如果一天以頭痛開場，那通常意味著有人要我為自己的支出辯護。別誤會，不是我的配偶，而是我們的CEO，他總會問我，我的預算創造了多少收入或節省了多少成本。

另一個讓我頭疼的情況是，我總是忙于四處救火——而不是讓其他人去處理(最好是沒有火情!)——導致我無法開展真正想做的項目。

還好，咖啡和AI通常能幫上忙。

真的嗎?

真的，有幾款與我共事(或我十分了解)的AI工具，我覺得特別有用。

AI助力增收

在“是的，我們的新AI項目能帶來收入”這一方面，大多數CIO都清楚輔助型AI能夠提供交叉銷售建議或解決問題的幫助，還有一款名為StreamzAI的工具，它能為每位銷售人員提供一個綜合衡量其知識儲備和自信心的指標。

這一PULSE評分與客戶體驗和銷售結果直接相關，管理儀表盤能夠實時顯示個人、團隊乃至整個銷售團隊的銷售準備情況。

鑒于學習對銷售業績至關重要，且學習與發展(L&D)預算時常面臨削減壓力，擁有一個與學習和收入均緊密掛鉤的單一可靠指標，將帶來顛覆性的變革。

AI助力削減成本并提升生產力

有些AI項目旨在實現目前由人工完成的工作的自動化。雖然這可以提高準確性、擴大規模并實現全天候訪問，但情況并非總是如此，而且AI并不總是比人類便宜，此外，它通常還需要由了解其目標的人進行監督(所以，不，你不能解雇所有人)。

我剛聽了一場TED演講，演講中提到，與單純實現自動化的公司相比，采用增強技術的公司能夠實現5倍的投資回報率，且員工參與度更高，然而，我還沒有找到支持這一觀點的研究，我的AI助手也沒能找到。

研究顯示，全球79%的員工缺乏工作熱情(或消極怠工)，這導致全球經濟每年因生產力損失高達9.6萬億美元，即全球國內生產總值的9%。

貴公司的生產力有多少個9%?這就是不積極投入的代價。

我為什么要問這個問題?因為研究表明，人機增強技術與員工參與度提升相關(就像我所在的企業一樣)，而且與AI協作的員工表示工作滿意度更高，目標感更強。那些利用AI增強人類能力(而非取代人類)的公司，業績提升最為顯著。例如，美國國際集團、通用電氣和聯合利華在生產力、效率和創新能力方面均有所提升。

至于你所在企業的數據，恐怕需要你在推動數據驅動決策的過程中自行收集，這意味著要充分利用你目前收集的所有生產力和參與度數據，尤其關注在將人類與新的AI系統整合之前、期間和之后的數據。

AI助力學習與績效提升

作為一名工商管理碩士(MBA)教師，我與一款AI賦能的學習導師(AI-ELT)合作。它以自然、視聽、對話的形式提供全天候的個人幫助，它注重引導而非直接給出答案，而且(對于游戲化愛好者來說)它能在整個對話過程中即時對主題掌握程度和表達能力打分。我們追蹤了大量學習成果，發現所有指標都立即得到了提升。

AI-ELT還能幫助求職者進行面試準備，同樣注重內容掌握和表達能力。在AI-ELT出現之前，我們的MBA學生平均需要面試四家公司才能獲得錄用通知。現在，他們只需要面試兩家。

在企業環境中，這款工具不僅可用于員工的一般學習和輔導，尤其適用于銷售團隊、領導層媒體應對能力培訓等。

我的數字分身

我曾在另一篇CIO專欄文章中寫過，我是如何創造自己的數字分身，以及為什么你也應該這么做(實際上，那就是文章標題)，所以我在這里就不詳細展開了。盡管如此，看到讀者、演講聽眾、研討會參與者甚至家人與她交談，并提出我本需親自回答的問題，還是讓我感到十分欣喜。

你可能會發現，與開放式AI相比，這種封閉式AI(SLM)能夠更安全地減輕員工和自己的工作負擔(從而提高生產力)。你可以訪問CJ2.personal.ai，親自與我的數字分身交流。

AI助力員工技能規劃與晉升

我還正在與SkillmotionAI合作開展一個試點項目，利用AI分析員工的技能，并告知他們下一步職業發展所需的技能，它還會提供獲取這些技能的途徑(公開可用的課程)。該分析可以疊加展示，呈現團隊技能(以便彌補短板，打造更強大的團隊)以及整個企業的技能情況。

