利用 AI 工具提升生產力
生成式 AI 是一項突破性技術，正在徹底改變工作者完成工作的方式。每天都有新的 AI 工具問世，讓工作者能夠將例行工作自動化，並生成文字、圖像或模型。對小型企業來說，這可能表示使用 AI 快速撰寫部落格文章、為社群媒體製作圖像，甚至透過聊天機器人延長客戶服務時數。節省時間的可能性相當大。事實上，生成式 AI 最令人振奮的方面之一，在於它有潛力讓工作者擺脫重複且耗時的工作，從而能專注於更具策略性與創造性的工作。
釋放潛力: AI 生產力工具如何改變工作方式
AI 基本資料
- 品質問題: 產生內容的品質和一致性可能差異很大。它可能無法達到人類對準確性或創造力的標準。
- 延續偏見：生成式 AI 可能會延續訓練資料中原本就存在的偏見，導致內容帶有偏差。必須識別並降低這種偏見。處理訓練資料和演算法中的偏見，也很重要，這樣才能確保生成式 AI 工具一開始就不會產生有害或歧視性的內容。
- 隱私疑慮: 使用者在使用生成式 AI 工具處理敏感性、專有或個人資料時必須謹慎，因為這些工具可能會無意間產生違反隱私權的內容。
雖然生成式 AI 可作為提升生產力的強大工具，但不應被用於制定重大決策，特別是在醫療保健、金融或法律等行業，這些領域中人類的專業知識至關重要。它也無法取代人類的創造力。AI 生產力工具可以支援並提升人類的生產力與創造力，而不是取代它們。
使用 AI 生產力應用程式的時機
AI 生產力應用程式對幾乎任何規模的企業都很有幫助，包括 小型企業。工作者可以使用 AI 提高生產力、將耗時的人工工作自動化，讓他們將時間花在更有價值的活動上。以下是最好的 AI 生產力工具協助企業簡化營運的幾種方式。
- 重複性工作的自動化。 AI 解決方案 能夠自動化處理諸如資料輸入、文件處理及客戶支援等例行工作。這項自動化可讓團隊有更多時間專注於策略性活動。
- 擴展客戶服務。 聊天機器人和虛擬助理可以處理客戶查詢並提供全天候支援，在不需員工全天候輪班的情況下，提升客戶服務的可取得性。
- 資料分析。 企業可以使用 AI 演算法快速處理和分析大量的資料，以取得對客戶行為、市場趨勢和作業效率的寶貴深入解析。資料導向的決策制定有助於做出更明智的選擇，並取得更好的成果。
- 供應鏈最佳化。 AI 可協助最佳化庫存管理、改善需求預測，以及降低成本，並同時確保產品可於需要時可供使用。
- HR 和人才管理。 招募者可以可透過使用 AI 生產力工具來簡化招聘流程，並快速篩選履歷中的關鍵字，並將履歷與職位要求進行比對，協助企業更快找到合適的人選。它也可以協助員工入職和訓練。
- 行銷與銷售策略。 行銷和銷售團隊可以利用 AI 快速分析客戶資料、找出最有效的行銷管道和策略，然後精準分配資源。AI 也可以協助潛在客戶評分和銷售預測。
- 工作流程最佳化。AI 可以分析工作流程並提出改進建議，協助企業最佳化其內部流程，以提升效率。
- 翻譯與通訊。 使用 AI 支援的翻譯工具，促進與國際客戶或合作夥伴順暢溝通，並打破語言障礙。
- 成本降低。 透過自動化工作和最佳化流程，AI 生產力應用程式可協助企業降低作業成本並改善獲利。
那麼，AI 如何提高生產力?
