‍‍‍‍     

企业领导者们常讨论AI用于增强而非取代员工，但这种新型工作关系在实际中意味着什么？

五位企业领导者分享了如何将AI转化为可信赖团队成员的经验。

01.

制定明确指导方针

英国国家测绘机构Ordnance Survey的管理顾问Tim Chilton表示，其组织已制定专业人员日常使用AI，尤其是生成式技术。

“Copilot已在我们全组织推广，”他说，“我们制定了使用指南和培训内容。我在咨询团队工作，所以充分了解这项技术符合我们的利益。”

Chilton称自己经常使用Copilot，主要用于编码和研究。其他专业人员也在积极应用。

“Copilot这类工具在桌面研究中很实用，”他说，“与其他机构相比，Ordnance Survey有很大比例的员工参与研究工作，无论是通过博士项目、高校合作还是商业合作。”

总体而言，Chilton表示，Ordnance Survey的规章制度正帮助员工探索AI在其他领域的应用进展。

“我们的数据科学部门也在大力投资模型构建，以为自身和客户创造价值。我们正利用这些技术生成未来将产出的数据，并改变信息采集和质量保证的方式，”他说。

“在地理空间信息领域，我们投入大量时间和精力研究如何利用地球观测数据（即卫星数据）自动提取地面特征，这些特征经验证和确认后将纳入我们的模型。我们正在为自己和一些商业客户开展这项工作。”

02.

与你的AI进行对话

Snowflake联合创始人兼总裁Benoît Dageville表示，目前AI在工作场景中尚未实现自主行动，但这一阶段可能很快到来。

“当AI真正开始处理事务，比如查看你的所有电子邮件并代你回复时，这将是一个巨大的进步。那时，你必须完全信任它，因为你无法进行监督。”

不过，Dageville也提醒说，仅仅因为你的AI能够独立工作，并不意味着你应该放任不管。

“盲目信任也不可取，”他说，“与AI进行‘成熟对话’很重要，要明确需要推动技术进步的方向并进一步引导它。”

Dageville强调了技术考量和流程的重要性，例如治理、安全、集成和数据访问权限。

“AI绝不能查看无权访问的文档，也不应告知你本不应知晓的信息。因此，信任也来自平台和所有这些治理机制。”

“但归根结底，AI就像人类。即便你再信任一个人，仍可能在听取其观点后想‘或许我只同意一半，或许该再问个问题’，这是一个对话过程。”

03.

培养中层人才

惠普企业（HPE）首席信息官Rom Kosla表示，他喜欢将AI代理作为专业人员助手的理念，这也是他在组织中探索的方向。

“我们曾与一家公司合作，研究如何赋能初级开发者，然后由高级开发者向AI代理分配任务，比如数据库或网络相关工作，代理会返回不同的场景，”他说。

“但作为高级开发人员，你可以选择——你可以把工作返给它们，让它们继续改进：‘我需要你这样做。’这样做的好处是，你能让高级开发人员拥有更多的‘手脚’来扩展工作。”

04.

评估AI代理的交付成果

汽车救援服务商The AA的集团首席信息官Antony Hausdoerfer表示，AI代理应像人类同事一样接受跟踪、追溯和评估。

“和团队任何成员一样，你需要判断是否能信任他们，通常是通过过往经验评估其工作成果和是否达成目标，”他说。

  

“你需要问：‘他们是否兑现了承诺？’你需要将这些评估标准应用到智能代理领域，并以此作为信任依据。”

Hausdoerfer认为，由于市场上选项太多，找到合适的新兴技术并不容易。企业领导者在将AI代理视为团队成员前应慎重考虑。

“当前AI有很多层级，系统中仍存在大量干扰信息，应用也五花八门，”他说。

“有提升生产力的业务导向系统，比如Copilot和部分ChatGPT功能；还有更定制化的应用，从业务角度看，它们将在AI为客户创造价值方面带来变革。”

05.

创造“完美实习生”

服装制造商Happy Socks的首席信息官Vivek Bharadwaj表示，技术变革速度之快，使得在将AI纳入团队时难以确定下一步方向。

“这是一个全新的世界，正在发生的事情太多。我认为，在很多情况下，甚至‘智能代理AI’的定义都不统一。”

为应对这种不确定性，Bharadwaj给出了自己对智能代理AI的定义，以帮助平衡新型工作场所中人类与新兴技术的关系。

“在我看来，智能代理AI就像你完美的技术实习生。不应将其视为宽泛的超级智能，而应看作可用于自动化特定工作流程的个人实习生。”

“能有效利用智能代理AI的人是系统思考者。他们能理解并将工作分解为独立组件，明确人类与AI代理各自在其中的作用。

原文来源于：

1.https://www.zdnet.com/article/5-ways-to-successfully-integrate-ai-agents-into-your-workplace/

中文内容由元宇宙之心（MetaverseHub）团队编译，如需转载请联系我们。

各位读者，鉴于微信公众号推荐规则已进行调整，为确保您能第一时间获取我们的优质内容，建议您将本公众号设置为星标。

最新行业深度研究报告发放中！ 资本实验室全新发布37页量化报告《 2023全球区块链应用市场暨产业图谱报告（2023） 》，收录1000+应用案例 ，探索区块链应用趋势 ， 入群即可免费领取 。

AI影响两极分化：科技行业裁员8万，其他领域薪资年增1.8万美元

生成式AI已骗过人类判断，资深编辑解读当下AI五大关键趋势