很多人都在談?wù)摚跀?shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中，生成式人工智能可以提高公司的生產(chǎn)率。但行動(dòng)太快可能會(huì)讓事情變得更糟。

　　生成式人工智能的時(shí)代帶來(lái)了它將顯著提高生產(chǎn)力的承諾。我當(dāng)然可以看到它的潛力，因?yàn)槲艺谑褂盟囊环N形式來(lái)寫(xiě)這個(gè)專(zhuān)欄，它在預(yù)測(cè)我打算寫(xiě)的下一個(gè)單詞方面做得很好。但我也注意到，為了最大限度地利用這個(gè)功能，我需要按下右箭頭鍵，這大大降低了我的速度。所以，我通常會(huì)鍵入整個(gè)單詞，因?yàn)槲矣玫逆I盤(pán)不支持自動(dòng)補(bǔ)全。

　　簡(jiǎn)而言之，它不僅沒(méi)有加快我的寫(xiě)作速度(承諾)，反而對(duì)我的效率產(chǎn)生了負(fù)面影響(現(xiàn)實(shí))，因?yàn)楫?dāng)我按箭頭鍵時(shí)，它打斷了我的打字流程，迫使我重新調(diào)整右手的位置。

　　為了讓這種AI工具發(fā)揮作用，我不僅需要修改鍵盤(pán)，還需要重新訓(xùn)練自己使用正確的箭頭鍵，而不是輸入完整的單詞。

　　關(guān)鍵路徑　　

　　當(dāng)學(xué)習(xí)流程優(yōu)化時(shí)，通常會(huì)討論一個(gè)稱(chēng)為“關(guān)鍵路徑”的概念。這是一個(gè)過(guò)程的路徑，它定義了完成某件事的速度有多快。如果您改進(jìn)了關(guān)鍵路徑之外的任何東西，那么流程完成的速度仍然受到未受影響的關(guān)鍵路徑的限制，并且您不太可能看到生產(chǎn)率的提高。

　　從作者對(duì)生成AI的最初反應(yīng)中看到了這一點(diǎn)。他們能夠以驚人的速度創(chuàng)作書(shū)籍，每周多達(dá)數(shù)百本，但關(guān)鍵的道路是編輯。已經(jīng)筋疲力盡的編輯們無(wú)法處理數(shù)百份稿件的到來(lái)。許多出版商不得不停止接受手稿，因?yàn)樗麄儾荒芗皶r(shí)編輯。

　　更好的計(jì)劃是先以某種方式自動(dòng)編輯，但這需要對(duì)人工智能進(jìn)行更多的培訓(xùn)，以確保手稿符合出版商的政策，而這項(xiàng)工作尚未完成。

　　即使您首先更改了初始關(guān)鍵路徑，您也可能會(huì)發(fā)現(xiàn)其他依賴項(xiàng)，這些依賴項(xiàng)隨后會(huì)成為新的關(guān)鍵路徑，在新路徑也得到改進(jìn)之前，這些依賴項(xiàng)實(shí)質(zhì)上限制了任何好處。

　　衡量生產(chǎn)力：汽車(chē)和人員　　

　　我喜歡汽車(chē)。對(duì)于汽車(chē)，你在一臺(tái)名為Dyno的機(jī)器上測(cè)量性能，你很快就會(huì)知道，單靠馬力并不能提高性能。賽車(chē)仍然必須在賽道上行駛，并將動(dòng)力傳遞給道路。牽引力、懸架、駕駛員技能、重量、驅(qū)動(dòng)輪的位置、加速下的重量傳遞、傾斜度、空氣動(dòng)力學(xué)、熱量和部件的可靠性都發(fā)揮著同樣重要的作用。唯一真正的性能測(cè)試不是馬力或扭矩，而是汽車(chē)的競(jìng)爭(zhēng)力。

　　與人員相比，汽車(chē)很簡(jiǎn)單。人們有各種不同的任務(wù)，他們往往無(wú)法控制。收到的電子郵件，意想不到的問(wèn)題，需要談?wù)擁?xiàng)目的同事，分心(還有很多)，以及質(zhì)量變化很大的經(jīng)理——所有這些都會(huì)影響生產(chǎn)力。

　　或者想想在COVID-19大流行期間發(fā)生了什么。最初，我們認(rèn)為在家工作比在辦公室工作效率更高，因?yàn)榉中牡氖虑楦佟Ｎ覀儼l(fā)現(xiàn)，員工的工作時(shí)間越來(lái)越長(zhǎng)，破壞了工作與生活的平衡，要么精疲力竭，要么離職。我們還發(fā)現(xiàn)，那些注意力集中、性格內(nèi)向、工作能力強(qiáng)的人，實(shí)際上在家里做得更好。社交能力強(qiáng)的人、新員工，或者注意力不集中、工作技能不強(qiáng)的人，都表現(xiàn)不佳。

　　對(duì)員工采取千篇一律的做法是行不通的。每個(gè)人都是不同的，任何關(guān)于部門(mén)生產(chǎn)力的討論都需要考慮到工作場(chǎng)所的動(dòng)態(tài)，無(wú)論它在哪里，以及每個(gè)員工的獨(dú)特性質(zhì)。記住，任何以生產(chǎn)力為中心的改變的目標(biāo)都是更好的生產(chǎn)力，而不是另一個(gè)問(wèn)題。

　　需要把人工智能的重點(diǎn)放在哪里　　

　　當(dāng)談到生產(chǎn)力改進(jìn)時(shí)，第一步必須是分析需要改進(jìn)的地方，確定關(guān)鍵路徑，然后制定一個(gè)計(jì)劃，以最低的成本對(duì)生產(chǎn)力產(chǎn)生最大的影響。但是，許多公司往往在沒(méi)有這些最初的衡量或理解的情況下就開(kāi)始行動(dòng)，而且生產(chǎn)率提高的目標(biāo)經(jīng)常被錯(cuò)過(guò)。

　　更重要的是，提高生產(chǎn)率的努力很有可能會(huì)讓事情變得更糟。幾年前，我的一位客戶遇到了一個(gè)“生產(chǎn)力問(wèn)題”，于是制定了一個(gè)名為“回歸基本”的計(jì)劃——員工必須打卡上下班，因?yàn)楣芾韺诱J(rèn)為他們是在翹班。結(jié)果是生產(chǎn)力的災(zāi)難性下降，因?yàn)槟切┩祽械娜酥皇窃诠ぷ髦型祽校皇窃琰c(diǎn)回家，而那些為了完成工作而長(zhǎng)時(shí)間工作的人開(kāi)始朝九晚五地工作。很快，優(yōu)秀員工開(kāi)始在更信任他們的公司尋找工作。

　　簡(jiǎn)而言之，需要很好地理解問(wèn)題才能有效地解決問(wèn)題。雖然生成式人工智能可以幫助解決這個(gè)問(wèn)題，但還沒(méi)有人將這項(xiàng)技術(shù)用于解決這個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。如果不了解員工是誰(shuí)，他們做什么以及他們是如何做的，就不能使用數(shù)字化轉(zhuǎn)型和生成式人工智能來(lái)突然讓他們變得更好。你更有可能讓它們變得更糟。