AI落地成功的关键：走人机协同路线，而非单纯替代员工

AI不是来抢你的饭碗它其实是来和你组队的让你甩掉杂活专注于创造性的全局决策。由于近年来生成式AI的快速演进许多公司正在加速采用AI具体而言AI融入日常运营的范围正在稳步扩大涵盖会议记录、摘要、搜索、问答和文档起草等任务——这些通常都是办公室白领的工作然而随着关于AI采用的讨论日益激烈社会上也涌现出种种疑问和担忧比如人类的工作会怎样?以及我们应该在多大程度上把任务交给AI?我在思考人类与AI各自角色时的基本前提是AI不应仅仅被视为提高效率的工具。CIO必须从根本上解决的核心问题不是把AI引入哪些任务而是深入思考人类和AI各自应扮演什么角色、如何互补、如何相互增强从而创造出以前无法实现的新价值。关西电力集团的2035年数字化转型愿景——作为其数字化转型和AI战略的一部分——已明确定义其愿景为通过AI驱动的转型持续创造新价值让人与AI协作其底层理念是使用AI绝不仅仅是沿袭传统做法的改良而是要实现业务、运营和工作方式的根本性重构。因此人类与AI的协作并不意味着用AI替代部分工作而是识别人类和AI各自的优势重新构建工作流、决策和价值交付方式。我相信只有做到这一点AI才能从一个便捷的工具进化为企业转型不可或缺的武器。AI擅长什么人类该承担什么?思考人类与AI协作的出发点是客观评估各自擅长的领域。AI擅长快速分析、处理、搜索和总结海量信息呈现多种选项并基于既定模式进行推理和评估。例如收集外部信息、起草文档、准备会议纪要、审核合同、回答咨询和创建初步风险评估都是AI能展现显著优势的领域。事实上在关西电力AI的使用正在多个场景中加速推进包括AI驱动的合规检查、会议议程项目的AI评审智能体、投资项目的AI风险评估智能体、通过AI增强内部服务台以及通过AI全面改革企业销售流程。另一方面我认为在AI时代人类应承担四个关键角色提出问题。解读含义。做出决策。对结果负责。虽然AI可以呈现大量选项但它无法承担我们重视什么?或公司应该选择什么?这类判断的责任。在管理、客户服务和组织运营等领域尤其如此这些领域涉及伦理、信任、情感和利益平衡等因素。在这些场景中人类意志最终是指导原则。换句话说人类决定问什么问题、做什么选择而AI充其量只是快速产出处理结果的工具。如果在模糊这种角色分工的情况下推进AI采用将导致一线混乱反之如果清晰确立这种区分AI的实施不但不会削弱一线能力反而会增强人类能力。协作不是分工而是相互增强这里需要注意的一个重要点是人类与AI的协作不能仅靠制定一张基本的分工表来实现关键在于设计一种双方都能激发和增强彼此优势的关系。丰田汽车创始人丰田喜一郎曾说机器与人合为一体时才算完整。如果把机器换成AI就变成了AI与人合为一体时才算完整。我认为这表达了一个永恒的概念在当今AI时代依然完全适用。那么人类与AI协作有哪些不同模式?我创建了一个四象限矩阵图根据科学与艺术(横轴)和个人与协作(纵轴)对人类工作方式进行分类。例如[象限D]科学×个人工作⇒任务交给AI和机器人。[象限C]艺术×个人执行⇒AI扩展人类创造力。[区域B]科学×个人执行⇒人类与AI协作。[领域A]艺术×多人协作执行⇒主要由人类完成;AI充当参谋。这就是具体分类。AI输出的准确性在很大程度上取决于人类向它提出的问题的质量反之当AI通过整理要点和收集信息来预判需求时人类就可以把时间用于做出更根本性的决策。在关西电力一项概念验证正在推进中利用AI智能体进行管理决策头脑风暴、风险评估和激发讨论这一举措的出发点不是把工作全部交给AI而是认为AI延伸了人类思维提升了人类决策的质量和速度。随着这种协作的推进工作的本质将发生改变。AI将承担收集、整理和分析信息的任务——这些任务以前占用了人类大量时间——从而让人类专注于提出问题和假设、与客户互动、发挥创造力、达成共识和做出最终决策。由此我们看到的将不仅是工时的减少更是工作质量和速度的提升。因此我认为我们正走向一个充分利用AI的人和公司将取得成功、不使用AI的人和公司将落后的世界——而不是一个AI抢走人类工作的世界。CIO应该提出的根本问题不是我们应该让AI做什么?而是引入AI后人类能够专注于什么?我认为协作的终极价值不在于AI的采用率而在于对人类工作的增强和加速。业务流程重构是实现协作的关键AI采用未达预期的组织有一个共同特征它们仅将AI引入运营的特定环节却不改变底层流程或人类工作方式。虽然这初看起来是最简单的做法但实际上导致了AI能力的最低效利用使其能交付的价值最小化。简言之传统日本企业基于现有业务流程思考在哪里引入AI而AI优先企业则在AI存在的前提下重建业务流程。要真正实现人类与AI的协作必须从根本上拆解业务流程本身这需要将工作中的要素可视化——如问题定义、数据收集、整理、决策、对话、解决、评估和改进——并对每个步骤进行设计和改造确定其应交给AI、由人类处理还是双方协作完成这不仅是引入AI更是对业务、运营和组织的设计与改造。在关西电力有利用AI改造整个销售流程、支持火力发电部门的知识与技术传承、支持合规检查以及增强内部服务台等用例但我们认为其意义在于这不仅是引入AI或局部优化而是在鸟瞰整个工作流后整合AI最终目标是实现全局优化。因此CIO必须不是AI实施的负责人而是业务转型的架构师。CIO是协作设计师而非AI实施经理AI时代对CIO的期望不仅是推动AI采用更是构想一个人类与AI协同工作的未来并将这一愿景转化为可执行的业务流程、系统、规则和组织文化。从这个意义上说CIO不是AI实施经理而是协作设计师。人类应该专攻什么AI应该用在哪些领域?人类应该多承担什么又应该放手什么?持续回答这些问题是CIO的核心工作。而且这种设计不是一次性的只要AI本身继续快速演进协作的性质也会持续变化这正是为什么CIO不应该是提供正确答案的人而应该是不断提出正确问题的人。关键不是把多少任务交给AI而是在AI存在的时代人类应该磨练什么。持续追问这个问题才决定了一家公司的竞争力。超越协作人类与AI相互增强的关系当人们听到人类与AI协作这个词时很多人首先想到的可能是效率和生产力提升然而真正的目标远不止于此。不仅是用AI减少人类工作量更是用AI扩展人类潜能。不是人类单纯掌握AI而是要创造一种人类与AI相互增强的关系。只有当这种协作牢固确立企业才能真正获得AI时代的竞争优势。CIO应该构想的未来不是一个AI夺走人类工作的组织而是一个以AI为伙伴人类能以更有创造性、更有意义的方式与客户和社会互动的组织。人类与AI的协作究竟意味着什么?我们不能让这个问题含糊不清而必须深入思考并将其付诸实践。这难道不正是AI时代赋予CIO的关键使命吗?学习资源推荐如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量。