生成式人工智能正在迅速改变企业开展业务的方式，但BCG 对1,400 多名高管的调查显示，90% 的企业高管仍选择观望或仅尝试小规模应用。 —— 尽管几乎所有高管都将人工智能和生成式人工智能列为2024 年三大技术优先事项之一，但66% 的高管对其公司在人工智能和生成式人工智能方面的进展感到喜忧参半或不太满意。在这些高管中，只有6% 的公司对超过25% 的员工进行了生成式AI 工具的培训。尽管大多数企业尚未采取行动，但多项研究表明，人工智能对员工的积极影响不仅是提高工作效率，还可以缩小差距，让每个人都成为“学生大师”。

AI工具能否让每个人都成为“学霸”？如果允许学生用AI“作弊”，他们的成绩分布会发生怎样的变化？针对这个问题，几位大学教授确实认真研究了，写了一篇62页的研究论文。论文的结论是，使用AI工具后，学生的“能力曲线被压缩”，差生和尖子生的差距缩小。

此外，研究人员还得出以下结论：•人工智能工具的使用对参与者整体任务完成质量的影响较小且不稳定；•人工智能工具的使用显着减少了参与者完成任务所需的时间； • 平时技能水平较低使用AI工具后，参与者完成任务的质量提升最为显着，而能够独立且高质量完成任务的参与者质量提升幅度较小； • 人工智能工具可以为所有学生节省相似的时间，无论他们最初是否完成了任务，任务的速度有多快；• 即使参与者不知道他们在每项任务上的具体表现，他们也能够清楚地识别出哪些场景需要完成任务。 AI工具是最有效的。

具体来说，南加州大学古尔德法学院和明尼苏达大学法学院的几位教授以人工智能辅助对法律分析的影响为例进行了一项实验：明尼苏达大学法学院的60 名学生参加了实验被要求初级律师的四项常见任务：起草诉状、起草合同、起草员工手册和起草客户备忘录。这些参与者被随机分为两组（A组和B组），每组30人。 A组的参与者需要使用AI工具完成起草投诉和合同的任务，B组的参与者则使用AI工具完成起草员工手册和客户备忘录的任务。实验前，所有学生接受了约2小时的培训，了解如何有效利用AI工具进行法律分析。在完成任务的过程中，参与者需要记录完成任务所花费的时间。随后，研究人员在不知道参与者身份等信息的情况下，以匿名方式完成了所有作品的评分。最后，基于4.0绩点机制，使用AI工具辅助后，学生在四项任务中的平均分数波动分别为+0.17、+0.24、+0.07和-0.07。

可视化图表更直观：

总之，只有合同起草任务在95% 的置信水平下表现出统计上显着的性能改善。无独有偶，哈佛商学院、沃顿商学院、麻省理工斯隆管理学院等的研究人员与BCG联合进行了一项研究：他们挑选了BCG的一些知识渊博的员工，让他们利用AI来辅助分析、创意构思、测试了18 项任务，包括说服技巧。结果显示，原本处于团队下半部分的顾问在AI的辅助下，结果质量提高了43%；而通常表现在团队上半部分的顾问只提高了17%。在使用人工智能工具之前，高层员工与其他员工之间的平均差距为22%；使用后，这一差距显着缩小至4%。

麻省理工学院的一项研究还表明，使用人工智能工具后，高水平作家和低水平作家之间的表现差异缩小了一半。

类似的现象也出现在创意写作领域。伦敦大学学院和埃克塞特大学研究人员的一项实验表明，创意作家之间的技能差距缩小，人工智能工具提供的五种创作灵感“有效平衡了不同创造力水平的作家的创造力得分”。

然而，尽管许多研究表明人工智能的使用可以缩小人与人之间的技能差距，但正如沃顿商学院教授伊森·莫里克所说：“人工智能作为技能的造王者、加速器和平衡器将发挥什么作用？” ，并不总是很清楚。”

发展人工智能技术，提升企业竞争力。人工智能技术的每一次进步都可以将效率推向更高的水平。随着时间的推移，这一进展将产生巨大的影响。但是，尽管对人工智能的未来充满信心，但大多数组织在充分实现其优势方面做得还不够。在BCG 的调查中，对其组织的人工智能和生成式人工智能工作进展不满意的高管强调了一些问题，包括：缺乏相关人才和技能（62%）、投资重点不明确（47%）以及缺乏负责任的人工智能发展战略（42%）。总之，很多企业已经意识到加入AI技术的必要性，但行动迟缓，绝大多数高管都在观望。但现在还不是观望的时候。能够在竞争中获胜的企业都有一个特点，那就是能够认识到人工智能不会是昙花一现，提高生产力、实现利润增长的绝佳机会就在眼前；人工智能技术可以赋能很多岗位，让员工做更有价值的工作。首先，领先企业关注人工智能对生产效率和业绩增长的影响。例如，将人工智能和生成式人工智能用于优化营销活动、降价促销、纸质媒体推广、个性化内容定制、定价等多种目的，全面提高利润率。其次，头部企业正在利用人工智能系统有序提升员工技能。大多数高管认为，生成式人工智能技术的应用将为他们的公司创造新的就业机会，他们还认为，未来三年内平均有近一半的员工需要接受再培训才能掌握生成式人工智能技能。您需要努力确保您的团队（包括高管）知道如何最有效地使用人工智能技术，并有针对性地扩大技能再培训。此外，时刻关注人工智能工具的使用成本、注重建立战略合作伙伴关系，也是企业拥抱人工智能技术的必要任务。简而言之，技术进步已经势不可挡。如果说2023年是AI技术更加普及的一年，那么2024年，生成式AI将把它的“魔力”转化为商业影响力。为了最大限度地发挥生成式人工智能的潜力，企业可以采取以下三种做法： • 将生成式人工智能技术应用到日常工作中，将生产力提高10%至20%。选择并测试合适的生成式人工智能工具，进行大规模的技能培训，推出相应的解决方案来支持员工的日常工作，并仔细评估应用成本。 • 调整关键工作职能，工作效率和效果提高30%-50%。提前预测生成式人工智能将如何影响劳动力和核心职能，创造新职位，重新分配预算，并推动一系列可以大力推广的试点项目。 • 创建新的生成式人工智能商业模式并建立长期竞争优势。开发高效的以客户为中心的工作方法，利用自有数据和知识产权为客户提供在其他地方找不到的互动体验。