摩根大通總裁丹尼爾·平托表示，該行預計其AI應用案例將帶來高達20億美元的價值，高于5月份估計的15億美元。在9月的巴克萊全球金融服務會議上，他提到GenAI將在改進流程和提高效率方面產生重大影響，該行已推出GenAI助手，并計劃利用AI和大語言模型(LLM)來優化每個流程。
“我們正在做兩件事，”他說，“一是審視我們運營服務的主要領域，并利用AI和大語言模型優化每個流程，二是將我們稱之為LLM套件的東西部署到幾乎所有員工身上。目前，它正被部署到14萬名員工身上，以幫助他們完成工作。”
他認為，在短期內到中期內，運營效率將是GenAI的最大影響。
并非只有摩根大通對GenAI持樂觀態度。根據IDC的最新報告，98%的企業領導者將AI視為企業的優先事項，研究公司預計AI將在2030年前為全球經濟增加20萬億美元的價值。此外，OpenAI在8月表示，其ChatGPT現在每周有超過2億用戶，是去年11月的兩倍，且《財富》500強公司中有92%在使用其產品。自7月ChatGPT-4o mini發布以來，其API的使用量也翻了一番。
本月發布的由科爾曼·帕克斯研究所代表Riverbed進行的研究顯示，59%的大型公司決策者表示AI項目達到了他們的預期，18%的項目甚至超出了預期。
科爾曼·帕克斯研究所的董事伊恩·貝斯頓表示：“AI已經超出了IT功能的范疇，正在被更廣泛地應用于整個企業。一般來說，人們在進入AI領域時都持樂觀和積極的心態。”但有23%的受訪者表示，AI的表現低于預期，因為模型可能不可靠，項目也難以擴展。因此，盡管GenAI在提高效率方面備受贊譽，但它并不總是能減少工作量。有時，由于法律和合規問題、幻覺和其他問題，它實際上會增加工作量。
節省時間，卻浪費更多時間
當GenAI幫助員工更快地完成工作時，公司認為節省下來的時間將用于更高價值的活動，但Slack的研究與分析高級副總裁克里斯蒂娜·揚澤表示，情況并非總是如此。根據該公司最新的全球辦公室員工調查顯示，員工反而將更多時間花在了日常行政任務上，增加了37%的時間。“盡管潛力巨大，”揚澤說，“盡管現在仍處于早期階段，我們仍在摸索中，但我們已經看到了一些令人難以置信的生產力提升結果，以及它在改善工作與生活平衡和對工作的熱情方面所起的作用。”
她指出，問題在于人們習慣于用特定任務來填充時間，所以當AI釋放了時間時，他們會用更多行政工作來填充。“總有做不完的瑣碎工作，”她說。
解決方案是重新思考公司如何給員工提供激勵。“管理者傾向于用活動指標來衡量員工，關注投入而非產出，”她補充道，“他們看的是員工發送的郵件數量或在辦公室花費的時間，而不是員工為公司帶來的價值。”
失控的收件箱
揚澤說，所有這些增加的瑣碎工作也給其他員工帶來了更多負擔。如果GenAI能幫助員工以10倍的速度撰寫出高質量的郵件，他們可能會回復比以前多10倍的郵件——而這些郵件其他人現在也不得不閱讀和回復。
或者，員工可能不再只為公司知識庫撰寫一篇對他們最重要的主題文章，而是提交十幾篇關于不太有價值主題的文章。需要向經理提交報告的員工可能會更快地完成任務，并增加報告的數量和長度。
卡內基梅隆大學的教授安妮塔·伍利表示：“這些技術可以產生更多內容，每個人都需要消費和了解這些內容。”已經有大量低質量的AI內容充斥搜索結果，這可能會損害員工在公共網絡和企業知識庫中尋找有用信息的能力。“信息量無疑是可能導致生產力下降的領域之一。”伍利說。
注意力分散
伍利指出，GenAI對員工生產力的另一個潛在負面影響是注意力分散。“AI可以代替你參加會議并記錄筆記，這樣你就可以同時出現在四個地方，”她說，“有些人會嘗試這樣做。但我們能真正有意義地參與的項目和對話是有限的。”
她表示，使用AI來處理更多任務只會增加工作負擔的感覺。“我們面臨著過勞的風險。”
此外，雖然GenAI可以幫助我們管理時間和工作流程，但它也可能暴露出更多需要緊急關注的問題。“它會觸發警報，讓你不得不放下手頭的工作去處理其他事情。”她說。
當我們的注意力過于分散時，人們可能會開始做出錯誤的決定，伍利補充道。“這超出了我們的管理能力。”
一些公司對員工可以同時參與的項目數量設置了限制。“每個人都關心自己的職業生涯并試圖做更多事情，”她說，“沒有人真正確定什么會真正推動他們的評估，所以人們會嘗試承擔更多工作。”
她表示，解決方案是公司應設定明確的目標和績效標準，并避免那些不增加價值但增加工作量的項目、計劃和團隊的爆發式增長。“特別是在分布式環境中，避免僅僅為了顯示自己在工作而開會變得更加重要。”伍利說。
錯失恐懼癥的高昂代價
似乎每周都有新的AI工具問世，每個都承諾要徹底改變某個工作領域。例如，9月OpenAI發布了一個新模型，聲稱具有前所未有的數學和科學推理能力。此外，還有新的AI視頻和圖像生成工具發布。Workday宣布了新的AI代理來變革人力資源和財務流程，而Google則發布了更多基于AI的廣告和營銷工具。
工具有很多，而且每個工具在學習曲線和開始產生價值之前都需要一段時間。工具太多意味著你總是在追趕。
伍利建議公司圍繞完成任務所需的最少工具進行整合，并設立一個沙盒流程來測試和評估新工具，以免妨礙人們做實際工作，但讓員工擁有一些個人自主權也是不錯的。
“如果有經過審核、安全且不存在安全風險的工具，我可以隨意使用它們，如果它們能幫助我更好地完成工作——那就太棒了，”伍利說，“但你必須提前考慮后果。”
幻覺和不準確性
