Jennifer Sherman, 首席产品官，Unit4 Jennifer Sherman 首席产品官，Unit4

进化超越“工作垃圾”：实用的人性化AI

“AI垃圾”问题已经引起了相当多的文化热议和媒体关注，随着大型语言模型（LLM）和其他AI内容生成器的使用不断增加。人们注意到，当低质量的图像和次标准的散文充斥他们的社交媒体时，会产生什么样的影响。由于AI垃圾，我们现在更不可能相信广告内容，即使它不是由AI生成的，读者也能识别出LLM生成内容的明显迹象，例如过度使用破折号。不幸的是，“工作垃圾”也是一个问题。什么是工作垃圾，为什么财务领导者应该关心它？每个财务总监都知道追踪预算差异或花费数小时解决无法解释的异常的挫败感。在今天的企业环境中，AI的承诺无处不在，但也出现了一个新的生产力杀手：工作垃圾。工作垃圾是看起来很漂亮但缺乏实质、背景或实用性的自动化副产品。它是那篇充满破折号的文章，但没有教给你任何新东西；那份引发更多问题而不是答案的通用报告；那份在清晰度方面造成摩擦而不是改善的审批工作流程。它是迫使财务团队做更多工作而不是更少工作的AI生成内容。工作垃圾通常与糟糕的内容质量有关。它贬低了品牌，信任度较低，并传递出人们已经停止关注的信息。但当工作垃圾开始影响业务应用程序（如ERP）时，它对生产力和信任的影响就更加严重。工作垃圾是当AI系统在没有足够的人类输入、背景或监督的情况下生成输出时产生的。对于财务领导者来说，这意味着花费宝贵的时间来澄清、纠正或重做本应自动化的工作。结果是什么？效率丧失，信任度降低，财务职能陷入被动模式。你可能认为你的组织在AI方面投入不足，以至于不会受到工作垃圾的影响，但它已经存在了。最近的一篇《赫芬顿邮报》文章引用了一项斯坦福大学的研究，发现超过一半的工人表示他们在工作中遇到了工作垃圾。此外，工作垃圾威胁着破坏将AI集成到工作场所的主要卖点：更高的生产力和卓越的质量。好消息是，您可以通过实用的、以人为中心的AI方法来最小化或消除工作垃圾。以下是工作垃圾问题的当前状态、在工作场所中更周密地应用AI技术可能是什么样子，以及一些实现敏捷、迭代AI部署的提示。如果工作垃圾不是问题，而是一个初稿呢？让我们面对现实——现在是2026年，AI是一个令人兴奋的产品。它有巨大的潜力来节省时间和提高生产力，所以人们会使用它，无论他们的雇主是否鼓励他们采用这项技术。问题是，他们是否会以足够的训练和努力来获得最佳结果？工作垃圾发生在用户没有给AI足够或结构良好的输入时。要从AI中获得最佳结果，您必须不断与其交谈。您必须重写提示或完善需求。这种反复的过程引入了更多的背景和反馈，并帮助您获得更好的结果。我在创建一个AI提示时亲身体验到了这一点，我设想它作为每日仪式来更新我的待办事项列表，总结未回复的电子邮件，并标记我做出的承诺。听起来像是一个好主意，但最初的版本太过复杂和笨重，根本没有实际用途。它需要大量的改进、反馈和来自LLM的指导，才能得到一个可预测且实用的输出。它需要我明确我的需求、信息处理风格和注意力持续时间，才能得到一个有效的结果。可以说我的初稿是“工作垃圾”，但通过改进，我得到了一个有用的AI工具。如果我停留在初稿上，坚持不懈的初稿，结果将是工作垃圾，它会阻碍生产力。将其放大到涉及多方的更复杂的流程中，您可以清楚地看到AI应用于良好意图，但如果没有适当的训练和资源来避免下游陷阱，可能会变成工作垃圾。毫无疑问，AI可以带来真正的价值。但作为领导者，我们需要确保员工拥有成功所需的知识、支持和协调，并且前线工作场所的报告表明仍有很多工作要做。什么是以人为中心的AI方法，它又如何实现更好的结果？对于工作场所中的AI倡导者，一个好的起点是承认目标不是取代人类，而是通过了解人类的需求、日常烦恼、判断和目标来减少摩擦和放大我们的智慧。有两个教训可以带来以人为中心的、高质量的AI到工作场所。首先，确保您的团队在使用生成性AI时拥有足够的训练和时间来获得更好的结果，拥有强大的背景和改进。对于您选择的提供AI使能的系统，请确保您的技术合作伙伴真正理解您的团队的需求。这意味着了解他们的日常运营环境，什么有效，什么仍然令人沮丧。以人为中心的AI在工作场所中是什么样子？AI可以独立应用于使人们的工作更容易，也可以用来增强旧技术以填补工作流程中的令人恼火的空白。例如，光学字符识别（OCR）技术将图像中的文本转换为可读和可搜索的文本，多年来一直被用于简化任务，如将纸质收据或发票输入到费用报告软件中。但是，任何经常使用OCR的人都知道，它并不总是按预期工作。也许您在火车上拍摄了收据的照片，收据被弯曲，遮挡了信息。也许发票是用某人的难以辨认的笔迹写的。也许日期是欧洲格式，而系统只认识美国格式。