“利用AI增强人类能力，企业将在创新和收入方面均实现增长。”——微软公司CEO萨蒂亚·纳德拉
如果一天以头痛开场，那通常意味着有人要我为自己的支出辩护。别误会，不是我的配偶，而是我们的CEO，他总会问我，我的预算创造了多少收入或节省了多少成本。
另一个让我头疼的情况是，我总是忙于四处救火——而不是让其他人去处理(最好是没有火情!)——导致我无法开展真正想做的项目。
还好，咖啡和AI通常能帮上忙。
真的吗?
真的，有几款与我共事(或我十分了解)的AI工具，我觉得特别有用。
AI助力增收
在“是的，我们的新AI项目能带来收入”这一方面，大多数CIO都清楚辅助型AI能够提供交叉销售建议或解决问题的帮助，还有一款名为StreamzAI的工具，它能为每位销售人员提供一个综合衡量其知识储备和自信心的指标。
这一PULSE评分与客户体验和销售结果直接相关，管理仪表盘能够实时显示个人、团队乃至整个销售团队的销售准备情况。
鉴于学习对销售业绩至关重要，且学习与发展(L&D)预算时常面临削减压力，拥有一个与学习和收入均紧密挂钩的单一可靠指标，将带来颠覆性的变革。
AI助力削减成本并提升生产力
有些AI项目旨在实现目前由人工完成的工作的自动化。虽然这可以提高准确性、扩大规模并实现全天候访问，但情况并非总是如此，而且AI并不总是比人类便宜，此外，它通常还需要由了解其目标的人进行监督(所以，不，你不能解雇所有人)。
我刚听了一场TED演讲，演讲中提到，与单纯实现自动化的公司相比，采用增强技术的公司能够实现5倍的投资回报率，且员工参与度更高，然而，我还没有找到支持这一观点的研究，我的AI助手也没能找到。
研究显示，全球79%的员工缺乏工作热情(或消极怠工)，这导致全球经济每年因生产力损失高达9.6万亿美元，即全球国内生产总值的9%。
贵公司的生产力有多少个9%?这就是不积极投入的代价。
我为什么要问这个问题?因为研究表明，人机增强技术与员工参与度提升相关(就像我所在的企业一样)，而且与AI协作的员工表示工作满意度更高，目标感更强。那些利用AI增强人类能力(而非取代人类)的公司，业绩提升最为显著。例如，美国国际集团、通用电气和联合利华在生产力、效率和创新能力方面均有所提升。
至于你所在企业的数据，恐怕需要你在推动数据驱动决策的过程中自行收集，这意味着要充分利用你目前收集的所有生产力和参与度数据，尤其关注在将人类与新的AI系统整合之前、期间和之后的数据。
AI助力学习与绩效提升
作为一名工商管理硕士(MBA)教师，我与一款AI赋能的学习导师(AI-ELT)合作。它以自然、视听、对话的形式提供全天候的个人帮助，它注重引导而非直接给出答案，而且(对于游戏化爱好者来说)它能在整个对话过程中即时对主题掌握程度和表达能力打分。我们追踪了大量学习成果，发现所有指标都立即得到了提升。
AI-ELT还能帮助求职者进行面试准备，同样注重内容掌握和表达能力。在AI-ELT出现之前，我们的MBA学生平均需要面试四家公司才能获得录用通知。现在，他们只需要面试两家。
在企业环境中，这款工具不仅可用于员工的一般学习和辅导，尤其适用于销售团队、领导层媒体应对能力培训等。
我的数字分身
我曾在另一篇CIO专栏文章中写过，我是如何创造自己的数字分身，以及为什么你也应该这么做(实际上，那就是文章标题)，所以我在这里就不详细展开了。尽管如此，看到读者、演讲听众、研讨会参与者甚至家人与她交谈，并提出我本需亲自回答的问题，还是让我感到十分欣喜。
你可能会发现，与开放式AI相比，这种封闭式AI(SLM)能够更安全地减轻员工和自己的工作负担(从而提高生产力)。你可以访问CJ2.personal.ai，亲自与我的数字分身交流。
AI助力员工技能规划与晋升
我还正在与SkillmotionAI合作开展一个试点项目，利用AI分析员工的技能，并告知他们下一步职业发展所需的技能，它还会提供获取这些技能的途径(公开可用的课程)。该分析可以叠加展示，呈现团队技能(以便弥补短板，打造更强大的团队)以及整个企业的技能情况。
