生成式AI是如何改变知识工作的？_CFO俱乐部的电台_免费在线阅读收听下载

生成式AI工具席卷全球。ChatGPT月用户数量达到1亿的速度比所有互联网应用都要快。这对提高知识密集型企业的效率和生产力的潜在好处显而易见，专业服务、医疗保健和金融等行业的公司正在投资数十亿美元以采用这些技术。

但它对个人知识工作者的好处可能没有那么明确。当技术可以完成许多过去只有人类才能完成的任务时，对知识工作者意味着什么？生成式AI可以并将使知识工作者的一些任务自动化，但这并不一定意味着将要取代所有任务。生成式AI还可以帮助知识工作者找到更多时间从事有意义的工作，并提高绩效和生产力。其中的区别在于如何使用工具。

今天，在这里给大家讲解我们如何做好这一点。首先帮助员工和管理者理解生成式AI如何支持知识工作，其次确定管理者可以采取哪些措施来帮助员工实现潜在收益。

知识工作的定义

知识工作主要涉及对信息进行认知处理，以产生增值产出。它与体力劳动的不同之处在于所使用的材料和涉及的转换过程类型。知识工作通常依赖于特定领域的高级培训和专业化，并要通过长时间的学习和经验积累获得，包括结构化任务和非结构化任务。结构化任务是指输入和输出有明确界定且易于理解的任务，以及将输入转换为输出的预设步骤，例如工资单处理或会议安排。非结构化任务是指输入、转换程序或输出大多定义不清、不够明确或未知的任务，例如解决人际冲突、设计产品或协商薪酬。

很少有工作是纯粹的某一种。工作由许多任务组成，其中一些是结构化的，另一些是非结构化的。有些任务必要但重复，有些更有创意或有趣，有些可以单独完成，而另一些则需要与其他人合作。有些是员工的常规工作，而另一些则只会在例外情况下发生。作为知识工作者，你的工作就是管理这些复杂的任务集，以实现目标。

计算机历来擅长执行结构化任务，不过仍有许多任务只有人类才能完成。生成式AI正在改变游戏规则，拓展计算机的工作范围，缩小纯粹由人类完成的任务范围。尽管生成式AI对知识工作的侵蚀可能令人担忧，不过我们相信，对大多数知识工作者来说，收益可能远远大于成本。

生成式AI能提供哪些帮助？

人们常说“取代你的不是AI，而是一个使用AI的人”。生成式AI不是让你的工作自动化，而是有助于提高你从事具有认知挑战性的知识工作的能力。

关键在于使用生成式AI管理每天从你身边经过的信息洪流。人类的认知信息处理能力有限，同时今天大多数知识工作者都会被高速涌入的数字信息和随时随地的通信所淹没。这种信息的挤压正在创造一种“数字债务”（digital debt）：等待每个知识工作者处理的信息不断积压。

如果你有这种感觉，你并不孤单。最近微软的调查中，68%的员工表示他们在工作日没有足够的连续时间专注于核心活动。电子邮件、线上会议、信息、搜索和查看数字内容所占的工作时间份额正在进一步增加。

聪明使用时，这正是生成式AI可以帮忙的地方。生成式AI特别可以在三个主要方面发挥作用：通过自动化一些结构化任务来减轻认知负荷，提高你对非结构化任务的认知能力，以及改善工作中的学习过程。

降低认知负荷。生成式AI工具可以通过释放人的精力，使我们专注于高价值的非结构化任务。这点可以通过将知识工作的结构化和重复性元素转移到生成式AI工具来实现。除了降低认知负荷，这样还可以消除部分相关苦差，来使工作更有趣和有满足感。

生成式AI在降低各行业认知负荷方面已经显示出其优势。全球律师事务所英国安理国际律师事务所（Allen & Overy）的律师就会使用一个名为Harvey的系统，来高效查找和访问判例法，并起草简单的合同。这让他们有更多时间分析复杂的法律问题并为客户提供建议。

在市场营销和广告中，生成式AI可以自动生成常规内容，例如创建产品手册或个性化电子邮件。最近BCG对首席营销官的一项调查发现，三分之二的受访者正在研究用于个性化的生成式AI，一半的受访者正在研究用于内容生成的生成式AI。

在金融领域，一家股份银行正在使用生成式AI减少不断涌入的外部生成的新金融市场信息带来的认知负担。该系统可以快速分析和总结年度报告、获取电话记录和分析报告，让银行的客户经理更好地了解重要的发展动态。通过简化信息搜索和审查流程，客户经理有更多时间专注于为客户提供服务。

正如这些案例所示，将一些结构化任务委托给生成式AI，可以帮助缓解认知过载的压力，这样你就可以专注于更重要的任务。繁琐的工作可以用计算机完成得更快甚至更好，而你则可以提高在其他任务中的表现。

提升认知能力。另一种增强知识工作的方法，是用生成式AI促进高阶认知过程，执行非结构化任务。这里的三个重要领域是批判性思维、创造力和知识共享。

批判性思维方面，生成式AI可以帮助人们就面临的挑战提出更好的问题。研究人员在高管教育环境中进行实验时发现，94%的情况下，AI（包括生成式AI）的参与会让受访者提出比其他情况下更广泛多样的问题。

生成式AI是如何改变知识工作的？

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