How to Make AI Work at Work
22:30 Share

AI发展迅速，但组织却落后了。在这篇文章中，NLW探讨了Ethan Mollick教授关于利用AI优势的三部分组织架构，认为代理的出现更加突显了问题的紧迫性。来源：https://www.oneusefulthing.org/p/making-ai-work-leadership-lab-and获取无广告AI每日简报：⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://patreon.com/AIDailyBrief⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠由以下机构提供：KPMG – 请访问 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://kpmg.com/ai⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 了解更多关于KPMG如何帮助您利用AI解决方案创造价值的信息。Blitzy.com - 请访问 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://blitzy.com/⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 在几天而不是几个月内构建企业软件Vertice Labs - 查看 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠http://verticelabs.io/⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ - 一家专注于产品开发和面向中小型企业的AI代理的AI原生数字咨询公司。来自Superintelligent的代理准备情况审核 - 请访问 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://besuper.ai/ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠申请您公司的代理准备情况评分。AI每日简报帮助您了解AI领域最重要的新闻和讨论。订阅播客版本的AI每日简报，无论您在哪里收听：https://pod.link/1680633614订阅时事通讯：https://aidailybrief.beehiiv.com/加入我们的Discord：https://bit.ly/aibreakdown有兴趣赞助节目吗？[email protected] </context> <raw_text>0 今天在AI每日简报中，我们将讨论如何让AI在工作中发挥作用。AI每日简报是一个关于AI领域最重要新闻和讨论的每日播客和视频。感谢今天的赞助商KPMG、Blitzy.com和Super Intelligent。要获得节目的无广告版本，请访问patreon.com/ai daily brief。

大家好。愉快的阵亡将士纪念日周末快乐。因为是周末，我们当然会进行长时间的阅读。本周，我们将再次与唯一一位Ethan Mollick教授一起，他发表了一篇名为《让AI发挥作用，领导力实验室和大众》的新文章。对我来说，这篇文章非常有趣。一方面，这里面没有任何我不同意的内容。我认为建议很好，我认为组织应该遵循这些建议。并且

然而，我发现自己感觉它像是为另一个时代，坦率地说，是比我现在所处的AI时代更简单的时代而写，并且是关于那个时代的。不过，让我们深入探讨一下。阅读一些摘录，然后我们再讨论。从我略显疲惫的声音中可以看出，这实际上是我在朗读。这不是AI。

Ethan写道：“公司正在使用不完整的信息来进行AI转型。我认为四个关键事实解释了AI采用过程中真正发生的事情。第一，AI提升了工作效率。我们怎么知道呢？一方面，员工肯定认为它确实如此。一项对丹麦知识型员工的代表性研究发现，用户认为AI将他们41%的工作任务的工作时间减少了一半。最近一项对美国人的调查发现，员工表示使用AI使他们的生产力提高了三倍。

第二，很大一部分人在工作中使用AI。一年前的那项丹麦研究发现，65%的营销人员、64%的记者和30%的律师等都曾在工作中使用过AI。对美国员工的研究发现，在2024年12月，超过30%的人在工作中使用过AI，这一数字在2025年4月增长到40%。当然，在一个ChatGPT是全球第四大访问网站的世界里，这可能是一个低估。

现在，编辑在此处进行说明，这是NLW插话。我们还看到了KPMG脉搏调查等内容，该调查显示，在第四季度和第一季度之间，日常AI使用率从22%大幅跃升至58%。同样，这是像副驾驶这样的日常AI使用情况。因此，显然这种东西的普遍性正在发生，并且发展得非常快。

现在回到Ethan。第三，与大多数人目前意识到的相比，今天的AI系统可以实现更多的变革性收益。深度研究报告可在几分钟内完成数小时的分析工作。代理才刚刚开始出现，可以完成实际工作。越来越智能的系统可以产生真正高质量的结果。第四，这些收益并未被公司所获得。到目前为止，公司通常报告说AI带来的收益很小或中等。截至2024年底，工资或工作时间没有重大影响。

我们如何将前三点与最后一点调和起来？答案是，提高个人绩效的AI使用不会自然转化为提高组织绩效。要获得组织收益，需要进行组织创新，重新思考激励措施、流程，甚至工作的性质。但是，公司内部的组织创新能力已经萎缩。几十年来，公司一直将此工作外包给咨询公司或企业软件供应商。