根據Slack的調查，只有7%的辦公室工作人員認為AI輸出對于工作相關任務是完全可信的，35%的人認為AI結果只是稍微可信或根本不可信，其他研究也支持這一觀點。例如，在康奈爾大學、華盛頓大學、滑鐵盧大學和非營利研究機構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有三分之一的時間能給出完全準確的回答。
這意味著AI輸出將需要額外的監督、審查、編輯、更正或重新工作。如果第一個員工沒有注意到問題，那么清理爛攤子的任務就會落在其他員工身上。如果允許AI自主工作，比如客戶服務聊天機器人在公司網站上回答問題，這可能會在未來造成重大問題，當錯誤的建議開始顯現時。
S-RM Intelligence and Risk Consulting的美洲網絡安全總監史蒂夫·羅斯表示，GenAI可以將一天的研究工作縮短到一個小時，但這并非沒有代價。
“它可以給我提供特定大都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的姓名和背景，”他說，“AI可以比谷歌搜索更深入。”但當他將這些信息輸入Salesforce時，其中一個輸出完全捏造了所有人的姓名和資歷。“現在我們必須回去審計一切。”他說。
幸運的是，這個問題被及時發現了。“這一切都歸結于在推出這些技術時采取一種有意識和戰略性的方法。”他說。
數據科學投入多，收益少
有很多客戶只是盲目追求AI技術，而沒有仔細考慮其用例。一家公司可能會得到一個AI，只為少數員工節省了幾個小時的工作時間，但卻為數據科學團隊創造了大量工作，這些團隊需要收集和準備訓練數據、創建和測試模型、將它們集成到企業工作流程中，并監控性能以確保AI繼續有效工作。
據ZipRecruiter稱，10月美國入門級數據科學家的平均起薪為每年16.5萬美元。羅斯說：“先等等，不要僅僅為了寫幾封郵件就雇傭數據科學家，首先，讓我們弄清楚你的用例。”根據Gartner的說法，如果沒有明確的用例，AI項目甚至可能無法走出概念驗證階段。
研究機構預測，由于業務價值不明確、數據質量差、風險控制不足以及成本不斷上升，到2025年底，至少30%的GenAI項目將被放棄。定制AI模型的成本可能超過500萬美元，而從零開始構建一個定制模型可能使公司花費高達2000萬美元。
對即時性的期望
對于許多公司而言，即使GenAI確實增加了工作量，這種代價也是值得的，因為這是學習過程的一部分。
尚普蘭學院(Champlain College)一直在使用GenAI來幫助教學設計者和主題專家創建在線課程。盡管AI總體上將課程創建時間減半，但過程并非一帆風順。
“生成的內容，包括那些令人毛骨悚然的圖像等，學生和教職員工會如何看待這些內容呢?”學院在線運營副總裁克里斯塔·蒙塔尼諾問道，“你需要有經過培訓的人員來審查這些內容。你必須閱讀、理解這些內容，并加入人性化的元素。”
她表示，實際上，AI最初并沒有節省任何時間。人們不僅要學習如何修正AI輸出，還要學習如何設計提示以使這些輸出從一開始就更好。
“我們必須弄清楚這一點，并對團隊進行培訓，”她說，“他們會越做越好，這對他們來說也變得越來越自然，但有些人需要數月甚至數年的時間才能學會如何有效使用它。”
尚普蘭學院從2023年年中開始研究GenAI。在引入AI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，但情況有所改善，盡管整個過程花了一整年的時間才縮短到7周。
“不過，有些人比其他人更早地達到了這個目標。”她補充道。
同樣，高等教育營銷公司Education Dynamics也在使用GenAI來幫助營銷活動，該公司營銷副總裁莎拉·拉塞爾表示，對于某些任務來說，并沒有顯著提高生產力。
“從創意編輯和修訂的角度來看，我們實際上已經將最初創作時節省的任何時間都轉移到了編輯和修訂上，”她說，“我們想要避免任何聽起來像是AI生成的、缺乏個性或過于夸張的輸出。對我們來說，這不僅僅是節省時間，更是改變你花費時間的方式。”
但她表示，采用這項技術正在幫助公司向前發展。
“我們致力于在這個充滿活力的領域成為行業領導者，”她說，“即使今天它并沒有真正為我們節省時間，但總有一天它是必要的——而且到那時，其他人可能才剛剛開始。”
當談到GenAI時，塔塔咨詢服務公司(Tata Consultancy Services)AI咨詢和顧問部門負責人阿肖克·克里希那表示，高管們對其期望與員工實際體驗之間存在差距。畢竟，今天的GenAI工具是通用的，并且處于早期階段。
“今天可用的工具只是GenAI將在不久的將來徹底改變知識工作的冰山一角，”他說，“這是我們所有人都必須經歷的一個必要的采用階段，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，員工將不得不適應這種新的、有限的技術，而公司則必須應對不確定的投資回報率。“因為如果不這樣做，當AI在未來幾年不可避免地改變所有類型的工作時，他們將被甩在后面。”他說。
盡管如此，公司還是可以做一些事情來加快這一進程。
“我們發現，GenAI帶來的生產力和投資回報率的最大增長來自高度針對性、行業特定的應用，”他說。此外，當公司讓更多員工參與進來，并讓他們接觸AI工具，以便他們能夠開發出自己轉變工作方式的時候，這也很有幫助。
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