如何用AI提升工作效率?

  ?主笔 / 万 青 责编 / 李桑

  这是刘润公众号的第1870篇原创文章

  

  部署了四个AI模型后,我优化了50%的员工

  2017年7月8日,著名畅销书《人类简史》和《未来简史》的作者尤瓦尔·赫拉利来到中国。

  我有幸和他同台演讲。

  他讲“主动进化”,我讲“知识进化”。

  他讲到,体力劳动已经被机器取代,大家觉得还有脑力,于是所有人转型做白领。

  但现在,人工智能出现了,脑力劳动可能也要被取代了。

  当时,有的同学还是不敢相信,说:

  体力劳动,可以被机器取代,但是脑力劳动,应该无法被取代吧?

  也有同学说:

  艺术,总是人工智能取代不了的吧?

  很多人不愿意相信,艺术的背后,是算法。

  现在,距离2017年,已经过去了6年。

  GPT-4、Microsoft 365 Copilot、Midjourney V5、Google PaLM API,一颗颗AI领域的重磅炸弹,扎堆引爆。

  很多人惊呼,这个让人惊喜也让人惊恐的人工智能, 到底将如何影响商业世界?

  有天早上,一位无锡的企业家涂总,他在微信上给我讲了一件事儿。

  他说了什么事儿呢?

  部署了四个AI模型后,我优化了50%的员工。

  啊,天呐。

  AI应用效率已经这么高了吗?

  是的,很高。

  毫不夸张地说,至少将我们的工作效率提升了10倍。

  甚至更高。

  哦,能仔细讲讲吗?

  于是这位学员,向我分享了自己使用AI后的经验和感受。

  听完后,我深受震撼。很有启发。

  我请同事采访了这位企业家学员,今天,也把这些收获分享给你。

  

  

  如何应用AI,改变我们的工作流?

  根据耶鲁大学和牛津大学的研究人员对352位人工智能专家进行的采访,人工智能到2060年前后,有50%的概率完全超过人类。

  突飞猛进的AI,在金融、医疗以及生活的方方面面,给我们带来了巨大的不确定性。

  这些不确定性,是挑战,但也是商业的机遇。

  涂总说,在2022年初,我们公司有194个人。

  现在,公司只剩下了88个人。

  为什么?

  因为使用了AI模型,工作效率得到大幅提升,各项成本大幅下降。

  我们精简了人员,但生产效能却不降反增,业务规模也开始迅速膨胀。

  我举个例子:

  原来我们有大概70个医学编辑,后来使用AI之后,发现文案输出效率远远高于人工。

  比如针对一款新药,做上市后推广宣传,患者教育,需要给甲方提供患教内容主题规划及制定内容推广策略。

  我们给AI模型发出指令,生成内容,可以至少节约70-80%的创作时间,编辑只要做调整、润色、校正就好。

  以前可能需要2~3天产出一篇文章,一篇文章的生产成本需要大几千元。

  使用AI后,平均3个小时,最快45分钟,即可成文。

  比如协助医生做一份关于RWS研究的CRF表单,我们让AI进行角色扮演,让它充当一个试验的研究者,AI给出的表单结构也非常清晰。

  我当时就在脑子里快速算了一笔人力成本账。

  假设AI工具可以在创作上解决大部分原创创作,大大提升工作效率,那意味着什么呢?

  人员支出,可以缩减。

  内容产出,可以增加。

  怎么缩减?怎么增加?

  比如砍掉一半的人。

  比如让视频部的视频编辑,医学编辑,一天写100条短视频脚本。

  这,都是以前不敢做的事儿。

  别说做了,想都不敢想。

  以前的常规工作流是什么样子的呢?

  比如接到客户的视频需求。

  先开一个项目启动会,从接到客户需求到分析客户需求,这需要大概1天时间。

  然后团队搜索资料,找竞品,和客户初步沟通等等,这大概需要2天时间。

  提炼需求,头脑风暴,设计执行插画,脚本,定风格,MG(Motion Graphics)还是三维风格,这又需要大概7天时间。

  等到电脑渲染完,提交初稿,可能又要7天,甚至半个月都有可能。

  这,已经是按照最快效率了。

  但是有了AI呢?

