文/張津賢
在當前的數位化時代，生成式人工智能（AI）工具被廣泛認為能夠顯著提升工作效率，減少繁瑣的任務。然而，根據最新的調查和研究，這些工具在實際應用中卻未能達到預期效果，甚至在某些情況下反而降低了員工的生產力。
根據Upwork對超過500名全職員工、自由職業者和高管的調查，近80%的受訪者表示，使用生成式AI工具增加了他們的工作量，並且妨礙了他們的生產力。這些員工表示，他們花費更多時間來審查或調整AI生成的內容，並且需要投入更多時間學習如何使用這些工具。這與企業高管的預期形成鮮明對比，96%的高管認為AI將提升生產力。
生成式AI工具的主要問題在於其不完美性。這些工具仍然容易產生錯誤或虛構的答案，這意味着需要人類的介入來檢查和修正內容。例如，在法律領域，AI工具可以幫助律師研究和分析現有案例並總結大量信息，但仍需要人類來審查其準確性。
此外，生成式AI工具的部署方式也存在問題。Gartner的高級分析師Emily Rose McRae指出，當前對AI的炒作與其實際影響之間存在巨大差距。一些公司甚至認為可以通過AI減少員工數量，但實際上，這種期望並不現實。
調查顯示，員工和企業對AI的認知存在顯著差距。約40%的員工表示，他們不確定AI如何能夠提升生產力。這種認知差距導致了員工對AI工具的抵觸情緒，並進一步影響了其生產力。
AI：到底是你聰明的同事還是新來的實習生？
另一篇文章探討了生成式AI在工作場所中的角色，將其比作「最聰明的同事」或「新來的實習生」。根據Slingshot和Dynata的報告，超過60%的員工表示，他們使用AI來檢查自己的工作，而不是完成初步的項目研究或數據分析。這表明，AI工具更多地被用來輔助而非取代人類的工作。
Emily Rose McRae指出，將AI視為高技能的智能工作者是不現實的，因為它更像是一個需要大量指導和監督的實習生。這種錯誤的認知導致了AI工具在實際應用中的效果不如預期。
儘管存在挑戰，仍有一些公司成功地利用生成式AI工具來提升效率。例如，在聯絡中心，AI工具可以實時提供客戶支持和銷售代理的幫助，從而加快操作速度。此外，AI工具在個性化內容創作方面也表現出色，幫助營銷團隊加快活動的推進。
為了有效整合新技術並實現投資回報，企業需要調整其期望和方法。這意味着不僅要關注最新的AI技術，還要將其與現有工作流程相結合，並為探索新工具提供空間。企業應該專注於那些能夠真正減少員工工作量並提升效率的應用場景，而不是盲目追求技術的最新潮流。
總結來說，生成式AI工具在提升生產力方面仍有很長的路要走。企業需要認識到這些工具的局限性，並採取更為現實的態度來應對這些挑戰。只有這樣，才能真正實現AI技術的潛力，為員工和企業帶來實質性的效益。
(作者為聯想集團企業方案經理、工聯會地區幹事)
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