很多人都在談論，在數字化轉型的過程中，生成式人工智能可以提高公司的生產率。但行動太快可能會讓事情變得更糟。

生成式人工智能的時代帶來了它將顯著提高生產力的承諾。我當然可以看到它的潛力，因為我正在使用它的一種形式來寫這個專欄，它在預測我打算寫的下一個單詞方面做得很好。但我也注意到，為了最大限度地利用這個功能，我需要按下右箭頭鍵，這大大降低了我的速度。所以，我通常會鍵入整個單詞，因為我用的鍵盤不支持自動補全。

簡而言之，它不僅沒有加快我的寫作速度(承諾)，反而對我的效率產生了負面影響(現(xiàn)實)，因為當我按箭頭鍵時，它打斷了我的打字流程，迫使我重新調整右手的位置。

為了讓這種AI工具發(fā)揮作用，我不僅需要修改鍵盤，還需要重新訓練自己使用正確的箭頭鍵，而不是輸入完整的單詞。

關鍵路徑

當學習流程優(yōu)化時，通常會討論一個稱為“關鍵路徑”的概念。這是一個過程的路徑，它定義了完成某件事的速度有多快。如果您改進了關鍵路徑之外的任何東西，那么流程完成的速度仍然受到未受影響的關鍵路徑的限制，并且您不太可能看到生產率的提高。

從作者對生成AI的最初反應中看到了這一點。他們能夠以驚人的速度創(chuàng)作書籍，每周多達數百本，但關鍵的道路是編輯。已經筋疲力盡的編輯們無法處理數百份稿件的到來。許多出版商不得不停止接受手稿，因為他們不能及時編輯。

更好的計劃是先以某種方式自動編輯，但這需要對人工智能進行更多的培訓，以確保手稿符合出版商的政策，而這項工作尚未完成。

即使您首先更改了初始關鍵路徑，您也可能會發(fā)現(xiàn)其他依賴項，這些依賴項隨后會成為新的關鍵路徑，在新路徑也得到改進之前，這些依賴項實質上限制了任何好處。

衡量生產力:汽車和人員

我喜歡汽車。對于汽車，你在一臺名為Dyno的機器上測量性能，你很快就會知道，單靠馬力并不能提高性能。賽車仍然必須在賽道上行駛，并將動力傳遞給道路。牽引力、懸架、駕駛員技能、重量、驅動輪的位置、加速下的重量傳遞、傾斜度、空氣動力學、熱量和部件的可靠性都發(fā)揮著同樣重要的作用。唯一真正的性能測試不是馬力或扭矩，而是汽車的競爭力。

與人員相比，汽車很簡單。人們有各種不同的任務，他們往往無法控制。收到的電子郵件，意想不到的問題，需要談論項目的同事，分心(還有很多)，以及質量變化很大的經理——所有這些都會影響生產力。

或者想想在新冠疫情期間發(fā)生了什么。最初，我們認為在家工作比在辦公室工作效率更高，因為分心的事情更少。我們發(fā)現(xiàn)，員工的工作時間越來越長，破壞了工作與生活的平衡，要么精疲力竭，要么離職。我們還發(fā)現(xiàn)，那些注意力集中、性格內向、工作能力強的人，實際上在家里做得更好。社交能力強的人、新員工，或者注意力不集中、工作技能不強的人，都表現(xiàn)不佳。

對員工采取千篇一律的做法是行不通的。每個人都是不同的，任何關于部門生產力的討論都需要考慮到工作場所的動態(tài)，無論它在哪里，以及每個員工的獨特性質。記住，任何以生產力為中心的改變的目標都是更好的生產力，而不是另一個問題。

需要把人工智能的重點放在哪里

當談到生產力改進時，第一步必須是分析需要改進的地方，確定關鍵路徑，然后制定一個計劃，以最低的成本對生產力產生最大的影響。但是，許多公司往往在沒有這些最初的衡量或理解的情況下就開始行動，而且生產率提高的目標經常被錯過。

更重要的是，提高生產率的努力很有可能會讓事情變得更糟。幾年前，我的一位客戶遇到了一個“生產力問題”，于是制定了一個名為“回歸基本”的計劃——員工必須打卡上下班，因為管理層認為他們是在翹班。結果是生產力的災難性下降，因為那些偷懶的人只是在工作中偷懶，而不是早點回家，而那些為了完成工作而長時間工作的人開始朝九晚五地工作。很快，優(yōu)秀員工開始在更信任他們的公司尋找工作。

簡而言之，需要很好地理解問題才能有效地解決問題。雖然生成式人工智能可以幫助解決這個問題，但還沒有人將這項技術用于解決這個關鍵問題。如果不了解員工是誰，他們做什么以及他們是如何做的，就不能使用數字化轉型和生成式人工智能來突然讓他們變得更好。你更有可能讓它們變得更糟。