  完成这一切,可能只需要1天。

  以前,我们写脚本,团队是绞尽脑汁,昼思夜想,写完还要手工再筛选。

  有了AI之后,我们开始规模量产,大力出奇迹。

  人一天写3个脚本就不错了,机器可以一天生产100条,不知疲倦。

  虽说这100条,并不一定像人生产的那样拿来就能用。

  但是通过规模量产,然后人工在这个基础上进行调优,也可以很快地形成一个至少60分的脚本。

  还有漫画,我们也裁了很多美工。

  因为AI比我们美工画得好,出图快,稍微修一修,就可以用。

  我们现在所有公众号推文,都是AI出图。

  我们给12岁以下的孩子做生理学科普知识,从脚本,分镜到原画,到上色。

  以前需要一二十个人干,现在我们一个人就等于20个人。

  除了编辑,动画等执行层面的应用,还有就是我们在服务客户时基于AI的自然语言应用,包含辅助问答、图像识别等等。

  比如基于企业微信对话辅助问答,包括药品说明,疾病描述,结合上下文回答,答案参考等等。

  我举个例子:

  多信息采集定制属于自己的AI机器人,实现基于pdf的快速阅读。

  以前医生查资料,花费时间很多,信息庞杂,还难以梳理出要点。

  医学资料又比较枯涩难懂,耗费心力。

  有了AI以后,可以传递多个同一类型的pdf给AI。

  通过机器学习,获取输入的pdf的核心要点,概括出核心要点,可通过上下文结合要点传递相应的分析结果输出给医生。

  对于时间紧、任务重的医生来说,可以在有限的时间里快速查阅更多的资料,获取更多的数据信息。

  不仅是医学行业,从财务和销售报告到项目和业务建议书、培训手册和法律合同,AI都可以快速提供所需的信息,帮助相关从业人员提升工作效率。

  还有就是基于AI的图像识别应用。

  比如家里的老人身子弱,日常调理身体,你想花几千元请个营养师帮助。

  老人一听,要花几千元,舍不得。

  你是左右为难。

  请营养师,老人不开心。

  不请营养师,你心里总是放心不下。

  那怎么办?

  这就需要AI医学营养师了。

  我们的AI医学营养师可以智能饮食方案生成+餐食点评。

  比如老人拍了一张早晨的膳食图片,盘子里有玉米、鸡蛋、白菜、紫甘蓝、蛋白质饮品等等。

  发送给AI医学机器人之后,AI可以快速识别出食品种类,并给出膳食搭配建议,最后真人营养师快速人工复核并纠错。

  这样的话,效率可以提升几十倍,成本也可以下降。

  平时你说,少吃油盐,饮食清淡对身体好。

  父母笑哈哈,想着一辈子都重油重盐过来了,这不好好的。

  你的话有时候父母不愿意听。

  但是如果你把一个医生请回家吃饭,医生随口说两句,重油重盐对身体不好啊......

  父母笑着笑着就真的听进去了。

  我们希望借助技术的力量,让每个用户都拥有专属于自己的AI营养师,帮助医生提升工作效率,也帮助千万家庭解决营养膳食搭配问题。

  还有一些场景是,一些病人去医院,进行了血检和尿检之后,拿到报告单,通常他们是看不懂的,病人完全没有任何基础的知识,怎么办?

  比如正常尿酸水平是多少?我的数值有没有在正常范围之内?

  啥是快速C反应蛋白?我的数值超出了正常值,这意味着什么?

  

  这个时候拍照发给AI,AI可以快速识别检测报告,给出解释,做一个辅助医生的优秀小助手。

  另外,通过AI,也可以建立1v1小群,为患者提供个性化精准服务,比如患者信息及随访表单填写、患教内容精准推送、动态化DOT管理追踪,及时发现脱落风险主动干预等等。

  

  还有客服,我们的客服也采用了AI自动化随访,一个患者一个群,100万患者,100万个群,全部采用自动化来管理。

  客服效率也是一下子提升了10倍。

  所以这块人员,也进行了大规模的精简。

  多出的人力,我就可以思索启动更多新的事儿。

  给客户的报价也可以更加优惠,开拓更多客源。

  现有工作流的作品,也可以留出更多的思考时间,提高作品的质量。

  

  使用AI后,选育用留发生了什么变化?

  当AI浪潮席卷而来,公司裁掉了一半的人。

  这些人,肯定不是拍脑袋裁的,能留下的人,也都是有原因的。

  使用AI后,你们公司的选育用留发生了什么变化?

  裁员时,会先裁哪些对象?

