ChatGPT上线至今已有三年。然而，只有8%的美国上班族每天使用人工智能。技术层出不穷，但真正使用的人却寥寥无几。这是为什么呢？答案不在于模型性能，而在于组织结构。从今年开始，Shopify在其绩效评估中加入了“人工智能使用率评分”。同事们会根据1到5分的等级来评估人工智能融入工作的程度。他们将评估标准从“尝试使用人工智能”转变为“如果你不使用，你的评估结果将会受到影响”。 Duolingo的例子更加引人注目。他们在12年中创建了100门课程，但在引入人工智能后的12个月内就新增了150门课程。关键不在于仅仅引入一个工具，而在于基于人工智能的理念重新设计工作流程本身。 这两个案例的共同点显而易见：方向的转变从“我们将使你能够使用人工智能”转变为“我们将改变你的工作方式，使其能够运用人工智能”。 我认为这对韩国企业也同样适用。仅仅开展几场人工智能培训，然后告诉员工“自己摸索”，并不能改变92%的人的想法。你需要彻底改革评估体系、工作流程和决策结构，才能促使员工采取行动。归根结底，人工智能的普及并非技术问题，而是组织设计问题。 来源：Lenny's Newsletter，Pete
ChatGPT上线至今已有三年。然而，只有8%的美国上班族每天使用人工智能。技术层出不穷，但真正使用的人却寥寥无几。这是为什么呢？答案不在于模型性能，而在于组织结构。从今年开始，Shopify在其绩效评估中加入了“人工智能使用率评分”。同事们会根据1到5分的等级来评估人工智能融入工作的程度。他们将评估标准从“尝试使用人工智能”转变为“如果你不使用，你的评估结果将会受到影响”。 Duolingo的例子更加引人注目。他们在12年中创建了100门课程，但在引入人工智能后的12个月内就新增了150门课程。关键不在于仅仅引入一个工具，而在于基于人工智能的理念重新设计工作流程本身。 这两个案例的共同点显而易见：方向的转变从“我们将使你能够使用人工智能”转变为“我们将改变你的工作方式，使其能够运用人工智能”。 我认为这对韩国企业也同样适用。仅仅开展几场人工智能培训，然后告诉员工“自己摸索”，并不能改变92%的人的想法。你需要彻底改革评估体系、工作流程和决策结构，才能促使员工采取行动。归根结底，人工智能的普及并非技术问题，而是组织设计问题。 来源：Lenny's Newsletter，Pete
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