人工智能最近確實受到了很多批評。
最近48,000人中只有8.5% 畢馬威會計師事務所面試 表示他們“總是”信任人工智能搜索結果。其他 高德納報告 發現超過一半的消費者不信任人工智能驅動的搜索，大多數人報告了“重大”錯誤。
一個 麥肯錫研究 研究發現，80% 使用生成式 AI 的公司“沒有對其利潤產生重大影響”，其中 42% 的公司實際上放棄了他們的 AI 項目。一個 麻省理工學院的研究 發現接受調查的大公司 95% 的人工智能試點“失敗了”。
現在開始工作了！
一項新研究發表在 哈佛商業評論 報告稱，超過 40% 的美國全職員工表示收到了人工智能生成的內容，這些內容“看上去工作不錯，但缺乏有意義地推進特定任務的實質內容”。該研究的研究人員表示，這種“工作”“破壞了生產力”。
誰對工作造成的損害真正負責？當然，大型科技公司因在黃金時段準備好之前再次發布未經測試和驗證的產品而受到批評。或者媒體和技術社區，三年來一直在撰寫類似的文章 雅虎日本希望其所有 11,000 名員工使用 Gen AI，到 2028 年將其生產力提高一倍 或者 人工智能將取代醫生、教師，讓人類“在大多數事情上毫無用處”。所有這些都會造成很多不必要的炒作和毫無根據的期望。
但在職場上，責任總是在老闆身上。人工智能“工作”的責任完全由雇主承擔。
20多年來，我公司已在全國數百家中小企業實施了客戶關係和財務管理應用程序。我們與數千名員工合作過。我們有過很好的項目，也有徹底失敗的項目。作為技術顧問，我們也犯過一些錯誤。但技術失望、失敗和失望的最常見根本原因總是可以在購買和實施產品的人身上找到。
因此，在對部署人工智能的軟件公司提出質疑之前，我認為向雇主提出幾個問題是公平的。
例如，您是否投資培訓員工？您的員工真的了解如何創建正確的提示以獲得最佳響應嗎？您的公司是否已經對人工智能助手進行了標準化，或者只是一堆免費應用程序？
你們是否有人工智能政策來正式規定人工智能可以做什麼、不能做什麼、誰可以使用人工智能、誰不能使用人工智能？您的公司中有專人負責您的人工智能應用程序嗎？此人是否接受過培訓並提供技術支持來開展這項工作？您是否與有能力的合作夥伴、顧問或開發商合作來提供這些類型的服務？
更重要的是，您是否真的有有效使用這項技術的計劃，還是只是讓您的員工來解決這一切？您是否有衡量人工智能有效性的具體指標，或者您只是依賴於“生產力”的模糊假設？
不幸的是，許多雇主被大型科技公司愚弄，相信他們所要做的就是按下一個按鈕，他們的軟件就會開始做神奇的事情，為公司賺錢。但是，為了不嚇到人們，這些科技公司並沒有警告他們的客戶需要發生的所有其他事情 – 以及需要花費的資金 – 以便最大限度地利用他們的產品。在大多數情況下，軟件不是問題。這是缺乏對使用它的人的投資。
如果以正確的方式和正確的期望進行部署，人工智能可以成為一個強大的工具。但最終，它只是一個工具。新工具需要思考、培訓、流程和投資。最終，人工智能不會產生“workslop”。雇主這樣做。
