如何从启用 GenAI 的工作力中实现价值

多亏了 OpenAI 的 ChatGPT，几乎每个人今天都知道什么是 GenAI。它能够用简单的提示满足人们的知识渴望，使其迅速走红。该工具的使用确实令人印象深刻。它仅在五天内就获得了一百万用户，并在其推出后的几个月内吸引了超过一亿的访客。个人和组织都在将其融入日常生活和活动中，并且他们对此非常热情。

然而，尽管 GenAI 在全球闻名，但很少有人能够超越实验阶段。组织对其潜力感到兴奋，但往往难以在能够创造可衡量的价值的规模上采用它。

在我的角色中，我有幸能够见证 AI 如何演变组织的运营方式和它能够为客户带来的价值。然而，企业需要一份指南来将潜力转化为表现。考虑到这些挑战，我的团队实施了使用 Microsoft 的 M365 Copilot 的试验，以开发出有价值的见解和实用的策略，为旨在实现成功采纳和有意义的投资回报率的公司提供帮助。

我们通往 GenAI 价值的道路

当我们探索采用 Copilot 时，我们的方法帮助我们确定了其能力可以增加价值的地方。

我们的经验可能对任何希望将 GenAI 引入其工作流程的组织都有帮助。

以下是帮助我们沿途的几个行动：

• 从结构化的采纳框架开始。为了引入 GenAI 能力，我们首先确定了可能从中受益的组织中的角色和人格，然后确定了该技术的特定和高度针对性的用例。最后，我们为每个角色或人格创建了个性化的培训计划，以便用户能够仔细指导他们，确保他们知道如何充分利用该能力。
• 使用实验来验证技术。对于 Copilot，我们进行了一个包含三个用户组的练习。组 A 没有 Copilot 许可，而组 B 则简单地为这些用户提供了该工具的访问权限，没有任何培训或指导：他们需要自己弄清楚如何使用它。组 C 获得了我们的完整采纳框架。结果是，我们在组 C 中看到采用率比组 B 高出 31%。此外，组 C 每周比组 B 多节省了 2.5 个小时（组 B 每周节省 1.8 个小时）。该练习还为我们提供了基准数据，例如团队在创建演示文稿等特定任务上可以节省多少时间。这是另一个强有力的例子，证明我们的采纳框架正在发挥作用。
• 让员工密切参与该过程。像我们的 Copilot 实验这样的练习有助于确保人们更容易地接受新技术。我们让人们密切参与选择 Copilot 的用例，这使得它更容易让人产生共鸣，推动采用率，最后提高投资回报率。该过程还创造了拥护者。由于我们的组 C 队伍能够清楚地看到该技术对他们的价值，他们在整个公司和特别是在他们的团队中推广了它，鼓励了进一步的采用。
• 创建超个性化和持续的培训计划。我们与项目经理和流程所有者合作，以确保 Copilot 的用例与他们的日常任务相关，例如在非常短的时间内创建演示文稿。拥有了这种理解，我们创建了高度定制的培训，展示了该技术如何帮助他们实现目标。另外，我们发现持续的关于创建提示的培训在帮助人们从 GenAI 中获得最大价值方面非常有价值。同时，这也很有趣，并有助于保持社区的团结。例如，我们创建了一个小组，在那里我们分享有用的提示，并且我们还定期举行简短的分享会议。
• 利用合作伙伴。我们利用我们的合作伙伴来帮助我们，他们带来了特定的用例和培训方案，帮助我们建立技能。在一个变化如此之快的 GenAI 领域中，合作和伙伴关系对于获得良好的结果至关重要。
• 主动沟通关于员工的担忧。关于 伦理 AI 的问题以及它是否会抢占人们的工作岗位是常见的。因此，确保采纳框架清晰地定义了伦理 AI 和 AI 的伦理使用至关重要。为了确保 AI 的负责任和安全使用，我们利用了我们的负责任 AI 框架。该框架为我们的员工提供了明确的指南，符合我们的公司价值观，并帮助他们负责任地使用 AI。为了缓解人们对 GenAI 对工作岗位影响的担忧，我们专注于其能够接管不受欢迎的平凡和时间紧迫的任务的能力，例如记录会议、起草通信或筛选拥挤的电子邮件收件箱。随着他们的熟练程度提高，我们引入了更复杂的技术，包括增强他们创建高级提示的能力，以产生更精确和定制的输出。

时间、创新和培训

我们与 Copilot 和其他 GenAI 项目的经验表明，结构化的试验阶段是关键的，人们需要时间来学习创新技术。同时，需要一个针对团队特定需求的 AI 采纳和变革管理框架。结合用户的培训和积极参与，这将激励人们并消除对 GenAI 的担忧。

一旦该技术在组织中扎根并传播开来，它就会成为文化的一部分，并加速您实现 GenAI 真正价值的道路。