未来的工作：人工智能和自动化如何重定义职责和商业模式

在我们的专业实践中，我们遇到了两种关于人工智能及其对职责和商业模式影响的极化观点。一方面担心失业率激增和人工智能接管，而另一方面则认为人工智能不会带来任何重大变化，最终会成为一个泡沫。

由于 64% 的 CIO 对使用人工智能来提升业务运营和发展企业抱有很高的期望，因此了解该技术的强大能力和局限性变得尤为重要。人工智能真的能引入全新的商业模式，还是这些期望根植于偏见之中？

如往常一样，真实的答案介于两者之间。

每一次技术革命都伴随着职责和工作场所常规的转变。人工智能的演进承诺迅速改变工作场所并推动社会变革。事实证明，人工智能并没有像预期那样影响社会，但社会可以并且应该影响人工智能。

LLM 开发的放缓 和人工智能 幻觉 的持续报道使得我们清楚地了解到，今天我们所知的人工智能系统不仅远非完美——它们甚至没有达到预期的效果，而开发者也清楚这一点。重要的是要理解问题不在于人工智能，而在于围绕它的炒作。与其放慢脚步，专注于改进现有功能，开发者开始瞄准下一个目标。因此，许多潜在问题仍然未被探索和忽视，导致了诸如谷歌因其 Bard 人工智能聊天机器人提供不准确信息而遭受 1000 亿美元 股价暴跌等问题。

这些结果表明，如果人工智能需要控制和监控才能执行基本任务，那么现在还为时过早，无法将其信任于复杂任务。许多职责需要深刻的洞察力、批判性思维和灵活性，而人工智能则缺乏这些——而这不会很快改变。

正如 OpenAI 的 AGI 准备组前负责人所说，人工智能的真正效率将是企业、政府、行业声音、专业人士和公民之间的对话的结果。目前，这场对话尚未开始，它需要所有相关人员的充分参与。

商业模式中的人工智能：探索当前价值

虽然人工智能驱动的商业模式的时代并不是我们在一年或两年内可以期待的，但不能否认人工智能已经显著影响了公司的运营和工作流程。

一般来说，一切都归结为任何企业的三个支持柱：

1. 数据分析

我们越相互连接，数据就越多。这对企业尤其如此——每一年都产生大量的数据池、文档、文件和截图。每一个数据都提供了巨大的价值，但首先需要找到它。对于人类专家来说，挖掘和组织所有这些数据需要数月甚至数年。但对于人工智能来说，这只需要几天，甚至几秒钟。通过深入分析大量数据，整理和组织它们（包括非结构化数据），人工智能将重要信息与员工、决策者和高管连接起来，消除了数据瓶颈，实现了各级更明智的决策。有了人工智能，企业的历史和整个视野变得更加清晰，增加了确定性，帮助企业领导者了解他们目前的位置以及未来需要到达哪里。

2. 客户互动个性化

随着美国的客户体验质量达到 历史新低，减少响应时间、实现个性化互动并尽快解决客户问题变得比以往任何时候都更加重要。然而，实现这些目标意味着收集每一条客户数据：人口统计、购买历史、品牌互动频率等。这个任务对于呼叫中心或支持团队来说太过庞大，但对于人工智能助手来说，这是一个常规任务。通过合作，人工智能平台和人类员工可以提供卓越的客户服务，通过立即研究个别客户历史并解决他们特定的需求。这种方法提供了客户在品牌中寻找的个性化和同理心水平，增强了他们与供应商的关系并培养了忠诚度。

3. 风险管理

风险管理是企业的恒定且不变的痛点——而且它将始终保持如此。商业格局越激烈，高管需要评估的场景就越多，以适当评估财务和声誉风险。一些评估基于批判性思维和经验，而其他评估则需要大量历史数据来揭示模式。在后一种情况下，人工智能提供了巨大的帮助，通过处理异常检测、识别模式和检测可疑行为。这些功能减轻了经理、分析师和高管的压力，使他们能够在威胁出现之前识别它们——并做好准备。

商业模式中的人工智能未来：敬请期待更多

需要考虑的一个最重要点是，人工智能驱动的商业模式的类型将保持不确定，直到人工智能的全部价值被发现。由于企业领导者仍然犹豫不决，无法计算人工智能的投资回报率，因此需要探索和研究。

采用人工智能并不是一个小变化；它引入了一个完全新的工作流程。因此，企业领导者需要对该工作流程有很好的理解，找出其关键绩效指标，并确定它与以前的常规有什么不同——并根据他们的分析推断出变革价值。

例如，在许多情况下，人工智能不仅改进了企业流程——它创造了新的流程，允许达到期望的结果。但是，要最大化这些结果的价值并为全新的模型奠定基础，任何企业都需要三个基本组成部分：流程、技术和使用它的人。因此，在许多情况下，人工智能不仅改进了企业流程——它创造了新的流程，允许达到期望的结果。但是，要最大化这些结果的价值并为全新的模型奠定基础，任何企业都需要三个基本组成部分：流程、技术和使用它的人。