他们开发通用的方法来同时解决许多公司的难题。至少在一段时间内，这行不通。没有人拥有关于如何最好地利用贵公司AI或将其集成到贵公司组织中的方法的特殊信息。即使是主要的AI公司在发布模型时也不知道如何最好地使用它们。我们都在一起摸索，所以如果你想获得优势，你必须比其他人更快地找到答案。为此，你需要利用领导力实验室和大众的力量，这是AI转型的三个关键。

领导力。最终，AI首先是一个领导力问题，领导者认识到AI带来了紧迫的挑战和机遇。越来越多的领导者开始认识到需要解决AI问题。你可以在Shopify首席执行官和Duolingo首席执行官的病毒式备忘录中看到这一点。但仅仅有紧迫感是不够的。这些信息很好地传达了“为什么现在”这个问题，但未能描绘出至关重要的、生动的画面。AI驱动的未来对您的组织来说究竟是什么样子？

员工不会因为领导层关于绩效提升或底线的声明而积极改变。他们想要清晰而生动的未来图景。未来的工作将会是什么样子？效率提升会转化为裁员，还是会用于发展组织？员工如何因其使用AI的方式而获得奖励或惩罚？你不必肯定地知道答案，但你应该有一个你愿意分享的目标。员工正在等待指导，而这种指导的性质将影响大众如何采用和使用AI。

然而，整体愿景是不够的，因为领导者需要开始预测在一个AI的世界中工作将如何改变。虽然AI目前并非大多数人类工作的替代品，但它确实取代了这些工作中的特定任务。然后，Ethan用研究改变法律研究、改变编程方式以及营销的重大变化为例，例如谷歌的新VO3模型，当然，该模型实际上能够让人们在广告中说话。

Ethan继续说道，然而，能够更快地制作简短的视频剪辑或代码，或按需获取研究成果并不等于绩效提升。要做到这一点，需要决定领导力在实验室中应该在哪里共同努力，以构建和测试将AI和人类整合在一起的新工作流程。这也意味着从根本上重新思考你为什么要执行特定任务。公司过去曾为一份单一的研究报告支付数万美元。现在他们可以免费生成数百份这样的报告。这允许你的分析师和经理做什么？如果数百份报告没有用，那么研究报告的意义何在？

我越来越看到组织开始尝试采用激进的新工作方法来应对AI。例如，分散软件工程团队，将他们从中央IT职能中移除，而是让他们与主题专家和营销专家一起在跨职能团队中工作。这些团队可以一起完成工作，并在几天内独立完成原本需要跨部门协调数月才能完成的项目。这只是工作的一种可能未来。领导者需要描述他们想要的未来，但他们也不必自己产生所有创新的想法。

相反，他们可以转向大众和实验室。大众。创新和绩效改进都发生在大众中，即那些想出如何使用AI来完成工作的员工。由于没有AI使用说明书，因此学习如何熟练使用AI是一个发现过程，这有利于经验丰富的员工。对自己的工作有深入了解的人可以很容易地通过反复试验来评估AI何时对他们的工作有用，而局外人则无法做到这一点。

经验丰富的AI用户可以分享他们的工作流程和AI使用方式，从而使每个人都受益。受此愿景的吸引，公司越来越多地让员工直接访问AI聊天机器人，并进行一些基本培训，希望看到大众进行创新。

大多数人都会遇到同样的问题，发现官方AI聊天机器人的使用率最高只有20%左右，并且报告的生产力提升很小。然而，超过40%的员工承认在工作中使用AI，并且他们私下报告了巨大的绩效提升。这种差异指出了两个关键动态。许多员工隐瞒了他们使用AI的情况，而另一些员工则不确定如何有效地将AI应用于他们的任务，尽管接受了初步培训。这些问题可以通过实验室中的领导力来解决。

解决隐藏的AI或秘密机器人问题是一个领导力问题。然后，Ethan谈论了我们在这个节目中一直谈论的内容，这基本上是所有员工（他们不是试图规避规则）将他们的AI使用情况保密的所有充分理由，因为他们希望能够获得好处，但他们不想受到惩罚。他们不想被剥夺这些工具。他们不想被认为他们的工作合法性较低。

