隨著人工智能的使用持續飆升，有關商業利益的報道也在不斷涌現。但人們也看到，在更多的情況下，這項技術實際上創造了比它節省的更多的工作。

摩根大通總裁Daniel Pinto表示，該銀行預計其人工智能用例的價值將從5月份的15億美元增長到20億美元。在9月舉辦的巴克萊全球金融服務會議上，他表示，生成式人工智能將對改善流程和效率產生重大影響。該公司已經推出了一款通用人工智能助手，并希望利用人工智能和LLM來優化每一個流程。

他說，“我們在做兩件事：一個是通過我們擁有運營服務的大領域，并使用人工智能和大型語言模型來優化每個流程。第二是為幾乎所有員工部署稱之為LLM Suite的軟件。目前，它已被部署給14萬名員工，以幫助他們完成工作。”

他表示，在中短期內，運營效率將是新一代人工智能的最大影響。

他并不是唯一一個看好人工智能的人。根據IDC公司發布的一份新報告，98%的商業領袖將人工智能視為其組織的優先事項，該研究公司預計，到2030年，人工智能將為全球經濟增加20萬億美元。今年8月，OpenAI表示，其ChatGPT目前每周用戶超過2億，是去年11月的兩倍，92%的財富500強企業都在使用其產品。自從7月Chatgpt-40mini發布以來，其API的使用量也翻了一番。

根據科爾曼帕克斯研究公司代表Riverbed進行并于本月發布的一項研究報告，59%的大公司決策者表示，人工智能項目達到了他們的預期，18%的人超過了他們的預期。

科爾曼帕克斯研究公司主管Ian Beston表示：“人工智能已經脫離了IT功能，在組織中得到了更廣泛的應用。一般來說，在進入人工智能領域時，人們會持樂觀和積極的心態。”但有23%的受訪者表示，人工智能的表現低于預期，因為模型可能被證明是不可靠的，項目無法擴展。因此，盡管人工智能在效率方面有很多好處，但它并不總是能減少工作量。有時，由于法律和遵從性問題、幻覺和其他問題，它實際上創造了比節省更多的工作。

節省的時間越多，浪費的時間就越多

當人工智能幫助員工更快地完成工作時，企業認為空閑時間將用于更高價值的活動。Slack研究與分析高級副總裁Christina Janzer表示，情況未必如此。根據企業最新的全球調查的辦公桌工人,員工花更多的時間在常規管理任務,而不是37%。盡管如此，還是有很大的潛力。Janzer說，“盡管現在還為時尚早，我們仍在摸索，但我們已經看到了一些令人難以置信的成果，比如提高了工作與生活的平衡，提高了人們對工作的熱情。”

她說，問題在于，人們天生就會用特定的任務來填充時間，所以當人工智能騰出時間時，人們就會用更多的行政工作來填充時間。

解決辦法是重新思考公司如何激勵員工。她補充說：“管理者傾向于激勵活動指標，衡量投入與產出。”他們看的不是員工給公司帶來的價值，而是他們發出的電子郵件數量，或者他們在辦公室花的時間。”

郵件收件箱失控

Janzer說，所有這些增加的繁忙工作也給其他員工帶來了更多的工作。如果人工智能時代可以幫助員工以10倍的速度寫出一封寫得很好的電子郵件，他們可能會回復比以前多10倍的電子郵件——其他人現在必須閱讀并可能也要回復這些電子郵件。

或者，他們可能會提交十幾篇文章，而不是針對對他們最重要的主題為公司知識庫撰寫一篇文章，這些文章都是關于不那么有價值的主題。需要向經理提交報告的員工可能能夠更快地完成這些報告，并增加這些報告的數量和長度。

卡內基梅隆大學教授Anita Woolley表示：“這些技術可以產生更多的內容，每個人都需要消費和了解這些內容。”搜索結果中已經充斥著更多低質量的人工智能內容，這可能會損害員工在公共網絡和企業知識庫中尋找信息的能力。找到一個真正有用的結果就像大海撈針一樣。信息量絕對是生產力可能下降的領域之一。”

