部署了四个AI模型后，我优化了50％的员工
2017年7月8日，著名畅销书《人类简史》和《未来简史》的作者尤瓦尔·赫拉利来到中国。他讲到，体力劳动已经被机器取代，大家觉得还有脑力，于是所有人转型做白领。但现在，人工智能出现了，脑力劳动可能也要被取代了。体力劳动，可以被机器取代，但是脑力劳动，应该无法被取代吧？GPT-4、Microsoft 365 Copilot、Midjourney V5、Google PaLM API，一颗颗AI领域的重磅炸弹，扎堆引爆。很多人惊呼，这个让人惊喜也让人惊恐的人工智能，到底将如何影响商业世界？有天早上，一位无锡的企业家涂总，他在微信上给我讲了一件事儿。哦，能仔细讲讲吗？
于是这位学员，向我分享了自己使用AI后的经验和感受。
听完后，我深受震撼。很有启发。
我请同事采访了这位企业家学员，今天，也把这些收获分享给你。
如何应用AI，改变我们的工作流？
根据耶鲁大学和牛津大学的研究人员对352位人工智能专家进行的采访，人工智能到2060年前后，有50%的概率完全超过人类。突飞猛进的AI，在金融、医疗以及生活的方方面面，给我们带来了巨大的不确定性。因为使用了AI模型，工作效率得到大幅提升，各项成本大幅下降。我们精简了人员，但生产效能却不降反增，业务规模也开始迅速膨胀。原来我们有大概70个医学编辑，后来使用AI之后，发现文案输出效率远远高于人工。比如针对一款新药，做上市后推广宣传，患者教育，需要给甲方提供患教内容主题规划及制定内容推广策略。我们给AI模型发出指令，生成内容，可以至少节约70-80%的创作时间，编辑只要做调整、润色、校正就好。以前可能需要2~3天产出一篇文章，一篇文章的生产成本需要大几千元。使用AI后，平均3个小时，最快45分钟，即可成文。比如协助医生做一份关于RWS研究的CRF表单，我们让AI进行角色扮演，让它充当一个试验的研究者，AI给出的表单结构也非常清晰。假设AI工具可以在创作上解决大部分原创创作，大大提升工作效率，那意味着什么呢？比如让视频部的视频编辑，医学编辑，一天写100条短视频脚本。先开一个项目启动会，从接到客户需求到分析客户需求，这需要大概1天时间。然后团队搜索资料，找竞品，和客户初步沟通等等，这大概需要2天时间。提炼需求，头脑风暴，设计执行插画，脚本，定风格,MG(Motion Graphics)还是三维风格，这又需要大概7天时间。等到电脑渲染完，提交初稿，可能又要7天，甚至半个月都有可能。以前，我们写脚本，团队是绞尽脑汁，昼思夜想，写完还要手工再筛选。人一天写3个脚本就不错了，机器可以一天生产100条，不知疲倦。虽说这100条，并不一定像人生产的那样拿来就能用。但是通过规模量产，然后人工在这个基础上进行调优，也可以很快地形成一个至少60分的脚本。因为AI比我们美工画得好，出图快，稍微修一修，就可以用。我们给12岁以下的孩子做生理学科普知识，从脚本，分镜到原画，到上色。以前需要一二十个人干，现在我们一个人就等于20个人。除了编辑，动画等执行层面的应用，还有就是我们在服务客户时基于AI的自然语言应用，包含辅助问答、图像识别等等。比如基于企业微信对话辅助问答，包括药品说明，疾病描述，结合上下文回答，答案参考等等。多信息采集定制属于自己的AI机器人，实现基于pdf的快速阅读。以前医生查资料，花费时间很多，信息庞杂，还难以梳理出要点。有了AI以后，可以传递多个同一类型的pdf给AI。通过机器学习，获取输入的pdf的核心要点，概括出核心要点，可通过上下文结合要点传递相应的分析结果输出给医生。对于时间紧、任务重的医生来说，可以在有限的时间里快速查阅更多的资料，获取更多的数据信息。不仅是医学行业，从财务和销售报告到项目和业务建议书、培训手册和法律合同，AI都可以快速提供所需的信息，帮助相关从业人员提升工作效率。比如家里的老人身子弱，日常调理身体，你想花几千元请个营养师帮助。我们的AI医学营养师可以智能饮食方案生成+餐食点评。