建立 AI 本土化工作场所：前沿经验

如果你正在参加一场 10 公里路跑比赛，正在努力爬上一个艰难的坡道，突然比赛规则发生了变化。假设司机开始用车接载跑步者，然后互相竞争到达终点。你会继续跑步，明知自己会排名最后，还是会坐上车，踩油门，争夺大奖?

在今天的商业世界中，AI 就是那辆改变公司运营方式的车。公司可以选择继续按照传统方式发展——制定长期计划，遵循流程，推动员工更加努力地工作，以便在日益激烈的竞争环境中成功。但是，AI 正在改变比赛的性质。它为公司提供了一种新的方式，使其能够更快地移动，并为工人提供新的途径来解决问题。任何不掌握 AI 权力并将其融入员工中的公司都将被甩在后面。

通过成为 AI 经理来拥抱未来

在 Cockroach Labs，我们很快就意识到通用 AI 可以帮助我们做到以前认为不可能的事情。我们在整个公司中使用了它，用于通用 AI 搜索、推荐系统和语义搜索。

AI 转变工作流程的最佳例子之一是在我们的教育部门。我们的团队使用 AI 来加速开发课程，以帮助客户、合作伙伴和我们的员工成为我们数据库产品线的专家。

我们最近创建了一门 课程，其中包括 21 个实践练习和 20 个带有详细学生笔记的幻灯片。在开始项目之前，我们估计，使用我们的正常开发流程——考虑到行业标准估计开发人员生产一小时内容所需的时间——这将需要三个月到五个月才能完成。

那么，发生了什么？将通用 AI 集成到我们的现有流程中，我们能够在五周内完成任务。

在此过程中，我们学到了很多经验。

• 我们都是 AI 经理。每个人都有机会以不同的方式思考，使用 AI。每个人都应该作为经理，无论是否有直接下属，因为我们管理着几乎无限的智能能力，可以用于具有挑战性的项目。您可以自动化多少内容？您可以创造性地做多少事情？您可以多有效地提示您的 AI 工具，挑战它，并部署它生成的新模型？您可以利用它。您可以管理它。您可以做几乎任何事情，只要您的个人能力允许您这么做。
• 不要指望 AI 做所有事情。有一些任务它不适合执行。但是，您可以让它执行工人不再需要做的任务——那些耗时但仍需要一定智能的任务。
• 不要盲目接受它产生的结果。检查、检查和再次检查。相信技术，但始终验证——因为准确性将假设转化为成就。

部署 AI 进行任务管理的步骤过程

以下是 AI 帮助我们更快地爬上坡道、到达终点的几种方式的快速总结。

• 不同的模型：不同的模型具有不同的优势。因此，就像制造商在构建解决方案时使用最好的组件一样，请随意在有意义时切换模型。我们使用 Claude Sonnet 3.5 来撰写第一个练习草稿，因为它擅长创建引人入胜的散文和说明。我们使用 ChatGPT 4o&”o 推理模型作为技术审查员来完善命令并确保第二稿中的技术准确性。
• 可复制的结果：在执行高级技术任务时，我们希望能够强制执行明确的技术约束并产生支持可复制结果的结构化输出。为此，我们提供了明确的结构要求和格式示例。
• 用于高级技术任务的提示：要 非常具体 地说明您要求 AI 执行什么任务——否则它可能会做出疯狂的事情。明确说明输入或环境条件的任何假设，并要求模型处理意外情况。

• 精细提示：鼓励 AI 工具提出澄清问题至关重要。第一次提示不会完美，因此请预计会有多轮迭代。将模型建议的任何改进或步骤纳入您的基本提示中，并与 AI 和您的团队成员一起迭代。
• 测试、测试、测试：一致性检查至关重要。衡量提示有效性的一个方法是确保一致的输出。因此，我们经常测试，以确保我们输入相同的内容并且输出保持不变。

人类专长掌舵：AI 监督的基本作用

虽然 AI 从工人的一天中消除了耗时的任务，但它并没有从工作流中消除它们。人类仍然在我们的课程开发中发挥着至关重要的作用，他们需要被整合到 AI 驱动的流程中，以确保流程的成功。

一个很好的例子是我们的教育团队如何进行提示工程。人类负责编写初始提示，包括来自相关来源的上下文。然后，在通用 AI 工具执行提示后，人类审查工具的输出。它至关重要的是，这个人必须是主题专家，能够在流程早期发现错误。团队成员继续与工具合作，迭代，直到团队满意地认为提示已经准备好发布。

虽然这种人机协作被证明是有效的，但它确实需要人类来管理模型之间的上下文和过渡。

如果没有人类参与，团队将任由不可靠的 AI 工具摆布。当我们第一次开始课程项目时，工具在总结或给定上下文的概念方面做得很好。然而，它们经常产生幻觉。如今，模型在推理方面有所改进，但人类仍需要管理流程。现在，人类可以专注于审查和创造力，而不仅仅是流程管理。

在未来，AI 代理将在流程中发挥更大的作用。与其让人类手动收集上下文、编写提示、在 AI 模型之间移动工作并审查和完善输出，我们正在开发代理来执行这些任务——只要有一点帮助。代理可以自主收集和处理上下文材料、生成技能分类和课程大纲、执行我们的既定工作流程，并仅向人类专家呈现关键决策点。

结论

虽然快速跑步有助于保持体形，汽车早已改变了人类到达目的地的能力。AI 正在为工作场所带来同样的好处——帮助公司改进流程并产生更好的结果。那些接受它并利用其复合效率增益的人将会甩下竞争对手。