门生产力的讨论都必须考虑到工作场所的动态和每个员工的独特特征，无论身在何处。 重要的是要记住，以生产力为中心的变革的目标是提高生产力，而不仅仅是另一个问题。
人工智能应重点关注的领域
提高生产力的第一步是确定需要改进的领域，确定关键路径，然后制定计划，以最低的成本对生产力产生最大的影响。 然而，公司经常在没有这种初步衡量或理解的情况下继续前进，并且无法实现其生产力提高目标。
更重要的是，提高生产力的努力实际上可能会使情况变得更糟。 几年前，我咨询过的一家公司遇到了“生产力问题”，推出了一项名为“回归基础”的计划。 管理层认为员工没有正确完成工作，因此让员工在考勤上盖章。 结果，生产力急剧下降。 天生懒惰的员工只是留在工作中继续偷懒，而不是早点回家，相反，长时间工作以完成分配的任务的员工最终准时下班。 很快，表现最好的人开始寻找其他更信任他们的公司。
综上所述，要想有效解决一个问题，首先要明白问题是什么。 生成式人工智能可以提供帮助，但我还没有听说过任何生成式人工智能技术应用于这一重要问题的例子。 在不了解员工是谁、他们做什么以及如何做的情况下使用数字化转型和生成式人工智能不会突然提高他们的工作效率。 事实上，情况很可能会变得更糟。
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发表于 2023-9-18 13:57:32