3 种经过数据验证的方法，帮助企业提高 AI 采用率并提高生产力

随着越来越多的公司探索人工智能如何提高生产力，一个关键方面经常被忽视：员工在日常工作中如何实际采用和使用这些工具。问题不在于人工智能是否可以提高生产力，而是公司如何在人工智能参与的每个阶段有效地支持员工，以最大限度地提高投资回报率。

作为领先的员工生产力和数据智能软件提供商 Prodoscore 的首席执行官，我亲眼目睹了人工智能的采用（或缺乏采用）在工作场所中的表现。利用 Prodoscore 在人工智能和商业之间的联系所带来的数据驱动洞察，以下是领导者如何确保整个组织充分利用人工智能工具的三个关键要点。

1. 谈到人工智能的使用，有三类不同的员工。

随着人工智能成为高管们最关心的问题，人工智能采用的讨论已经转向了切实的成果。人工智能对生产力的回报现在可以量化，并且可以在细节层面上理解，包括花费的时间和对收入的影响。Prodoscore 的最新数据显示，在人工智能采用方面，员工分为三个不同的类别。

• 脚趾探出： 这些员工很少使用人工智能，每次会议只使用一分钟多一点的时间。他们可能正在尝试使用人工智能，但尚未将其完全纳入他们的工作流程。
• 涉水者： 这些用户参与度中等，每次使用 AI 工具 2-4 次，平均使用时间不到三分钟。这些员工正在试水，希望结合 AI 来提高工作效率，但他们仍然对这些工具持谨慎态度。
• 游泳者： 他们是公司内高度投入的用户和潜在的 AI 领导者。他们每次使用 AI 工具的次数至少为五次，平均使用时间接近六分钟。他们了解 AI 为其角色带来的价值，并致力于利用它来提高生产力。

认识到这些不同就业群体的组织可以相应地调整其采用 AI 的方法。此外，AI 对生产力的影响超越了行业界限。无论是律师助理、IT 专业人员还是经理，OpenAI 等 AI 工具都被证明在广泛的角色和行业中都很有用。在每种情况下，AI 的使用都显示出效率和节省时间的可衡量提升。

2. 灵活的、数据驱动的人工智能应用方法将带来更大的效益。

要真正发挥人工智能的力量，企业不能仅仅将人工智能当作一个流行词。成功的企业利用数据保持敏捷，从而在资源和效率方面做出明智而知情的决策。

例如，跟踪员工 AI 使用情况与生产力之间的关系，可以让企业领导者更清楚地了解这些工具如何影响业务成果。根据 Prodoscore 的研究，当员工使用 OpenAI 或 Gemini 等工具时，他们的工作效率比不使用此类工具的员工高出 15-21%。同时，与不使用 AI 工具的员工相比，使用 AI 工具的员工平均每天多工作 90 分钟。他们还花更多时间使用消息和聊天工具进行协作，促进团队合作和加强内部沟通。

这些数字强调了一个重要观点：人工智能对生产力的影响是巨大的。然而，仅仅将人工智能引入工作场所是不够的。一种数据驱动的、可调整的动态方法对于确保员工以支持其独特工作流程和公司目标的方式采用人工智能工具至关重要。

此外，员工与管理者之间的沟通非常重要，尤其是在混合工作环境中。根据 Prodoscore 的数据， 61% 的管理者在一周内没有与至少一名团队成员交谈过，而只有 16% 的管理者与所有团队成员保持日常联系。平均沟通差距为 3-4天，这可能会阻碍人工智能工具的有效使用和整体生产力。

为了充分利用人工智能的价值，公司必须确保管理人员和员工之间建立有效的沟通程序，尤其是在采用人工智能方面。在混合环境中，沟通的重要性更大。

3. 培训和建立使用指南至关重要。

尽管人工智能有明显的好处，但愿意使用人工智能工具的员工与不愿意使用人工智能工具的员工之间存在明显差距。缩小这一差距至关重要，雇主有责任提供必要的培训，并制定关于如何采用人工智能工具的明确指导方针。

Prodoscore 的数据显示，虽然 24% 的员工至少使用过一次 OpenAI 或 Gemini，但参与度差异很大。其中一半的用户在工作日内与 AI 工具互动五次或更多次，平均使用时间接近六分钟。然而，另一半的用户参与时间仅为两分钟多一点。

这种差异凸显了持续培训的必要性。不确定如何有效使用人工智能工具的员工可能会完全回避这些工具，从而限制组织充分利用人工智能的能力，并可能因造成不必要的压力或浪费时间而降低生产力。通过提供全面的培训和制定明确的使用指南，公司可以确保更多员工超越最初的“初学”阶段并完全接受人工智能。

展望未来，只有员工承诺使用他们手头的工具，人工智能才能提高生产力。当公司提供培训并明确传达对人工智能使用的期望时，这种承诺更有可能实现。

人工智能正在塑造生产力——领导者必须适应。

人工智能的采用已经改变了企业的运营方式。领导者现在可以获得比以往更多的数据来为他们的决策提供参考。然而，在依赖数据和利用经验丰富的员工和高层领导的专业知识之间取得平衡至关重要。

人工智能大型语言模型 (LLM) 最显著的优势之一是它们能够实时推动业务决策。随着数据的流入，组织可以动态地进行变更，使企业能够快速调整并优化结果。然而，数据永远不应该独自决定决策。领导者仍然必须依靠团队的专业知识和直觉。高层领导拥有宝贵的知识，必须将这些知识与人工智能洞察力相结合，才能创造出全面的生产力和创新方法。

最终，最成功的组织将是那些能够保持灵活性、密切监控 AI 使用趋势并做出数据驱动决策的组织。采用 AI 并不是一刀切的方法；它需要不断改进、沟通和培训才能真正释放其潜力。