這在預測未來所需人才和估算招聘或學習與發展需求時將發揮關鍵作用。

AI助力個人搜索引擎優化/AI引擎優化(SEO/AIEO)

由于大多數人選擇基于領英(LinkedIn)個人資料而非調查問卷進行技能評估，我們發現，有時人們并不缺乏技能，只是在領英或簡歷上沒有很好地展示自己。盡管近年來簡歷越來越簡短，將25年的職業生涯壓縮到兩頁(某些領域為四頁)，但得益于AI，這一趨勢正在逆轉。

我們正從人工閱讀領英個人資料和簡歷，轉向AI閱讀。鑒于AI對數據的渴求，現在資料越多越好。最近，一家機構聯系我，他們篩選了125萬份領英個人資料。你知道是誰讀了這些資料。我很慶幸自己20年前懶得總結從咨詢提案中剪切粘貼的文本(當時數據越多越好)。

AI在人力資源(AI-HR)領域的趨勢真的已經興起了嗎?是的。現在，82%的公司使用AI篩選簡歷，并計劃利用AI：提問面試問題(76%)，收集面部識別數據(63%)，分析候選人的語言(62%)，轉錄面試內容(60%)，評估語言、肢體語言或語調(59%)。

事實上，24%的公司讓AI完成整個面試流程，70%的公司讓AI在沒有人工監督的情況下淘汰候選人。

然而，幾乎所有接受調查的公司都報告稱，AI會給出有偏見的建議。

對于這一說法，我不做進一步評論，留給大家自行思考。

如果你參與了這些AI人力資源項目，請務必聘請一位AI倫理學家(或團隊)，并與首席法務官建立緊密合作關系。

此外，請務必告訴你的學員(和孩子)，現在他們需要為領英個人資料和簡歷進行搜索引擎優化/AI引擎優化，并接受AI面試輔導，以應對AI面試官。

智能體帶來的收入

正如人類需要向AI推銷自己一樣，公司和產品也將越來越需要向智能體推銷，而非直接面向人類。你需要提醒首席營銷官(CMO)和環境、社會及治理(ESG)/企業社會責任(CSR)負責人，幫助他們有效地傳達信息，這樣那些提醒智能體從有道德的公司購買可持續產品的人，就會找到你。

為CEO做好準備

記得指導你的CEO向全體員工明確傳達以下信息：“我們并非利用AI取代工作，而是借助它幫助你們提升技能、晉升職位，并從事更具人性化和生產力的工作，專注于你們關心的使命，而且，我的AI助手還指導我如何更好地傳達這一信息。”

最后，關于你自己

目前，在利用AI提升技能、充分展示自己以爭取CEO職位的同時：

? 設想你正在開展的AI項目以及你認為將產生重大影響的新項目，在收入、成本、生產力等方面將產生哪些影響。

? 收集數據(內部數據以及跨公司的外部研究)，以便進行當前基準測試并衡量你的舉措的影響。

? 實施舉措，不斷迭代優化。

在財務方面，你需要收集與AI增強團隊相關的收入增長數據;每位員工的銷售額，勞動力、時間、材料等方面的減少情況;客戶獲取/留存情況(包括更快的入職流程、更低的客戶流失率等)。在生產力方面，你需要關注任務完成率、錯誤率、流程/項目周期時間和吞吐量。在質量和創新方面，你需要關注客戶滿意度、產品/服務質量以及創新率，例如新想法的數量、已實施的新想法、發布的功能、申請的專利等。

在參與度、協作以及技能/成長方面，你需要關注蓋洛普Q12調查、Glint等的參與度評分;員工推薦度(員工推薦你所在企業的意愿)，工作滿意度，缺勤率，離職率，人機交互的頻率和質量(自我報告和系統日志)，AI工具的采用率和利用率，利用/借助AI進行的技能開發;與AI技能掌握相關的職位變動/晉升。

記得收集并分享定性數據/故事，這些數據/故事很快將成為傳奇，并成為你企業文化的一部分，同時讓數字變得“真實”且個人化。

你真的想收集所有這些數據嗎?不，可能不需要全部收集，但你已經為了數據驅動決策而收集數據了，而且你需要數據來支持你內心認為正確的舉措。

然后，經過一點分析，你就可以發表自己的TED演講了。

有了可衡量的商業影響的良好記錄，你的一天應該就不會再以頭痛開場了——至少在下一次技術革命之前不會。