Ethan继续说道，领导力可以提供帮助。与其进行关于AI伦理含糊不清的讨论或令人恐惧的全面政策，不如提供明确的允许任何形式实验的领域，并且倾向于允许人们在道德和法律允许的情况下使用AI。即使有适当的修改和激励措施，仍然会有相当数量的员工不愿意探索AI，而只是想要明确的用例和产品。这就是实验室发挥作用的地方。

实验室。与分散式创新一样重要，还有一种更集中的努力来弄清楚如何在您的组织中使用AI。与许多研究组织不同，实验室是双向的，既参与未来的探索（在AI中可能只有几个月的时间），又参与开发，不断发布新产品和方法。因此，实验室需要由主题专家以及技术人员和非技术人员组成。

幸运的是，大众为研究人员提供了帮助，因为那些想出如何使用AI并自豪地与公司分享的人通常是实验室的理想成员。他们的工作将完全或主要与AI有关。你需要他们专注于构建，而不是分析或抽象策略。然后，他列举了实验室人员可能构建的一些内容。例如，他写道，获取来自大众的提示和解决方案，并快速广泛地分发它们。为您的组织构建AI基准。我认为这一点非常重要，我们稍后会再讨论。

但他也说，要超越基准来构建尚不完善的东西。如果您使用AI代理来完成关键业务流程的所有工作，那会是什么样子？构建它并查看它在哪里失败。然后，当新的模型出现时，将其插入您构建的内容中，看看它是否更好。如果进步的速度持续下去，这将使您有机会首先了解事情的发展方向，并在AI模型改进超过关键阈值的第一个时刻拥有可部署的原型。最后，他写道，构建挑衅。许多人还没有真正参与AI的潜力。

演示和感官体验会让人们震惊地了解AI如何改变您的组织，甚至让他们感到有些不适，这在激发好奇心和克服惰性方面具有巨大的价值。展示今天看似不可能的事情，但明天可能会成为司空见惯的事情。他的结论是，重新审视组织。事实是，即使是这个框架也不够。从结构到流程再到目标，我们的组织都是围绕人类智能建立的，因为这是我们所拥有的一切。

AI改变了这一基本事实。我们现在可以按需获得某种智能，这要求我们更深入地思考工作的性质。

当过去需要几周才能完成的研究现在只需几分钟就能完成时，瓶颈不再是研究了。而是弄清楚要进行什么研究。当代码可以快速编写时，限制就不是编程速度了。而是理解要构建什么。当内容可以即时生成时，约束就不是生产了。而是知道什么对人们真正重要。变化的速度并没有减慢。每隔几个月、几周或几天，我们都会看到新的功能，迫使我们重新思考什么是可能的。

这些模型在复杂推理、处理数据、理解上下文方面越来越好。他们开始能够自己计划和行动。每一次进步都意味着组织需要更快地适应，进行更多实验，并对AI对其未来的意义进行更宏大的思考。挑战不在于实施AI，而在于改变工作的完成方式。而这种转变需要在技术本身不断发展的同时发生。关键是将AI采用视为一项组织学习挑战，而不仅仅是一项技术挑战。

成功的公司正在建立领导层、实验室和大众之间的反馈循环，使他们能够比竞争对手更快地学习。他们正在重新思考关于工作完成方式的基本假设。而且至关重要的是，他们没有将这一挑战外包或忽视。开始的时间不是一切变得清晰的时候。现在就开始，当一切仍然混乱和不确定的时候。

优势属于那些愿意最快学习的人。

KPMG可以向您展示如何将AI和AI代理集成到您的业务战略中，使其真正有效，并建立在值得信赖的AI原则和平台之上。查看KPMG的真实案例，了解AI如何帮助其客户取得成功，以及

在www.kpmg.us/AI。再次强调，是www.kpmg.us/AI。今天的剧集由Blitzy提供赞助，Blitzy是一个具有无限代码上下文的企业自主软件开发平台。

如果您还不确切知道这意味着什么，请不要担心，我们将进行解释，而且它很棒。因此，Blitze与您最喜欢的编码副驾驶一起用作企业的批量软件开发平台。它适用于那些寻求在大型代码库上实现显著开发加速的人。传统的副驾驶可以帮助开发人员完成逐行完成和代码片段，

但Blitze在IDE之前工作，首先记录您的整个代码库，然后部署超过3000个并行工作的协调AI代理，以批量构建数百万行高质量代码，用于大型软件项目。因此，无论是代码库重构、现代化还是产品路线图的批量开发，Blitze的整体理念都是为了为企业提供显著的速度提升。