雖然 AI 生產力工具是相對較新的技術，但已有多項研究顯示，它們對於許多產業的生產力有正面的影響。這些研究顯示，AI 技術可透過自動化執行工作、改善決策制定和最佳化流程，提升各產業與各角色的生產力。
研究顯示，客戶支援使用 AI 可提升生產力
根據美國國家經濟研究局於 2023 年 4 月進行的初步研究《Generative AI at Work》，「使用 AI 工具來引導對話的客戶支援人員，生產力幾乎提升了 14%。」
研究人員判定，使用 AI 工具的代理程式每小時解決的客戶問題數增加了 13.8%。經驗最少的員工生產力提高了 35%，每小時解決的問題數量也隨之增加; 而經驗較豐富、表現最優異的員工則未受影響。這項資料顯示 AI 可能是上線的有效工具。研究也發掘出使用 AI 生產力應用程式的額外優點，包括更正面的客戶評論、減少呈報給經理，以及減少代理程式之間的流失。1
開發人員使用 AI 完成工作的速度幾乎快了 56%
在由 Sida Peng 等人於 2023 年 2 月進行的《The Impact of AI on Developer Productivity: Evidence from GitHub Copilot》研究中，研究人員檢視了 AI 工具對軟體開發生產力的影響。在研究期間，開發人員使用了 GitHub Copilot 這個 AI 程式設計助理，提供相關程式碼和函數，以便盡快以 JavaScript 建立一個 HTTP 伺服器。對照組無法使用此工具。使用 GitHub Copilot 的開發人員完成工作的速度快了 55.8%。經驗較少的程式設計師、年紀較大的程式設計師，以及長時間工作的程式設計師，從這個 AI 工具中獲得的效益最大。2
AI 可以提升生產力的範例
生成式 AI 工具有潛力，能透過自動化工作、產生內容，以及協助決策制定，大幅提升員工生產力。要決定在何處以及如何使用 AI 生產力應用程式，取決於您的員工需要完成什麼工作。以下只是幾個範例，說明最好的 AI 生產力工具如何協助您的員工完成更多工作。
- 內容產生。 撰稿人和和內容創作者可以利用生成式 AI 快速產出文章、報告和產品說明，從而節省大量時間。
- 平面設計與建模。 設計人員可以運用像 Microsoft Designer 這樣的生產力 AI 工具，根據使用者輸入來生成設計、版面配置和視覺內容，從而簡化設計流程。在建築和產品設計等產業中，生成式 AI 也能協助建立 3D 模型和原型，縮短設計反覆修改所需的時間。
- 程式碼生成。 AI 能根據高階描述或特定需求，生成程式碼片段甚至完整的程式，藉此協助開發人員，從而加速軟體開發。
- 醫學診斷。 醫療人員可以使用 AI 來判讀 X 光、CT 掃描、MRI 和乳房攝影等醫療影像。深度學習演算法可協助放射科醫師辨識影像中的模式與異常，從而做出更精確的診斷。例如，AI 可協助偵測癌症、骨折或神經系統疾病的早期徵兆。
- 製造與品質控制。 員工可以運用 AI 支援的機器人和攝影機檢查組件線上的產品、偵測瑕疵並確保生產品質優良。在 AI 的協助下，員工可以更快的速度和更高的精準度進行作業。
這些範例展現了生成式 AI 工具的多樣性; 它們能透過自動化執行工作並向員工提供寶貴協助，來處理工作、減少人工投入並提升生產力。若要了解 AI 在提高生產力方面的完整潛力，企業必須仔細評估其特定需求和目標、投資適當的技術，並確保員工經過訓練，能夠有效地使用 AI 系統。員工在運用 AI 提升工作效率時，也應留意相關的道德考量、資料隱私及資安問題。
如何將 AI 整合到您的工作流程中
在日常工作中運用 AI，能提升各職位及各產業的工作生產力、效率及決策能力。以下提供一些指引和幾個 生產力秘訣，說明員工如何有效將 AI 整合到日常工作中，包括何時應該使用 AI，以及何時不應該使用 AI。
- 研究 AI 基礎知識。 將 AI 整合到您的每日活動之前，必須先對 AI 有基本了解，包括其功能和限制。熟悉常見的 AI 技術，例如機器學習和自然語言處理。
- 找出相關使用案例。 決定 AI 可在您工作或產業中提供最大價值的地方。請尋找重複性高、以資料為導向，或需要模式辨識的工作。常見的使用案例包括資料分析、客戶支援自動化和預測性維護。
