3 个数据证明的方法：公司如何提高 AI 采用率和提高生产力

随着更多公司探索如何利用 AI 驱动生产力，一个至关重要的方面往往被忽视：员工实际上如何采用和使用这些工具在他们的日常工作中。问题不是 AI 是否可以提高生产力——而是公司如何有效地支持员工在每个 AI 参与阶段以最大化 ROI。

作为 Prodoscore 的 CEO，Prodoscore 是一家领先的员工生产力和数据智能软件提供商，我亲眼见证了 AI 采用——或缺乏它——如何在工作场所中展开。利用 Prodoscore 在 AI 和商业交叉点的数据驱动洞察力，以下是三个关键要点，关于如何领导者可以确保 AI 工具在整个组织中得到充分利用。

1. 当谈到 AI 使用时，有三类不同的员工。

随着 AI 成为 C 级高管的主要关注点，AI 采用的讨论已经转移到了有形的结果。AI 对生产力的回报现在可以在包括时间和收入影响的细粒度级别上量化和理解。Prodoscore 的最近数据表明，员工在 AI 采用时可以分为三类。

• 试水者： 这些员工很少使用 AI，每次会话仅使用一分钟左右。他们可能正在尝试 AI，但尚未将其完全融入工作流程中。
• 涉足者： 这些是中度参与的用户，他们每次会话访问 AI 工具 2-4 次，平均使用时间约为三分钟。这些员工正在测试水温，试图将 AI融入工作中，但仍然谨慎地对待这些工具。
• 游泳者： 这些是高度参与的用户和公司内的潜在 AI 领导者。他们每次会话与 AI 工具交互五次或以上，平均使用时间约为六分钟。他们理解 AI 为其角色带来的价值，并致力于利用它来提高生产力。

认识到这些不同员工群体的组织可以相应地调整他们对 AI 采用的方法。此外，AI 对生产力的影响超越了行业界限。无论是法律助理、IT 专业人员还是经理，AI 工具如 OpenAI 等都被证明在广泛的角色和行业中都很有用。在每种情况下，使用 AI 都显示出效率和节省时间的可衡量提高。

2. 灵活的数据驱动方法可以带来更大的 AI 采用收益。

要真正发挥 AI 的力量，公司需要超越简单地将 AI 作为流行词。成功的企业使用数据保持敏捷，这使他们能够就资源和效率做出明智的决定。

例如，跟踪员工 AI 使用和生产力之间的关系为商业领导者提供了对这些工具如何影响业务结果的更清晰的洞察。根据 Prodoscore 的研究，在使用 OpenAI 或 Gemini 等工具的日子里，员工比不使用这些工具的员工的生产力提高了 15-21%。此外，使用 AI 工具的员工平均每天工作时间比不使用这些工具的员工多 90 分钟。他们还花更多时间使用消息和聊天工具进行协作，促进团队合作和内部沟通。

这些数字凸显了一个至关重要的观点：AI 对生产力的影响是巨大的。然而，仅仅将 AI 引入工作场所是不够的。需要一个数据驱动、动态的方法来确保员工以支持其独特的工作流程和公司目标的方式采用 AI 工具。

此外，特别是在混合工作环境中，员工和经理之间的沟通至关重要。根据 Prodoscore 的数据，61% 的经理在一周内没有与至少一名团队成员交谈，而只有 16% 的经理每天与所有团队成员保持联系。平均的沟通间隔是 3-4 天，这可能会阻碍 AI 工具和整体生产力的有效使用。

为了充分发挥 AI 的价值，公司必须确保在经理和员工之间，特别是在 AI 采用方面，建立了有效的沟通程序。在混合环境中，沟通的重要性更加突出。

3. 培训和建立使用指南是必不可少的。

尽管 AI 有明显的好处，但在使用 AI 工具的员工和不使用的员工之间存在显著的差距。填补这一差距至关重要，这是雇主的责任，需要提供必要的培训和明确的使用指南。

Prodoscore 的数据显示，虽然 24% 的员工至少使用过一次 OpenAI 或 Gemini，但参与程度差异很大。使用过这些工具的员工中有一半会在工作日内五次或以上地与 AI 工具交互，平均使用时间约为六分钟。然而，另一半的使用时间仅为两分钟左右。

这种差异凸显了持续培训的必要性。对如何有效使用 AI 工具感到不确定的员工可能会完全避免使用它们，从而限制组织发挥 AI 的全部潜力的能力，并可能降低生产力，导致不必要的压力或浪费时间。通过提供全面培训和明确的使用指南，公司可以确保更多员工超越最初的“试水”阶段，完全接受 AI。

展望未来，AI 只有在员工致力于使用他们的工具时，才能提高生产力。这种承诺更有可能实现，当公司提供培训和明确的 AI 使用期望时。

AI 正在塑造生产力——领导者必须适应。

AI 的采用已经改变了企业的运营方式。领导者现在比以往任何时候都拥有更多的数据来指导他们的决策。然而，平衡依赖数据和利用经验丰富的员工和高级领导的专业知识至关重要。

AI 驱动的大型语言模型（LLM）具有推动实时业务决策的显著优势。随着数据的流入，组织可以动态地进行更改，实现快速转变并优化结果。然而，数据永远不应单独决定决策。领导者仍然必须依赖团队的专业知识和直觉。高级领导层拥有宝贵的知识，这些知识必须与 AI 洞察力相结合，形成对生产力和创新的一种全面方法。

最终，成功的组织将是那些能够保持灵活性、密切监测 AI 使用趋势并做出数据驱动决策的组织。AI 采用不是一种一刀切的方法；它需要不断的改进、沟通和培训才能真正发挥其潜力。