调查 ChatGPT 仅让个人工作者获益!AI 风潮还早?

调查 ChatGPT 仅让个人工作者获益!AI 风潮还早?

AI 风潮根本还没来?当 ChatGPT 推出已经过一年多,AI 有让企业增强战力吗?令人意外的是,最新调查指出,目前从生成式 AI 获益的,主要还是个人工作者,企业受益不大。不论中国台湾或国外企业,运用 AI 反而频频卡关,原因在哪?麦肯锡、资诚提出看法。

管理顾问公司麦肯锡去年报告表示,生成式AI就是下一个生产力前线(frontier),高度受教育、高薪白领职业,可能是受影响最大群体。首当其冲的白领已充分感受到变化。

关键就在,上班族工作有大量任务和生成内容有关,正好是生成式AI的专长。

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员工个人应用提升生产力,效益已经明朗

人们刚开始用ChatGPT时,还抱着尝鲜心态,如寻求情感建议、写小说自娱娱人。随着OpenAI、Google和Anthropic更新出现更强大模型,翻译外语、草拟文案还有编写产品规格文件,内容品质都大幅提升。转眼间生成式AI就从弃之可惜的小玩具,华丽变身成工作能力超强的虚拟同事。

若将企业应用生成式AI分成不同层次,最基础的是单员工工作时运用工具,增加效率;往上是整个组织有计划导入,采购或调用服务给团队;再往上是将模型与服务整合至公司产品。

目前看来,企业应用仍以最基础的个人自发使用生成式AI工具最突出。

“生成式AI让内容创作效率变好,使生产力提升”,Google前董事总经理简立峰解释,现在GenAI主要还是扮演生产力工具角色,员工用过觉得有感,发现真的可以提升效率,因此自发使用。目前观察,行销、客服和程式开发是主要发挥战场。

举例来说,行销可先用ChatGPT产生一版文字,接着再微调。利用GitHub Copilot辅助程式开发的工程师效率也大幅提升,既可拿Copilot生成程式码框架打好地基,也能自己写完再请AI给建议,甚至让Copilot重新调整架构。

美华人力资源管理协会(SHRM)和数据研究机构The Burning Glass Institute报告,生成式AI对工作的影响可以分为三种:自动化(automate)、增强(augment)和改变型态(transform)。自动化,指的是让AI接手花时间却不用太多专业技能的任务;增强,让AI扮演助手,协力完成仍需要人类专业技能的任务;改变型态,指AI彻底改变工作核心,工作可大幅转变方向。

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▲ 生成式AI影响工作的三种类型。(Source:整理受访者意见和《生成式AI与劳动力》,SHRM & The Burning Glass Institute,2024.2)。

只要掌握生成式AI的特点,无论工作类型,都有机会运用。新科立委葛如钧就分享,与外国朋友通信时,他会利用ChatGPT检查文法,“我会希望他感觉更友善,所以会用它proofread(校对)”。

不只通话,他希望以后期定政策或提政见时,也能仰赖生成式AI的翻译能力,推出不同语言版本。“你看日本Web3白皮书只有英文跟日文,中国台湾人想知道政策怎么办?抱歉要读英文版,但不是每个人英文都那么好。”若未来能做到,既可以跟不同读者对话,也增加国际化程度,消除语言隔阂。

这些工作娴熟使用生成式AI的先行者,毫无疑问“先一步看到未来”。

不过生成式AI那么好用,为什么没看到企业大规模引进?

ChatGPT导入有效益,为何不做?

从跨国会计事务所资诚(PwC)1月调查,或许可见端倪。

这份针对亚太地区执行长、中国台湾也在受测范围的调查指出,虽有超过75%执行长一致同意,三年内生成式AI会大幅改变企业创造价值的方式、增加产业竞争,同时也让员工需要培养新技能,然而过去一年,公司导入生成式AI的只有33%,因生成式AI改变企业科技策略的更只有28%。

看到员工自发性使用,又明知导入有效益,为何不做?报告推测,“生成式AI演进的速度极快,可能解释采用规模和乐观想法间的差距。技术可得性、员工技能落差,资料隐私与安全问题,都扮演其中角色。”

简立峰直言,个人使用很简单,打开ChatGPT就好,但企业采需有完整配套,大语言模型产生内容不保证正确、之后不容易最佳化,若没有建立完整团队,跟个人使用挑战度不是同量级。

此外,成本考量也是重点。“中小企业老板会算成本,也要观察别人用得怎样”,观望期间,至多先鼓励员工多活用工具,但规模够大企业不能不采取行动,“大企业的风险就是,你不投资不行”,简立峰强调,若不趁现在投入,即使练兵也好,之后可能瞬间被竞争对手弯道超车。他建议,中小企业若缺钱缺人,至少可以鼓励员工使用,大企业则要培养实验精神多尝试。

英国企业生成AI案例,七成都还在验证阶段

这情况并非中国台湾独有。去年11月,英国财政部调查AI如何影响金融业,结果显示,超过70%生成式AI案例,仍在概念验证与前测阶段,呼吁人类正经历“科技演变的成长痛”。尽管生成式AI潜力巨大,但仍需累积数年之久,才能真正见证生产效率大规模提升。

(本文由 远见杂志 授权转载;首图来源:Pixabay)

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