在数字化浪潮中,生成式人工智能强势闯入管理领域。多数管理者期待它成为得力思维伙伴,却面临应用技能短板。如何跨越这道鸿沟,让AI为管理赋能?“协同思考”或许是解锁强大潜能的关键,带你一探究竟。
随着生成式人工智能对话模型在各组织的应用日益广泛,许多管理者已经意识到,这项技术的作用远不止处理简单的生产任务。如今,三分之二的管理者认为,生成式人工智能有潜力成为他们的思维伙伴,提供全新视角、权衡利弊、评估取舍、提升战略思维并助力领导力发展。然而,尽管对未来的期望颇高,但要实现这一目标仍有很长的路要走。目前,仅有30%的管理者表示自己具备以这种方式运用生成式人工智能的技能和知识。
幸运的是,管理者们可以迅速弥补这一差距。基于我们的经验、大量的交流探讨,以及对上万个提示词的反复尝试,我们编写了一本《生成式AI管理者指南》,其中包含相关说明和工具,以帮助管理者将任何生成式对话AI工具用作思维伙伴。
通过这些技巧,人类与人工智能协同合作,能够取得单凭各自力量无法实现的高质量成果。我们将这一过程称为 “协同思考”(co-thinking),本文将为你介绍如何开启这一实践。
生成式人工智能能充当思维伙伴,在诸多事务上大显身手,无论是撰写演讲稿、 进行根本原因分析,还是制定战略,都能发挥重要作用。以下来看几个例子:
这些事例展示了一种与人工智能互动的方式,它远不止简单地提出问题、点击按钮获取答案。这需要积极的来回对话,具体可参考下表,在对话的每个环节,人类和人工智能都要贡献想法,并在彼此的思路基础上进一步拓展。
协同思考的价值不仅体现在最终成果上,还体现在对话过程本身——实际上,价值是在人机对话的各个环节中共同创造出来的。
许多不同岗位的高管都谈到将生成式人工智能作为协同思考的伙伴。软银的孙正义曾表示:“我每天都在和ChatGPT聊天”,以此来头脑风暴新的想法和商业战略。Coursera的杰夫·马吉翁卡尔达称生成式人工智能是 “一位不可思议的思维伙伴,正在改变我的工作方式”。
在高层管理人员之外,我们还遇到了各级接纳协同思考模式的管理者。法拉利的项目经理瓦伦丁·马尔盖分享道:“在解决技术问题时,生成式人工智能可以充当协同思考的伙伴,作为方法专家,引导结构化的思考过程,系统地探究问题的根本原因。” 我们相信,这些方法能为任何领导者或管理者提供帮助,现在就是开启实践的最佳时机。
我们创建了一个四步框架,帮助管理者成功设计与生成式人工智能的协同思考对话。
1. 为人工智能设定角色:明确你希望人工智能扮演的具体角色,比如专家、团队成员或唱反调的人。使用诸如 “扮演成……”“帮我……”“对话的输出结果将是……” 等引导性语句。
2. 设定对话场景:选择你期望对话发生的场景。谁将参与对话?是你与人工智能一对一交流,还是一对多交流(例如在团队会议或研讨会上)?
3. 勾勒对话大纲:设想一系列问题和陈述,明确你和人工智能各自的任务。详细界定人工智能和人类分别需要提供什么;如果让对话流程听天由命,对话就更有可能偏离正轨。
4. 编写提示词:根据你拟定的大纲编写提示词。你可以借助生成式人工智能进一步优化提示词,比如在聊天框中输入:“我有这样一个对话大纲,需要你帮我将它转化为一个结构化的提示词,以便我们进行对话:‘[插入你的大纲内容]’。”
在研究过程中,我们与联合利华前全球传播与企业事务主管杰西卡·汤普金森进行了交流。她分享了自己在学习将生成式人工智能用作协同思考伙伴过程中的一些经历。“回头看我最初编写的提示词,得到的回复对我的需求毫无帮助。我不得不改变方法,开始像与同事或代理机构交流那样与生成式人工智能对话。这种来回的对话显著提升了结果质量,也让工具在这个过程中学到了更多东西。”
在你刚开始将生成式人工智能用作协同思考伙伴时,初期结果可能好坏参半。遵循以下这些注意事项中的最佳实践方法,有助于加快你的学习进程。
很快,掌握生成式人工智能应用能力的管理者将领先于那些尚未掌握的同行。现在就应该积极投入到生成式人工智能的应用中,了解如何为自己、团队和企业发挥其价值。确定可以尝试共同思考模式的任务,区分任务的优先级,记录其中的收益、风险和经验教训,并在团队内分享。你有责任成为协同思考的榜样,鼓励团队成员讨论哪些方面进展顺利、哪些地方有待改进,并随着技术的发展,以结构化的方式收集经验。
关键词:生成式AI
伊莉莎·法里(Elisa Farri)、加布里埃莱·罗萨尼(Gabriele Rosani)|文
伊莉莎·法里是Capgemini Invent旗下管理实验室的副总裁及联合负责人,也是2023年Thinkers50雷达榜单入选者。加布里埃莱·罗萨尼是Capgemini Invent旗下管理实验室的内容与研究总监。
豆包、Kimi|译 周强|编校