在组织中落地生成式AI的七个技巧

毫无疑问，生成式AI是一项极具变革性的技术，也是一种正在改变我们工作方式的革命性工具。但在严肃应用这种最新成果之前，我们必须像对待任何其他变革性技术一样，认真权衡其背后的利弊得失。

身为长期为各类组织提供建议的职业咨询师，职业生涯教给我的最重要一课，就是转型工作永远不会从技术本身开始。我们不可能直接要求企业中的每位员工立刻开始试用ChatGPT，而不顾当前存在的种种现实挑战和限制。（例如，我们不可能要求销售团队将客户数据上传至ChatGPT等工具，这可能会导致其个人数据外泄。）

所以我的态度非常明确：在应用这些新型工具时既须态度积极，又应深思熟虑。保持小心谨慎，保证在获得充分支持后再大胆探索新技术。本文将为大家带来在企业环境中成功落地生成式AI的一些技巧。

1. 请记住，生成式AI只是种辅助工具、而不是要取代人类

生成式AI没办法直接代替我们处理工作。相反，我们是在利用生成式AI提高工作的处理效率。自动化和流程化的核心是快速解决那些重复性强、枯燥乏味的日常任务，腾出宝贵精力和时间完成更多更具回报的工作。因此，生成式AI不会消除市场对于创造力、问题解决能力以及同理心等人类技能的需求，反而有望让人类的工作环境逐步改善。

2. 培养正确的文化和心态

成功应用生成式AI，要求我们在文化和思维层面推动转变。这要求我们建立一种由好奇心、谦逊、强大适应能力和强调协作共同构成的心态——我个人称之为生成式AI心态。

生成式AI心态必须先由高管团队定义，再在整个组织内自上而下渗透。也就是说我们需要一种组织文化，鼓励人们不断挑战现状、乐于接受变化和失败、勇敢做出探索、并乐于学习新事物。这种文化的核心，就是员工们开始不断主动提出“我们如何为客户创造更多价值？”、“我们怎样才能给社会带来更多福祉？”乃至“我们要如何运用技术达成这些目标？”等极具现实意义的问题。

3. 投资于合适的技能与人才

从技能和人才层面来讲，下一阶段最关键的能力，就是搞清楚人类还能做什么、怎样发挥AI最得天独厚的技术优势。而无论是对于管理者还是普通员工，AI赋能都应在日常工作的自动化转型中得到体现（包括数据输入、处理和分析、文档审查、日程安排和时间管理），借此显著提升处理效率。因此与任何其他形式的赋能一样，AI赋能的价值核心在于如何利用好节约下来的时间——比如构建必要的原创思维、战略规划、决策流程以及在不同任务间建立关联。

除此之外，还有哪些技能对于成功至关重要？在本质上，技能的搭配原则就是让不同成员间可以形成能力互补，帮助组织充分发挥设施和人员的协同作用。因此员工的软技能重要性将愈发凸显，包括同理心、复杂决策能力、协作与批判性思维等等。在这些领域，人类往往比机器更加具有优势。

当然，我们还需要在整个组织之内储备AI知识与技能——但请注意，这并不是说必须招募额外的AI人才。对于普通企业来说，提升现有员工技能并与科技企业合作，可能才是发掘AI人才潜力的最佳途径。

4. 考虑任命首席AI官 (CAIO)

我个人强烈建议各类组织任命一名首席AI官（CAIO），这应属于董事会级别的职位，旨在促进整个企业（特别是在领导团队内部）更好地认知AI技术、监督组织的AI战略，并确保AI技术得到合乎道德且行之有效的应用。

可如果您的组织没有条件任命CAIO，又该怎么办？也有部分机构尝试任命AI专家担任非执行董事，负责帮助董事会成员理解AI技术及具体实施途径。实际上，我本人就在许多公司担任此类角色，这对于那些不打算或者无法建立内部知识储备的企业来说也是个很好的选择。

5. 认真审视您的数据需求

没有数据，AI技术将根本针从谈起。所以如果大家还没有制定自己的一套数据策略，那么请马上行动起来。而哪怕您已经拥有了自己的数据策略，也请多加关注、保证持续更新。

说起用于支撑生成式AI应用的数据，我建议大家重点关注那些有助于解决核心业务难题、能够切实达成战略目标的数据。另外，也别忘记数据资产同样具有保持期。切实把握企业上周乃至去年的情况当然非常必要，但更重要的是随时跟踪企业当前正在发生的一切、特别是蕴藏其中的模式和规律。因此，请务必想好应如何在事件发生时捕捉信息并据此采取行动，至少应尽可能与信息源头保持紧密联系。

我们还应考虑到内部数据与外部数据之间的平衡。专有数据当然非常有价值，因为从本质上讲，这是独属于您企业自己的信息资产。但与此同时，包括社交媒体数据在内的各类外部数据可能也同样具备重大价值。

6. 做事要讲策略

生成式AI对于企业具有重大影响。因此，我们需要审查自己的总体业务策略，确保始终与AI技术的发展保持一致，并根据新出现的生成式AI成果开展自我更新。更具体地讲，我们必须认真核查生成式AI对于业务运营、产品、服务甚至是基础商业模型产生的潜在影响，再相应调整自己的业务策略。

7. 储备技术构建要素，时刻做好准备

成功运用生成式AI技术有三大基本要素：第一是快速、安全的网络和连接（不仅包括常规办公环境，也应涵盖差旅场景）；第二是数据基础设施（即用于收集、存储和访问所需数据的技术体系）；第三则是网络安全（即保护您的企业免受勒索软件、网络钓鱼和安全违规等威胁侵扰的技术）。

以此为基础，我们才能开始逐步构建自己的一整套生成式AI工具集。我们可以选用ChatGPT或其底层GPT-4大语言模型等现成工具，但也必须考虑到随之而来的隐私影响。（至少应始终注意员工输入的信息，是否会被用于训练语言模型并可能与其他用户共享。）我合作过的许多组织都选择构建自己的一套GPT-4安全版本，但具体是否可行仍取决于大家的实际预算和专业知识水平。

生成式AI技术的伟大之处，就在于它能为不同企业提供多种选择——无论是资金雄厚的行业巨头、还是体量有限的初创公司，都能找到适合自己的方案。而如果您的内部知识并不足以支持您做出良好的工具选择和业务转型决策，千万不要埋头蛮干，记得认真聆听外部AI专家的意见。