最近在X推特上看到一个黑色幽默故事:(见评论区置顶)
一位高管为了彰显政绩,花巨资在企业内部推行微软的AI Copilot。结果呢?根本没人用。
为了不让投资人和董事会看笑话,他开始伪造数据,用各种高大上的Buzzword(热词)来包装PPT。
结局很讽刺:AI没落地,但他因为“拥抱AI”的表象升职加薪了。
这不仅仅是个段子,这在无数中国企业身上也在重复上演。
正好最近在参与的AI+制造的主题讨论,把观点文字化一下。
现在企业里的AI降本、提效和赋能应用,雷声大雨点小,很多都是自己骗自己。
所以实打实的,必须把AI的应用结果具化为财务的回报结果。
盖雅做人效提升,在定位上特别加了个定语叫:实时可量化,这几个字是有巨大的力量的。
“实时”,意味着数据是自动抓取的,是非人为干预的。只要有人工填表,就有修饰(造假)的空间。
“可量化”,意味着是和目标对比的,是可衡量的,是有财务回报的。效率到底提升了几个点?成本到底降低了多少钱?
这就是AI时代做人效提升的必然要求,不然怎么叫转型成功,提升有效呢。
同样的,真要用AI给组织赋能提效,我强烈建议你把实时可量化这几个加在你的转型目标中。
AI提效转型是个假转型背后还有一个极其尴尬的“老板悖论”:
在组织里,喊AI喊得最响的是老板,最焦虑的是老板,但离AI最远、最不懂AI的,往往也是老板。
很多老板根本不是技术出身,对AI技术的原理逻辑完全不懂,看不懂本质就无法真正提升认知,认知不同,AI应用的初心和目标就完全不同;
很多传统行业的老板从年纪上来说,确实也完全跟不上这个时代的新技术浪潮了,和这个时代脱节了,和AI Native的年轻人相比根本不是一个量级的差距;
很多老板从工作范围,工作习惯,和工作时间来说,都不可能深度的应用AI,很多老板说自己在用AI,只是用AI取代了百度Google,所谓用AI在很多老板那里只是个更高级的搜索引擎替代品而已。
如果老板的Ego比较大,那会雪上加霜,老板自己不会说自己不懂,团队也默认你很懂,即使知道你完全不懂,也不敢说你不懂,更不会告诉你你不懂。
我那天在会上提了两个直接的建议,第二点尤其重要,虽然反常识:
1、从小切口的应用入手,一定要有实际的ROI回报结果;
2、企业做AI赋能,第一步不是培训员工,而是“培训老板”。
先送老板去上课。
只有老板真正理解了AI的边界在哪里、能力底座是什么,只有老板自己从“搜索思维”升级到“Agent思维”甚至“模型思维”,企业的AI战略才不会跑偏。
未来,AI培训市场最大的机会,或许不是教程序员写代码,而是教CEO们“如何正确地给AI下指令”以及“如何识别AI带来的真价值”。
只有当一号位的认知被AI“格式化”之后,这个组织的AI转型,才算真正开始。
我就需要被AI格式化。
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