AI实施需谨慎：透明度与健康怀疑是关键

快速阅读: 企业正谨慎推进AI应用，尤其是生成式AI，面临追踪效益与依赖性问题。IEEE调查显示，39%领导者计划定期使用生成式AI，35%正快速整合，91%将增加数据分析应用。AI助手提升个人生产力，但也引发技能转型和工作替代担忧。透明沟通与技能培训成关键。

阿里·卡菲/数字视觉向量通过盖蒂图片社

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ZDNET要点

企业正在推出人工智能，但追踪其益处颇具挑战。

过度依赖AI及潜在的不准确性是主要担忧。

透明地传达AI意图是获得支持的关键。

生成式AI已成为董事会讨论的重要议题，占据大量议程。然而，生成式AI在商业发展中仍是一种相对较新的技术手段，因此企业在将其推广到员工队伍时非常谨慎。

最近IEEE的一项调查显示，近五分之二（39%）的技术业务领导者表示，他们的组织计划在未来几个月内有选择地定期使用生成式AI，这一比例比一年前的研究高出20%。

此外，超过三分之一（35%）的受访者表示他们正在快速整合生成式AI，并期待看到实际效果。另有91%的人打算在未来一年增加代理AI的数据分析应用。

他们已经度过了探索和实验阶段，现在是时候让生成式AI证明其实力——自动化工作流程、提高数据准确性、支持决策制定，IEEE作者认为。

“我们正处于技术采纳周期自然进程中的健康怀疑时期，”IEEE高级成员桑托什·西瓦苏布拉曼说。

有效利用AI

即使是技术导向型企业，在面对AI和生成式AI时也表现出既乐观又谨慎的态度。挑战在于如何以生产性的方式将AI融入组织——以提升人员和流程效率。

“AI助手现在成为我们的个人生产力工具，”Dayforce（一个人力资本管理平台）的首席数字官凯莉·拉森森在接受ZDNET采访时说。

“它充当教练、创造者、研究者、合作者等多种角色。我们正在扩展该平台——通过电子邮件、Outlook、SharePoint和HubSpot等连接器。”她补充说，下一波AI将扩展到基于角色的技术。

根据IEEE的调查，商业技术领导者希望AI能够处理的任务种类繁多：

– 实时识别网络安全漏洞并预防攻击（47%，较去年下降1%）

– 加速软件开发（39%，上升4%）

– 提高供应链和仓库自动化的效率（35%，上升2%）

– 自动化客户服务（32%，上升4%）

– 支持教育活动，如定制学习、智能辅导系统和大学聊天机器人（29%，下降10%）

– 加速疾病地图绘制和药物发现（23%，下降3%）

– 自动化和稳定公用电力来源（22%，下降3%）

调查还指出了企业在生成式AI方面遇到的难题。一半的受访者将“过度依赖AI及潜在的不准确性”列为首要关切。

“项目经常失败是因为团队假设模型比实际情况更可靠，”报告作者指出。“聊天机器人提供结果时所表现的信心往往导致对其能力的过高估计。”在许多情况下，简单的分析就足够了。

可测量的生成式AI生产力参差不齐，拉森森补充说，行业估计显示，如果50%的员工使用ChatGPT，理论上可以实现10%的生产力提升。“我不确定我是否完全相信这一点，但这确实是一个宏伟的目标。”她说，“首先，需要定义‘活跃用户’的概念，是一周一次还是每天？我们正在努力解决这个问题。”

成功发展技能

另一个阻碍进展的因素可能是对AI时代所需技能的担忧。员工们担心自己的工作会被机器取代。

“我经常被问到关于AI的一个问题是，‘我该怎么告诉我的员工？’”Dayforce的拉森森说。“他们担心工作流失。领导者不应做过多推测，这只会引发恐惧。CEO发表大胆声明会制造噪音和能量，但有时这种能量是负面的。”

拉森森建议关注可控的事物：“可能意味着重新编写职位描述，因为AI要求你以不同的方式工作。这是一种转型，新岗位正在产生。我们需要确保所有员工都能胜任这些新岗位。因为我不可能去招聘两到四年经验的AI专家，这太难了。”

目前，Dayforce 利用公共大型语言模型（LLM），如 OpenAI 的 ChatGPT，而不是开发自己的模型。Rasmussen 表示：“我们没有在构建 LLM。” “我们刚开始讨论这个问题。但我们不会有一个大型的 LLM——我们将拥有小型的 LLM，在某些类型的机器学习上会给我们带来某种统计优势，比如在销售方面。”

Dayforce 使用 OpenAI 的基础模型来构建增强检索和搜索功能。Rasmussen 认为：“我认为现在大多数人都处于这个阶段——他们希望实现知识检索。”

透明度对于获得员工的支持至关重要。Rasmussen 强调：“我们希望我们的员工能够胜任这些工作，并帮助我们创造这些岗位，这可以消除恐惧。专注于你知道的和眼前的事物，给员工提供工具和培训。”

此外，如果人工智能还没有产生投资回报，可以尝试以下六种经过验证的方法来创造实际的商业价值。

有趣的是，IEEE 调查发现，到 2026 年，人工智能伦理将成为最需要的技能：

– 人工智能伦理实践技能（44%，比去年增长 9%）

– 数据分析技能（38%，增长 4%）

– 机器学习技能（34%，增长 6%）

– 数据建模技能，包括处理（32%，保持不变）

– 软件开发技能（32%，下降 8%）

在 Dayforce，为生成式人工智能做准备意味着从公司各个部门引入“AI 冠军”来推广这项技术。“他们是早期采用者，”Rasmussen 解释说。“他们在探索如何应用这些工具，是我们的故事讲述者，也是寻求帮助的人。我们需要考虑的是，‘员工需要什么样的代理？销售人员需要什么样的代理？我们现有的工具能否提供这些代理？这些工具是否已经成熟？’我们发现它们并非都已准备好。”

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(以上内容均由Ai生成)