简单来说，对于最终提供给人类工程团队的每一行代码，Blitze都会编写数百次，并使用不同的代理验证输出，以便为企业批量提供最高质量的代码。然后，通常需要数十名开发人员工作数月的项目现在可以用一小部分团队在几周内完成，使组织能够显著缩短开发周期，并将产品更快地推向市场。

如果您的企业希望加快软件开发速度，无论是大型现代化、重构，还是仅仅提高STLC的速度，请访问blitzy.com（B-L-I-T-Z-Y.com）联系Blitzy预订自定义演示，或者直接点击“开始使用”并立即开始使用该产品。

今天的剧集由Super Intelligent赞助，更具体地说，是Super的代理准备情况审核。如果您已经收听了一段时间，您可能已经听我说过这个了。但基本上，代理准备情况审核的想法是，这是一个我们创建的系统，可以帮助您为您的业务设定基准并规划机会。

在您的组织中，代理可以具体帮助您解决问题，创造新的机会，再次强调，这是完全为您定制的。当您进行此类审核时，您将进行基于语音的代理访谈，我们将与您的一些领导和员工合作。

来规划组织内部正在发生的事情，并找出您在代理旅程中的位置。这将产生一个代理准备情况评分，其中包含一组深入的解释、优势、劣势、关键发现，当然还有一组非常具体的建议，然后我们可以帮助您找到合适的合作伙伴来实际履行这些建议。

因此，如果您正在寻找一种启动您的代理战略的方法，请发送电子邮件至[email protected]，让我们将您连接到代理时代。好的。

好的，这篇文章中有很多内容我非常赞同。我认为Ethan和我对如何判断这一点可能有非常相似的经验。他与许多不同规模和行业的众多企业进行了交流。目前，Superintelligent每天与大约20家不同的公司进行交流。因此，我们也听到了一些关于这一切是如何发生和发展的类似的、不同的说法。

那么，我最强烈赞同的一些事情是什么呢？首先，必须强调的是，这里确实存在一个领导力挑战。我认为到目前为止最重要的一句话是，“效率提升会转化为裁员，还是会用于发展组织？”这是员工需要回答才能完全致力于您希望他们致力于的任何AI战略的核心问题。这也是塑造您的AI战略实际外观的最关键问题。

您是效率AI阵营的成员吗？您只关心用更少的资源做同样的事情？还是您是机会AI阵营的成员？您是否在考虑增长以及您以前从未可能做到的所有不同的事情？正如我之前所说，我非常肯定，许多组织默认会选择效率AI，甚至在短期内会受到喜欢成本下降的华尔街和短期投资者青睐。

我还认为，这些组织不可避免地会被那些选择机会路线并理解这里存在比仅仅编写更多营销文案更大的变化的组织所超越。

或支付低于您的法律账单或客户服务费用。那些超越简单效率的组织将绝对会击败那些没有超越简单效率的组织。我还认为，总的来说，Ethan对需要结合领导力、自下而上和自上而下的集中式举措的阐述是正确的。您确实需要所有这些部分协同工作。

我认为一个小方面，但实际上非常有价值的是，他关于为您的组织构建AI基准的概念。正如您在一分钟内将看到的，我不同意他关于外部帮助的空间有多小的说法。但我认为他绝对正确的是，每个组织在某种程度上都是独一无二的，并且有所区别。跟踪AI如何为您工作的最佳方法是创建您自己的基准，即使它只是作为其他管理系统的补充。

那么，我从哪里开始与这篇文章分歧呢？我确实对这句话有一点小意见，“没有人拥有关于如何最好地利用贵公司AI或将其集成到贵公司组织中的方法的特殊信息。”这是一个小问题，因为Ethan在这里说的是，组织不能简单地将这将是一场大规模的广泛的结构性变革外包给外部合作伙伴。对此，我同意。

AI将影响您公司的具体方式将对您来说非常独特，并且将涉及许多决策。您优先考虑什么，哪些效率领域最重要，如何再投资这些效率的收益。

您想抓住哪些新的机会？您想进入哪些领域？甚至更基本的东西，例如治理、政策。这些最终都需要在内部做出决定。然而，现在有很多很多人越来越擅长帮助提供他所说的不存在的那种方法。我会重新表述一下，如果您正在寻找一本有答案的方法，Ethan是对的。

