Is AI Truly Supercharging Productivity, or Is It Just a Burden?

AI 真的是在大幅提升生产力,还是只是一个负担?

27 10 月, 2024

追求效率的反效果:员工被AI工具所压倒

当ChatGPT在2022年底横空出世时,公关公司创始人Anurag Garg急切地将这一AI技术整合到他的团队工作流程中,以保持竞争力。他的11人团队被鼓励使用这一语言模型进行各种日常任务,如头脑风暴故事创意、向媒体推介和转录会议内容。

然而,AI的引入并未如预期那样顺利。AI工具不仅没有提高生产力,反而导致他的员工感到越来越大的压力和紧张。员工发现,任务因需要为ChatGPT撰写详细的提示词和验证其常常不准确的输出而变得更耗时。每次平台更新都需要团队学习新功能,进一步增加了他们的工作负担。

Garg很快意识到 juggling多个AI工具的复杂性。作为一名领导,他对AI技术的快速扩展感到不堪重负,感到有必要跟上每一个新发布。除了ChatGPT,他还使用Zapier进行团队任务跟踪,使用Perplexity进行客户研究,但都未能提供一个全面的解决方案。

感受到不断上升的挫败感,Garg重新调整了方法。他的团队将主要使用AI进行研究,生产力很快得以恢复。随着市场上充斥着AI工具,各行各业的员工也报告了类似的挑战。研究表明,AI往往不是提高生产力,反而导致过度工作和职业倦怠。这反映出一个更广泛的看法,即快速发展的AI技术使职场动态变得更加复杂,而不是简化。

最大化AI效率的技巧、生活窍门和有趣的事实

围绕AI工具的最初热情,如Anurag Garg团队的经历,提醒我们在工作场所整合技术可能是一把双刃剑。虽然AI承诺提高效率和生产力,但现实可能更复杂。以下是一些技巧、生活窍门和有趣的事实,帮助在不被压力或职业疲惫所淹没的情况下驾驭AI世界。

1. 从小处着手,逐渐扩展

Garg面临的一个陷阱是快速采用多个AI工具。为避免感到不知所措,分阶段引入AI解决方案。从一个工具开始,确保在添加另一个之前彻底理解和整合。这种方法使员工逐步建立信心和专业知识。

2. 确定明确的使用案例

在深入使用AI技术之前,定义可以从AI中受益的具体任务或流程。将AI不当应用于不合适的任务往往会导致挫败感。例如,AI在重复任务或数据分析中表现出色,但在创造性或战略规划角色中可能表现欠佳。

3. 培训与持续学习

持续的培训对于紧跟AI发展的步伐至关重要。定期的研讨会或在线课程可以帮助员工提高技能,适应新变化。投资于学习可以确保团队在没有不断赶超压力的情况下保持生产力。

4. 制定有效的提示词

撰写有效的提示词是充分发挥AI语言模型潜力的关键。花时间制定清晰详细的提示,以减少修正输出所花费的时间。考虑创建一个共享文档,其中包含针对特定任务的提示模板。

5. 培养实验文化

鼓励职场文化接纳对AI工具的试错。给予员工探索AI能力的自由,培养创新,使其能够发现新的效率。公开分享成功与挫折,从每次经验中学习。

6. 有关职场AI的有趣事实

AI进化:你知道在过去的四年里,企业对AI的使用增长了270%吗?这一快速进化强调了谨慎和战略性整合的必要性。

生产力神话:尽管AI常被宣传为生产力提升的工具,研究揭示了更细致入微的现实。如果管理不当,AI可能会增加工作负担,因为用户在处理输入和输出时花费时间。

跨行业影响:AI不仅适用于科技公司;它在感人的方式上越来越多地使用,比如帮助医生诊断疾病或协助农民优化作物产量。

有关AI和技术整合的更多见解,请查看ForbesTechCrunch

总之,虽然AI工具拥有令人期待的潜力,但它们在提高生产力方面的成功取决于战略性实施、持续学习以及培养开放的实验文化。通过采取这些步骤,企业可以在不让团队感到不堪重负的情况下利用AI的变革力量。

Supercharge app development and developer productivity with generative AI

Lucas Martinez

卢卡斯·马丁内斯,是一位在新兴技术领域备受尊敬的作者,他毕业于麻省理工学院,在那里他完成了他的计算机科学博士学位。他在写作中所表现出的独特视角使他区别于他人,使他的技术知识与敏锐的社会洞察力交织在一起。他的职业旅程包括在通用电气有着显著任期,他在那里领导了科技创新团队,培养了一种创新和前瞻性的文化。他在GE的工作让他亲眼见证了新技术对行业和社会的深远影响。他在册的出版物众多,卢卡斯继续精彩地概述了技术与日益演变的世界之间的界面。

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