最大化利用AI技术 缓解技术生产力危机

AI

目前为止，信息技术给整个生产力带来了各种各样的影响，但是这些影响并不都是积极的。自1980年代以来，IT就大规模地改变了人们的工作方式，然而似乎并没有什么可以显示所有的这些成就——很多人认为技术可能会抑制生产力的增长。

技术的激增不能自动转化成生产力的增长原因有很多。哈佛大学的Jeffrey Frankel在近期的世界经济论坛报告中指出，其中一个是“技术颠覆性就在于它是颠覆性的，”“它要求人们学习新的技能，适应新的系统，并改变他们的行为。虽然计算机软件或者硬件的新迭代可以提供更多的能力、效率或者性能，但是这些优点至少可以部分抵消用户学习使用新技术所耗费的时间。并且技术中的故障通常也会阻碍这一过渡。”再加上个人和企业被安全问题和网络攻击所影响的事实，事情则会变得更加困难。最后，事实上人们也会很快就淹没在各种信息和引起他们注意的事物中。

Irving Wladawsky-Berger最近在《华尔街日报》中评论了这个问题，他发现技术通过会被应用到自动化现有流程中——这实际上只是加快了企业的处理速度。这是20世纪80年代到90年代第一波的IT困境，而且可能就是我们现在所面临的困境。Wladawsky-Berger认为这第一个教训就像是“索洛悖论”——“公司意识到使用IT来自动化现有流程是不够的，”Wladawsky-Berger指出：“相反，企业必须利用技术进步来从根本上重新考虑其运营方式，并消除或者重新设计那些不会增加业务基本目标价值的业务流程。”

现在情况更是如此，因为公司会在数字化转型承诺中投入更多的资金，希望一夜之间就会给他们带来回报。“我们现在面临的是索洛悖论2.0，除了生产力统计之外，数字化时代和我们的关系要比以往更大。这种滞后有很多的原因。首先，我们正处于几次重大创新部署的初期阶段，包括云技术、物联网、大数据与分析、机器人和人工智能与机器学习。”

AI最终会提高生产力吗？从整体上来说，这是未知的，但是从个人或者企业部门级别上来说，这个能够给他们快速带来很多的好处。Constellation Research近期发布的一篇报告称，AI能够以多种方式帮助提高个人生产力。AI推进了传统的软件模式，“允许应用程序随着时间的推移进行学习和完善，而不需要推出全新的版本，”报告的作者Alan Lepofsky说道：“AI增强型软件能够协助各种流程，从日常工作自动化，如安排会议，到过滤上千份文件以获得最好的推荐内容。”

AI或许会成为生产力的催化剂，因为它能够简化工作场所的协作。下面是Lepofsky对此情况的一些看法：

AI促进了更加自然的交互。Lepofsky说：“AI最微妙但是最重要的表现可能是人们现在如何模仿人类互动的方式与设备和应用程序进行交互。”并例举了友好的用户界面，如自然语言处理等。

AI能够帮助自动对信息进行分类。直到最近，标记信息或者图片还是由少数专门人员完成的手动过程。他观察道：“AI在这一过程中起了很大的作用，使用图片识别向图片添加标签或者扫描文件来提取关键字。”

AI使推荐自动化。“由于AI会学习我们的样式和喜好，AI工具也能够向我们推荐答案或者回答我们的问题。”Lepofsky表示，这些推荐最终会自动完成。

AI会激发创造力。“并不是所有人都会关注颜色、字体、布局或者设计的其它重要成分。但是如果应用程序会给你带来这些功能呢？”员工就有时间进行交流，他补充道。

AI会带来见解。Lepofsky说：“AI最大的好处之一是它能够从大量的数据集中寻找规律和趋势。”AI能够合适且相关的背景数据来“帮助知识型员工或者一线员工做出更明智的决定和建议。”

技术似乎要比促进生产力更加实际。AI或许会帮助解决问题，因为未来可期。

原文作者：Joe McKendrick

编译：信息化和软件服务网