另一方面，如果您正在寻找一本可以帮助您提出正确问题的指南，那么有很多这样的指南。当然，鉴于我有一个代理准备情况审核产品，正是这个产品，因此欢迎或鼓励您对我的意见持保留态度。尽管如此，我仍然认为他为了强调而略微夸大了事实，并试图引导人们关注他们必须自己承担这些责任的核心思想。尽管如此，我所面临的更广泛的问题仍然不是与这篇文章本身有关的问题。

这是因为这感觉像是一篇2024年的论文，而我们现在生活在2025年的世界。如果您想找到一种简单的方法来理解发生了什么变化，那么冒着可预测的风险，那就是代理。根据我的经验，代理从根本上改变了大多数组织对AI的看法。因此，以下是代理正在改变的内容。

两年来，我们一直进行这种自下而上的讨论，组织一直在思考如何捕捉那些使用副驾驶式工具的个人所获得的效率提升这个问题。但本质上，这是一种对AI将要做什么的极其有限的看法。个人在工作中效率更高是强大的。

并且在一段时间内它将成为环境的一部分。但是，如果您是本节目的常听者，您就会知道，我的基本情况是，我们现在所做的所有工作将来都将由代理完成。我们的工作将是协调、编排、管理这些代理、将它们分配到特定任务、弄清楚如何充分利用它们，以及做以前完全不可能的事情。我相信，这篇文章中低估了一种方式，

许多领导组织开始理解这一点。我认为从自下而上的角度思考AI到自上而下的角度思考AI，已经发生了根本性的转变。我所看到的这种表现形式之一

是，虽然在2024年的很大一部分时间里，我们看到了以前一直是像L&D这样偏僻部门的员工技能提升领域，现在已经成为主流，并成为AI对话的关键部分，但代理以任何看似合理的方式出现的那一刻，它就被踢回了次要优先级，因为领导层试图在更根本和核心层面弄清楚代理将如何重塑其组织的性质。

事实上，如此之多，以至于我认为许多组织都存在矫枉过正的情况，人们低估了思考员工技能提升的价值。我还认为，员工技能提升将采取与现在不同的方向。它将不再是关于提示，而是关于代理管理，但这将是另一个时间进行的讨论。关键是我实际上认为现在正在发生一场地震般的转变，并且依赖于2024年的统计数据（即使我们现在只是2025年5月）已经过时了。

我认为在过去六个月中，我们经历了一个拐点，它以一种难以夸大的方式划分了之前和之后。我认为现在这只是一个感觉。它不一定体现在数字中，但我认为您很快就会看到它。

例如，这句话，“大多数人发现官方AI聊天机器人的使用率最高只有20%左右。”这已经不正确了。再说一次，我提到了KPMG的调查，该调查发现日常使用率从22%跃升至58%。它只是比这看起来要快得多。

现在，从风格上来说，我认为Ethan的写作目的不仅是为了教育，也是为了影响，并且他正在做出关于如何表达自己的决定，以便让组织既感受到紧迫感，又感觉自己有能力做些什么。

我采取了不同的策略。我认为，如果您的组织仍然处于这种循序渐进的模式，只是眯着眼睛看看您的员工正在为AI找到哪些用途，那么您不仅落后了，而且非常危险地落后了。现在，危险是主观的。如果每个组织都处于相同的位置，那么很好。我们同时进化。企业惰性总是最大的制约因素，而不是技术。

问题是一些组织并没有那么慢。事实上，我们每天看到并来到我们面前的组织正试图快速行动并接受巨大的地震般的变化。他们没有慢吞吞地行动。他们没有谈论试点项目。他们正在谈论如何彻底重组他们的工作方式。我相信，这就是思维方式应该达到的状态。总结一下。

我认为这是一篇很棒的文章。我认为任何阅读这篇文章、接受这篇文章并以此为基础运作的组织都将跻身表现最佳的组织之列。我只是说它的发展速度比Ethan在这里所展现的要快得多。而且我看到它正在加速，而不是减速。有了这个令人兴奋或不祥的音符（取决于您的观点），如果你们在美国，我会让你们享受阵亡将士纪念日周末的剩余时间。一如既往地感谢您的收听或观看。直到下次，再见。