比如老人拍了一张早晨的膳食图片，盘子里有玉米、鸡蛋、白菜、紫甘蓝、蛋白质饮品等等。发送给AI医学机器人之后，AI可以快速识别出食品种类，并给出膳食搭配建议，最后真人营养师快速人工复核并纠错。父母笑哈哈，想着一辈子都重油重盐过来了，这不好好的。但是如果你把一个医生请回家吃饭，医生随口说两句，重油重盐对身体不好啊......我们希望借助技术的力量，让每个用户都拥有专属于自己的AI营养师，帮助医生提升工作效率，也帮助千万家庭解决营养膳食搭配问题。还有一些场景是，一些病人去医院，进行了血检和尿检之后，拿到报告单，通常他们是看不懂的，病人完全没有任何基础的知识，怎么办？比如正常尿酸水平是多少？我的数值有没有在正常范围之内？啥是快速C反应蛋白？我的数值超出了正常值，这意味着什么？
这个时候拍照发给AI，AI可以快速识别检测报告，给出解释，做一个辅助医生的优秀小助手。另外，通过AI，也可以建立1v1小群，为患者提供个性化精准服务，比如患者信息及随访表单填写、患教内容精准推送、动态化DOT管理追踪，及时发现脱落风险主动干预等等。还有客服，我们的客服也采用了AI自动化随访，一个患者一个群，100万患者，100万个群，全部采用自动化来管理。现有工作流的作品，也可以留出更多的思考时间，提高作品的质量。
使用AI后，选育用留发生了什么变化？
这些人，肯定不是拍脑袋裁的，能留下的人，也都是有原因的。比如一些又贵又没用的中间管理层，重复性工作比较多的美工等。还有一些跟了特别久的员工也会保留，比如有的孩子已经跟了8年，甚至10年。我让一个优秀部门负责人去裁自己部门的人，他怎么都裁不掉。他觉得每个员工都很重要，都舍不得，手心手背都是肉。我的思路也很简单，一定是保留能打仗的优秀核心人才。在市场上来看，组织得先活下来，才能让员工活的体面。假设公司是一艘大船，而船即将沉没，现在给你个选择：只有能完成目标的人才能带着你跳上小舢板，让你重新上岸。从管理效率层面来讲，组织在发展壮大过程中，其实很容易陷入到帕金森法则中。组织一旦形成，组织人员就开始自我膨胀，每个管理者都考虑通过增加自己业务组的人数和拆分工作量，来显得自己很忙，地位很重要。一流的人雇一流人才，二流的人雇三流，甚至四流人才。人员不断膨胀，每个人都很忙，但组织效率越来越低下。所以其实在很多超过五千人的组织，你陆陆续续砍掉一半人。因为存在太多运行效率不高的机制、业务组、成员等等。公司想裁员，其实很多员工也忍领导很久了，早就受不了公司了。看我们不顺眼的，正好也趁这个机会，下定决心，彼此祝福。还有就是我们看中的员工，想留下，也不一定能留得住。别人有别人的想法，公司的发展空间，上下级的协作氛围，公司的激励机制等等都会影响员工的选择。
你觉得自己，为什么没被裁掉？
听完涂总的分享，我又随机问了现场一个没有被裁掉的员工。还有很重要的一点，就是学习能力和学习效率，以及对新事物的好奇心。就像如果Chat GPT出来一个月了，你都没有想去申请账号去体验尝试。有人可能会说，我也想体验呀，但是有好多卡点，我体验不了，怎么办？一定要时刻保持主动思考，想想为什么别人行，而你不行。有些人会觉得新事物和自己毫无关系，这在我看来非常可怕。如果你觉得没关系，那么这个世界也会觉得你可有可无。但是有朝一日流落田间，被农妇捡到，只能沦为烧火棍。同样使用AI，你使用就是人工智障，别人使用就是人工智能。AI 回答质量高低，除了依赖其本身的算法模型作为支撑，也需要人类作为主体提供高质量的Prompts——提示词进行驱动。另外就是作为老员工，对公司管理流程和价值观都非常熟悉和认同，协作起来效率高。新人可能有能力强的，但是并不一定发自内心的认可这些，那长远来看，其实也不一定真的彼此适合。但是成熟的人，能够快速翻篇，认识到自己的错误，快速复盘改进。
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