有无数的原因可以解释为什么OCR无法正确翻译数据。它是一种有限的技术。将更先进的技术（如AI）集成到OCR中可以填补这些空白，终于消除手动输入这些数字的烦恼。这只是以人为中心的AI可以实现的开始。凭借AI的能力，新的应用程序可以做得更多，以减少工作中的摩擦。例如，通过正确的提示和历史事务数据模式识别，AI可以在发票上添加背景，超越页面上的字段，通过以使用它的人为中心的上下文推断成本中心、项目信息等。以人为中心的AI还可以通过将任务带给人们而不是让他们进入系统（如公司的ERP系统）来减少工作场所的摩擦。人们的大多数工作不在ERP系统中，但他们必须登录到ERP系统（和其他系统）中执行特定任务，如批准时间表或员工请求。如果AI代理将这些任务带给人们，并提供他们做出决定所需的相关背景会怎么样？这可以让流程继续进行，让员工更加专注。这种类型的人性化AI可以消除数据输入和登录多个系统等非增值任务。以人为中心的AI如何改变金融职能？敏捷和迭代的AI方法已经在金融职能中带来了显著的变化。当金融专业人士深陷于电子表格和分析中时，很难转变思维方式；所以为什么不建立一个AI代理来帮助提供背景呢？例如，异常和异常值是金融专业人士的慢性烦恼，AI可以通过提供背景来解释公司支出的激增来填补这一空白。一个设计良好的代理可以在金融分析师深入电子表格中发现差异之前标记潜在问题。同样，敏捷和迭代的AI可以在HR领域标记异常值。当工资单运行后出现差异，员工对此提出质疑时，HR团队中的某个人必须放下一切，进行法医分析以发现差异的原因。这对繁忙的团队来说是一个真正的挑战。一个周密设计的AI代理可以在员工受到影响之前表面异常值，并为HR决策者提供背景，在他们需要的地方。这使得团队成员的关注点保持在最大化生产力上，而不是扑灭火灾，运营也更加顺畅。消除摩擦和工作垃圾：DIY代理还是供应商AI？避免工作垃圾并从AI中获得真正价值的最佳方法是寻找方法来减少我们每天在工作中遇到的烦恼，通过承担不增加价值的任务。对于许多员工，包括许多财务和人力资源角色，输入数据到系统中是一种烦恼，可以通过周到的自动化来消除。对于内容创作者来说，打字是工作的一部分，但有效地利用AI需要培训、协作和政策来帮助员工制作能够生成有意义的内容而不会为同事制造下游工作的提示。对于工作自动化，正确的解决方案将根据角色和行业而有所不同，但将AI集成到工作场所的领导者通常需要决定是否创建自己的代理或从供应商那里获得现成的AI解决方案。对于拥有强大的IT资源的公司，包括无限制访问AI专业知识或保留系统集成商，天空是极限。在这种情况下，提供代理构建技术的供应商可能是一个不错的选择，客户可以使用该技术直接创建AI解决方案。但是许多企业没有这些资源，即使他们拥有这些资源，工作垃圾也可能迅速成为一个问题，当人们试图在没有适当的培训和资源来避免下游陷阱的情况下构建自己的AI代理时。安全性也是一个关键考虑因素。请记住，人们会使用AI，这意味着领导者的任务是确保员工以安全和透明的方式使用AI，而不会引入混乱。选择供应商时需要考虑什么？对于许多公司来说，供应商提供的AI启用系统是一个不错的选择，但请记住，并非所有产品都是一样的。避免工作垃圾并从AI中获得真正价值的最佳方法是找到一个了解您最亲密的系统。例如，如果您的目标是通过AI启用的ERP系统来改善运营，请考虑以下问题，询问潜在的供应商： 该产品是否消除了您的员工最常遇到的摩擦？ 它是否解决了您的员工面临的最困难的问题？ 它是否可以适应组织内的不同专业水平？ 它是否让人类保持在循环中，并确保问责制和透明度？ 无论您是否使用系统来生成内容、自动化工作流程或回答问题，您的结果质量都取决于该系统对您的背景了解程度。请向您的技术合作伙伴询问他们的AI解决方案如何以人为中心并提供真正的价值。工作垃圾是否不可避免？无论您的供应商是谁，或者您是否正在构建自己的代理，作为领导者，确保AI是安全的、透明的，并且为您带来价值是您的责任。请记住，以人为中心的AI不仅仅是解决真正的问题和使人们的工作更容易。实用的、以人为中心的AI还让人类保持在循环中，因为最终，我们人类对结果负责。工作垃圾可能是AI演化中的一个不可避免的阶段，但它不必成为您财务职能中的永久特征。通过以人类为中心，投资培训，并选择了解您的业务背景的供应商，财务总监可以解锁ERP系统的新生产力和战略价值水平。ERP创新下一个浪潮将由理解您的业务和您一样的AI驱动，它能够提供洞察力、自动化例行任务并赋予财务领导者关注最重要事情的能力。金融的未来是背景丰富、敏捷和人性化的。您值得拥有今天可以带您进入明天的工具，并且您可以通过实用的、以人为中心的AI超越工作垃圾，达到目的地。