注意力分散

Woolley表示，人工智能對員工生產力的另一個潛在負面影響是注意力分散。她說：“人工智能可以幫你去開會并做筆記，這樣你就可以同時出現在四個地方。有些人試圖這么做。但我們能做出有意義貢獻的項目只有這么多，我們能參與的對話也只有這么多。”

她說，“使用人工智能來幫助處理更多的任務只會讓人覺得有更多的工作要做。我們面臨著精疲力竭的風險。”

此外，雖然新一代人工智能可以幫助我們管理時間和工作流程，但它也可以暴露出更多需要緊急關注的問題。她說：“它會觸發警報，所以你可能會從正在做的事情中抽離出來，去做其他事情。”

她補充說，“如果我們的注意力過于分散，人們可能會開始做出錯誤的決定。這超出了我們的管理能力。”

一些企業對員工一次可以參與的項目數量進行了限制。她說：“每個人都關心自己的事業，想要做得更多。沒有人真正確定什么會真正推動他們的評估，而這正是人們試圖承擔更多責任的地方。”

她說，解決方案是公司制定明確的目標和績效標準，避免項目、計劃和團隊的激增，這些項目、計劃和團隊不會增加價值，但會創造工作。Woolley說：“尤其是在分布式環境中，從開會中抽身出來看看自己在工作比以往任何時候都重要。”

似乎每周都有新的人工智能工具問世，每一個都有望徹底改變某些領域的工作。例如，今年9月，OpenAI發布了一個新模型，聲稱在數學和科學方面擁有前所未有的推理能力。AI視頻和圖像生成也發布了新版本。Workday宣布了新的人工智能代理，以改變人力資源和財務流程

谷歌發布了更多人工智能廣告和營銷工具。

有這么多，每一個都有一個學習曲線，在它真正開始帶來價值之前需要一段時間。有了太多的工具，你總是在追趕。

Woolley建議公司圍繞完成工作所需的最少工具數量進行整合，并有一個沙盒流程來測試和評估不會妨礙人們進行實際工作的新工具。但對員工來說，擁有一些個人自主權也是件好事。

伍利說：“如果有經過審查的、安全的、不會帶來安全風險的工具，我可以隨意使用它們，如果它能幫助我更好地完成工作，那就太好了。但你必須提前考慮后果會是什么。”

幻覺和不準確

根據Slack的調查，只有7%的辦公桌工作人員認為人工智能的輸出對于與工作相關的任務是完全值得信賴的，35%的人認為人工智能的結果只是稍微值得信賴或根本不值得信賴。其他研究也支持這一觀點。例如，在康奈爾大學、華盛頓大學和滑鐵盧大學以及非營利研究機構AI2的研究人員最近發表的一篇論文中，即使是表現最好的模型也只能在三分之一的時間內提供完全準確的回答。

這意味著人工智能輸出將需要額外的監督、審查、編輯、修正或重做。如果第一個員工沒有注意到這個問題，那么清理爛攤子的工作就會落在其他員工身上。如果允許人工智能自主工作，比如讓客服聊天機器人在公司網站上回答問題，那么當糟糕的建議開始暴露出來時，可能會產生重大問題。

S-RM情報與風險咨詢公司的美洲網絡安全主管Steve Ross表示，人工智能時代可以將一天的研究時間縮短到一個小時，但并非沒有隱患。

他說：“它可以為我提供特定城市地區排名前六的石油和天然氣公司，以及每家公司的首席執行官、首席財務官和首席技術官及其背景。人工智能可以比bb0搜索更深入。”但當他將這些信息錄入Salesforce時，其中一個輸出完全偽造了所有人的姓名和憑據。他說：“現在我們必須回去審核一切。”

幸運的是，這個問題被及時發現了。他表示：“在我們推出這些產品時，這一切都要歸結為一種謹慎而戰略性的方法。”

太多的數據科學，收獲太少

有很多客戶只想做人工智能，任何人工智能，而沒有仔細考慮用例。一家公司最終可能會使用一種人工智能，為幾個工人節省幾個小時的時間，但卻為數據科學家團隊創造了大量的工作，他們必須收集和準備培訓數據，創建和測試模型，將其集成到企業工作流程中，然后監控性能以確保人工智能繼續正常工作。