- 選取正確的 AI 工具。 選擇符合您特定需求和技能程度的 AI 工具或平台。有些 AI 工具操作簡便，幾乎不需要編寫程式碼；而有些則可能需要較高的技術專業知識。如果您是第一次使用 AI，選擇容易上手的工具。
- 從小型專案開始。 首先，將人工智慧整合到規模較小且容易管理的專案中。從小處著手，可讓您在不感到負擔過重的情況下學習。當您越來越熟悉後，再逐步增加 AI 專案的規模與複雜度。
- 與經驗更豐富的使用者共同作業。 如果您才剛開始接觸 AI，請與具備較多 AI 專業知識的同事或團隊合作。跨職能協作有助於確保人工智慧能成功整合至您的工作流程中。
AI 生產力工在用於處理重複性工作、資料分析和模式辨識時，會非常實用。不過，有些情況不適合使用 AI。
- 缺乏資料。 如果可用來訓練 AI 模型的高品質資料不足，AI 生產力工具可能不適合您的工作。
- 需要批判性思考的工作。 對於那些需要人類直覺、同理心或藝術表現力的創意或批判性思考任務而言，人工智慧未必總是最佳選擇。
- 高敏感性或涉及倫理的決策。 對於具有重大倫理影響的決策，例如招募或醫療診斷，請避免在缺乏謹慎的人為監督情況下使用 AI。雖然人工智慧確實能協助您找到正確方向，但在做出敏感性決策時，仍需仰賴人類的判斷。
- 需要透明度的案例。 在透明度與問責制至關重要的情境下，由於人工智慧模型缺乏解釋其決策的功能，因此可能並不適用。
將人工智慧整合至日常工作中，需仔細考量其能力與限制，選擇合適的工具，並從容易管理的專案著手。員工應將人工智慧運用於能帶來實質效益的工作上，同時在需要人類判斷力、道德準則或創造力的情境中保持謹慎。共同作業和持續學習是成功整合人工智慧的關鍵。
有效使用 AI 工具的秘訣
在日常工作中加入 AI，可以提高生產力，並免去處理耗時且重複性工作。不過這需要一段適應期。使用 AI 工具時，最具挑戰性的工作之一就是學習如何撰寫有效的提示。提示是您提供給 AI 工具的輸入內容，用以讓它知道您想要什麼樣的文字、圖片或程式碼。撰寫優質的提示語，對於從 ChatGPT 這樣的語言模型中獲得理想結果至關重要。
以下提供一些秘訣，協助您撰寫更好的 AI 提示
- 保持明確。清楚說明您的問題或要求。請指定您希望答案採用的格式或結構。
- 提供內容。 請提供 AI 模型相關的資訊供其處理，包括任何必要的背景資訊或限制條件。在提示中加入範例，闡明您的期望。
- 提出開放式問題。 如果您的問題可以用「是」或「否」來回答，請改寫以鼓勵對方給予更詳細的回答。當您創建需要解釋或闡述的提示時，將會獲得更好的結果。
- 測試並反覆調整。 請嘗試以幾種不同方式詢問相同的問題。檢視生成的輸出結果，然後根據回應的品質來調整並優化您的提示語。
撰寫優質的提示語是一個反覆調整的過程。請透過實驗與調整您的做法，以針對您的特定應用情境取得最佳成果。請務必由真人審閱任何由人工智慧生成的內容，以確保其準確性與適當性。
善用 AI 提升生產力
我們才剛開始看到 AI 生產力工具對員工輸出內容的影響。每天都有新的應用程式和功能上市。Microsoft 最近宣布了 Microsoft 365 Copilot, 它將次世代 AI 整合到 Microsoft 的工作場所生產力工具中。
AI 工具無法取代人工作業，但可以協助減輕耗時且重複性高的工作負擔，提升員工創新和創作的能力。立即開始使用 AI 工具，提高貴公司的生產力。
Microsoft 365 團隊專注於共用資源，以協助您開創、執行和拓展業務。
- [1]Erik Brynjolfsson 等人，《衡量生成式 AI 對生產力的影響》，美國國家經濟研究局，2023 年 6 月， 衡量生成式 AI 對生產力的影響 | NBER.
- [2]Sida Productivit 等“人，《AI 對開發人員生產力的影響：GitHub Copilot” 證據》，arXiv，2023 年 2 月， https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2283278
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