大部分人没搞懂，用好AI的关键点在哪里？

来源 | 和益华君创作组

观点一：技术进步规律是简单到复杂，我坚信AI一定会成为像人一样的助力，你交给他什么它自动能完成，但至少短期内它还很难做到，这是制约很多不熟悉AI的公司使用它的主因。

在工业领域，机械和自动化的发展历程清晰地展示了从简单到复杂的技术演进路径。例如，早期的机械装置仅能完成单一的重复性任务，如蒸汽机驱动的纺织机，其功能仅限于将棉花纺成纱线。随着时间推移，机械装置逐渐复杂化，发展出多轴联动的数控机床，能够完成高精度、多工序的加工任务。这一过程体现了从简单机械到复杂自动化系统的逐步演进，每一次技术进步都是在现有基础上的扩展和深化。

类似地，人工智能（AI）虽然被视为一种革命性的技术进步，但其发展和应用也遵循从简单到复杂的路径。AI并非一蹴而就地成为人类的端到端助力角色，而是需要逐步适应和优化。

而当前，因为大部分人们对AI能力边界认知不清晰，导致指令无法被有效执行，AI无法高效的被用起来。比如用户对AI说：“帮我把这个PPT美化一下。”AI可能无法理解用户需要哪种类型的美化，美化的标准是什么？这就导致了你希望它美化成高大上的虚化背景，它美化成了小清新的cute版字体。

这种理解在企业里并不鲜见，比如听说AI能自动编码，老板和员工就希望把项目需求给AI一说，AI把前端/后端/部署/应用/中间件/系统统统搞定，最好还自动装在电脑上。

上述这些不切实际的认知导致AI无法在很多企业有效的提升效率。

观点2：就当前现状而言，AI能否有效承接任务的核心在于能否将任务分解到它能够处理的程度，而流程体系正是实现这种分解的有效手段。

通过前面的观点1我们知道：“AI的核心应用价值在于将复杂任务分解为它能够胜任的部分，并通过流程化的方式实现高效协作”。而如何做到呢？

仔细想想不难发现，我们工作中的1-6级流程体系通过将复杂的业务需求拆解为多个可管理、可执行的子任务，并明确每个子任务的输入、输出和执行逻辑，未来不难对流程进行优化，从而为AI的应用提供了清晰的框架和接口。

以金融行业的信贷审批流程为例。传统上，信贷审批需要人工审核大量的客户资料，包括信用记录、收入证明、抵押物评估等。这一过程不仅耗时，还容易因人为因素导致偏差。引入AI后，可以将审批流程分解为多个模块：AI可以快速处理数据录入、信用评分计算、风险评估等标准化任务，而复杂的人际关系评估和最终决策则由人类专家完成。通过这种方式，AI不仅提高了审批效率，还降低了错误率，同时为人类专家腾出了更多时间来处理需要深度分析和判断的任务。

另一个例子是医疗影像诊断。AI可以高效地处理图像识别任务，如检测X光或CT影像中的异常区域，但最终的诊断和治疗方案仍需由医生根据专业知识和临床经验综合判断。AI在这里的作用是辅助医生快速定位问题，减少漏诊和误诊的可能性，而不是完全替代医生的角色。

两周前我内部分享了需求管理分解的方法也是非常典型的例子。

在传统的需求管理流程中，从需求收集、分析、验证到最终的实施和反馈，整个流程可能涉及多个部门、多种工具和复杂的人工协调。这种复杂性不仅增加了管理难度，还可能导致效率低下和错误率上升。

通过流程体系将需求管理分解为多个子任务后，AI可以在以下方面发挥重要作用：

1. 需求收集与初步筛选
在需求收集阶段，AI可以通过自然语言处理（NLP）技术快速分析海量的用户反馈、市场调研报告和客户反馈，提取关键信息并进行初步筛选。例如，AI工具可以自动识别用户反馈中的高频问题和需求点，将这些信息整理成结构化的数据，为后续分析提供基础。

2. 需求分析与优先级排序
在需求分析阶段，AI可以利用数据分析和机器学习算法，根据历史数据和业务规则，对需求进行优先级排序。例如，通过分析需求的紧急程度、影响范围和资源需求，AI可以为每个需求分配优先级，帮助团队更高效地分配资源。

3. 需求验证与测试
在需求验证阶段，AI可以通过自动化测试工具快速生成测试用例，并对需求实现结果进行验证。例如，AI可以通过模拟用户操作场景，自动生成测试脚本，确保需求实现的准确性和完整性。

4. 需求变更管理
在需求变更管理阶段，AI可以实时监控需求变更的影响范围，并通过数据分析预测变更对项目进度和资源分配的影响。例如，AI工具可以自动识别变更对下游任务的潜在影响，并及时通知相关团队，从而减少变更带来的风险。

通过这种分解，AI不仅能够高效处理每个子任务，还能与人类专家协同工作，确保整个需求管理流程的高效运行。这种分解过程体现了流程体系的价值，同时也为AI的应用提供了明确的边界和接口。

AI的应用需要结合任务的复杂性和AI的能力边界，将任务分解为AI能够胜任的部分。这种分解不仅符合技术发展的规律，也体现了流程化管理的智慧。正如工业自动化从简单机械到复杂系统的逐步演进，AI的发展也需要通过逐步优化和任务分解，才能更好地融入人类的工作流程，成为真正的助力工具。而这种工作分解，通过公司流程体系梳理与优化进行，同时建设成为匹配AI能力的人机协同体系，不失为一种有效的手段。

本文作者/原创：王老师，版权归作者所有，未经许可禁止转载。

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