根據ZipRecruiter的數據，10月份美國初級數據科學家的平均起薪為每年16.5萬美元。Ross說，“不要雇傭數據科學家只是為了寫一些電子郵件。首先，讓我們弄清楚你的用例。”根據Gartner公司的說法，如果沒有一個明確的目標，人工智能項目很有可能甚至無法走出概念驗證階段。

該研究公司預測，到2025年底，至少有30%的人工智能項目將被放棄，原因是商業價值不明確，以及數據質量差、風險控制不足和成本不斷上升。定制人工智能模型的成本可能超過500萬美元，而從頭開始構建定制模型的成本可能高達2000萬美元。

即時性期望

對許多公司來說，即使人工智能時代確實創造了更多的工作，這種痛苦也是值得的。這只是學習過程的一部分。

尚普蘭學院一直在使用人工智能來幫助教學設計師和主題專家創建在線課程，盡管人工智能將創建課程的時間縮短了一半，但它并不總是一帆風順。

尚普蘭學院在線運營副總裁Christa Montagnino問道，“生成的內容，包括不可思議的圖像和類似的東西，學生和教職員工會怎么看？你需要受過訓練的人看到這一點。你必須獲取內容，閱讀它，理解它，并添加人的元素。”

她說，事實上，人工智能一開始并沒有節省任何時間。人們不僅要學會如何修復人工智能輸出，還要學會如何設計提示，使這些輸出更好。

她說，“我們必須弄清楚這個問題，并讓我們的團隊接受培訓，他們會變得更好，這對他們來說開始變得很自然。但有些人需要幾個月或幾年才能學會如何很好地使用它。”

尚普蘭學院在2023年中期開始研究GenAI，在人工智能出現之前，創建一門課程需要15周的時間，而在AI推出后，創建一門課程仍然需要15周的時間。但后來情況有所好轉，盡管花了整整一年的時間，這個過程才減少到七周。

她補充說，“不過，有些人比其他人更早到達那里。”

同樣，高等教育營銷公司education Dynamics也在使用人工智能來幫助營銷活動。該公司的營銷副總裁Sarah Russell表示，對于某些任務來說，這并沒有很大的生產力提升。

她說：“從創造性編輯和修訂的角度來看，我們真的取代了最初創作中節省的時間，并將其轉移到編輯和修訂中。我們希望避免任何聽起來像是人工智能生成的輸出，缺乏個性，或者聽起來過于緊張。對我們來說，這不僅僅是節省時間，更多的是改變你花時間的地方。”

但她說，采用這項技術有助于公司向前發展。

她表示：“我們致力于在一個真正充滿活力的領域成為行業領導者。即使今天它不能真正節省我們的時間，但總有一天它是必要的，而其他人剛剛開始。”

塔塔咨詢服務公司人工智能咨詢和咨詢主管Ashok Krish表示，就新一代人工智能而言，高管們對它的期望與員工的實際體驗之間存在差距。畢竟，今天的生成式人工智能工具是通用的，而且還處于早期階段。

他說：“在不久的將來，生成式人工智能將改變知識型工作，目前可用的還只是冰山一角。這是領養的一個必要階段，我們都必須經歷。這就像互聯網的早期階段，只有一小群工程師和技術愛好者知道如何從中獲得價值。”

因此，在短期內，員工將不得不適應一種新的、有限的技術，公司將不得不應對不確定的投資回報率。他說：“因為如果他們不這樣做，當人工智能在未來幾年不可避免地改變所有類型的工作時，他們就會被甩在后面。”

盡管如此，企業還是可以做一些事情來加快速度。

他表示：“我們看到，生成式人工智能帶來的最大生產力提升和投資回報率來自針對性很強的行業特定應用。”他補充說，當公司讓更多員工參與進來，并讓他們使用人工智能工具，這樣他們就可以開發自己的方式來改變自己的工作，這也會有所幫助。