  首先,裁最贵的,谁贵裁谁。

  替换成本低的,产出效益低的,都裁掉,节约成本。

  比如一些又贵又没用的中间管理层,重复性工作比较多的美工等。

  在育的层面,我会筛选有培养前途的,有上进心的。

  还有一些跟了特别久的员工也会保留,比如有的孩子已经跟了8年,甚至10年。

  这些人我想了半天,最后还是选择留下。

  裁员,这事儿,是一个艰难决策。

  我让一个优秀部门负责人去裁自己部门的人,他怎么都裁不掉。

  在门口转啊转,抽几口烟,来到我的办公室说:

  要不老板,你还是把我裁了吧。

  他觉得每个员工都很重要,都舍不得,手心手背都是肉。

  我的思路也很简单,一定是保留能打仗的优秀核心人才。

  一个完不成目标的公司,是可怕的。

  一个不赚钱的公司,是不负责的。

  在市场上来看,组织得先活下来,才能让员工活的体面。

  那么,我们换一种思路。

  假设公司是一艘大船,而船即将沉没,现在给你个选择:

  只有能完成目标的人才能带着你跳上小舢板,让你重新上岸。

  上岸的团队,你来负责,相当于重新创业,那你挑谁?

  你是挑能带你活命的人,还是不给你活命的人?

  从管理效率层面来讲,组织在发展壮大过程中,其实很容易陷入到帕金森法则中。

  什么意思呢?

  组织一旦形成,组织人员就开始自我膨胀,每个管理者都考虑通过增加自己业务组的人数和拆分工作量,来显得自己很忙,地位很重要。

  一流的人雇一流人才,二流的人雇三流,甚至四流人才。

  如此往复,最终产生臃肿的管理层。

  人员不断膨胀,每个人都很忙,但组织效率越来越低下。

  这就是组织帕金森法则。

  所以其实在很多超过五千人的组织,你陆陆续续砍掉一半人。

  你初期可能会觉得很痛苦和犹豫。

  但是从结果来说,这个组织几乎一定还能运行下去。

  因为存在太多运行效率不高的机制、业务组、成员等等。

  其次,在筛选的过程中,也是一种双向选择。

  公司想裁员,其实很多员工也忍领导很久了,早就受不了公司了。

  看我们不顺眼的,正好也趁这个机会,下定决心,彼此祝福。

  还有就是我们看中的员工,想留下,也不一定能留得住。

  别人有别人的想法,公司的发展空间,上下级的协作氛围,公司的激励机制等等都会影响员工的选择。

  市场,永远是双向选择的。

  

  你觉得自己,为什么没被裁掉?

  听完涂总的分享,我又随机问了现场一个没有被裁掉的员工。

  你觉得为什么留下的是你,而不是其他人?

  她害羞的笑了笑,说:

  也没啥,就是干实事儿,空杯心态吧。

  还有很重要的一点,就是学习能力和学习效率,以及对新事物的好奇心。

  就像如果Chat GPT出来一个月了,你都没有想去申请账号去体验尝试。

  那我觉得肯定多少会有些问题。

  有人可能会说,我也想体验呀,但是有好多卡点,我体验不了,怎么办?

  这就是伸手党了。

  一定要时刻保持主动思考,想想为什么别人行,而你不行。

  遇见问题,想解决问题的办法,而不是逃避。

  还有的人可能会说,AI真的会冲击到我们的行业吗?

  言外之意,AI哪怕毁天灭地,这关我啥事。

  有些人会觉得新事物和自己毫无关系,这在我看来非常可怕。

  如果你觉得没关系,那么这个世界也会觉得你可有可无。

  先用起来,然后是用好。

  不同的人使用AI,提升的效率肯定是不同的。

  一把宝剑在帝王手里,能够指挥千军万马。

  但是有朝一日流落田间,被农妇捡到,只能沦为烧火棍。

  同样使用AI,你使用就是人工智障,别人使用就是人工智能。

  差别在哪里?学习效率,思考能力。

  提供高质量Prompt,是使用AI的关键。

  AI 回答质量高低,除了依赖其本身的算法模型作为支撑,也需要人类作为主体提供高质量的Prompts——提示词进行驱动。

  不会提问=无效使用。

  我可以分享一个Prompts 使用示范:

  

  另外就是作为老员工,对公司管理流程和价值观都非常熟悉和认同,协作起来效率高。

  新人可能有能力强的,但是并不一定发自内心的认可这些,那长远来看,其实也不一定真的彼此适合。

  最后应该就是彼此陪伴吧,希望和公司一同去成长。

  一路走来,其实也可能犯了很多错。

  但是成熟的人,能够快速翻篇,认识到自己的错误,快速复盘改进。

  当然,这也需要你的领导也有格局和心胸,

  哪怕你多次犯错跌倒,也愿意给你机会,真正做到:

  对事不对人。

  总的来说,想做事,也有能力做事。

  我想,这就是能够留下来的答案吧。

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