这在预测未来所需人才和估算招聘或学习与发展需求时将发挥关键作用。
AI助力个人搜索引擎优化/AI引擎优化(SEO/AIEO)
由于大多数人选择基于领英(LinkedIn)个人资料而非调查问卷进行技能评估，我们发现，有时人们并不缺乏技能，只是在领英或简历上没有很好地展示自己。尽管近年来简历越来越简短，将25年的职业生涯压缩到两页(某些领域为四页)，但得益于AI，这一趋势正在逆转。
我们正从人工阅读领英个人资料和简历，转向AI阅读。鉴于AI对数据的渴求，现在资料越多越好。最近，一家机构联系我，他们筛选了125万份领英个人资料。你知道是谁读了这些资料。我很庆幸自己20年前懒得总结从咨询提案中剪切粘贴的文本(当时数据越多越好)。
AI在人力资源(AI-HR)领域的趋势真的已经兴起了吗?是的。现在，82%的公司使用AI筛选简历，并计划利用AI：提问面试问题(76%)，收集面部识别数据(63%)，分析候选人的语言(62%)，转录面试内容(60%)，评估语言、肢体语言或语调(59%)。
事实上，24%的公司让AI完成整个面试流程，70%的公司让AI在没有人工监督的情况下淘汰候选人。
然而，几乎所有接受调查的公司都报告称，AI会给出有偏见的建议。
对于这一说法，我不做进一步评论，留给大家自行思考。
如果你参与了这些AI人力资源项目，请务必聘请一位AI伦理学家(或团队)，并与首席法务官建立紧密合作关系。
此外，请务必告诉你的学员(和孩子)，现在他们需要为领英个人资料和简历进行搜索引擎优化/AI引擎优化，并接受AI面试辅导，以应对AI面试官。
智能体带来的收入
正如人类需要向AI推销自己一样，公司和产品也将越来越需要向智能体推销，而非直接面向人类。你需要提醒首席营销官(CMO)和环境、社会及治理(ESG)/企业社会责任(CSR)负责人，帮助他们有效地传达信息，这样那些提醒智能体从有道德的公司购买可持续产品的人，就会找到你。
为CEO做好准备
记得指导你的CEO向全体员工明确传达以下信息：“我们并非利用AI取代工作，而是借助它帮助你们提升技能、晋升职位，并从事更具人性化和生产力的工作，专注于你们关心的使命，而且，我的AI助手还指导我如何更好地传达这一信息。”
最后，关于你自己
目前，在利用AI提升技能、充分展示自己以争取CEO职位的同时：
• 设想你正在开展的AI项目以及你认为将产生重大影响的新项目，在收入、成本、生产力等方面将产生哪些影响。
• 收集数据(内部数据以及跨公司的外部研究)，以便进行当前基准测试并衡量你的举措的影响。
• 实施举措，不断迭代优化。
在财务方面，你需要收集与AI增强团队相关的收入增长数据;每位员工的销售额，劳动力、时间、材料等方面的减少情况;客户获取/留存情况(包括更快的入职流程、更低的客户流失率等)。在生产力方面，你需要关注任务完成率、错误率、流程/项目周期时间和吞吐量。在质量和创新方面，你需要关注客户满意度、产品/服务质量以及创新率，例如新想法的数量、已实施的新想法、发布的功能、申请的专利等。
在参与度、协作以及技能/成长方面，你需要关注盖洛普Q12调查、Glint等的参与度评分;员工推荐度(员工推荐你所在企业的意愿)，工作满意度，缺勤率，离职率，人机交互的频率和质量(自我报告和系统日志)，AI工具的采用率和利用率，利用/借助AI进行的技能开发;与AI技能掌握相关的职位变动/晋升。
记得收集并分享定性数据/故事，这些数据/故事很快将成为传奇，并成为你企业文化的一部分，同时让数字变得“真实”且个人化。
你真的想收集所有这些数据吗?不，可能不需要全部收集，但你已经为了数据驱动决策而收集数据了，而且你需要数据来支持你内心认为正确的举措。
然后，经过一点分析，你就可以发表自己的TED演讲了。
有了可衡量的商业影响的良好记录，你的一天应该就不会再以头痛开场了——至少在下一次技术革命之前不会。
