如何利用人工智能来提高生产力。

如何利用人工智能来提高生产力。

工作流程配对，你就能事半功倍地交付更多成果。这不仅仅是工具工作流程。其目的是将模糊的任务转化为可重复的提示，实现自动化交接，并保持严密的防护。一旦你掌握了规律，就会发现它出乎意料地可行。

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那么……“如何使用人工智能来提高生产力”？

这句话听起来很宏大，但现实很简单：当人工智能减少三个最大的时间泄漏时，你就会获得复合收益——1）从头开始，2）上下文切换，3）返工。

您做得正确的关键信号：

  • 速度 + 质量兼顾——草稿即刻、

  • 降低认知负荷——从零开始打字更少，更多的是编辑和引导。

  • 可重复性——您可以重复使用提示，而不是每次都重新发明它们。

  • 默认符合道德规范且合规——隐私、归因和偏见检查是内置的，而非附加的。NIST 的人工智能风险管理框架（治理、地图绘制、测量、管理）是一个简洁的思维模型 [2]。

简单示例（常见团队模式的综合）：编写一个可重复使用的“直截了​​当的编辑”提示，添加第二个“合规性检查”提示，并在模板中嵌入一个两步审核。这样一来，输出结果会得到提升，差异会降低，而且你还能找到下次有效的方法。

比较表：实际上可以帮助您运送更多物品的 AI 工具📊

工具 最适合 价格* 为什么它在实践中有效
ChatGPT 一般写作、构思、质量保证 免费+付费 快速起草，按需构建
微软 Copilot 办公工作流程、电子邮件、代码 包含在套房内或付费 无需切换 Word/Outlook/GitHub
谷歌双子座 研究提示、文档和幻灯片 免费+付费 良好的检索模式，干净的导出
克劳德 长篇文档，严谨的推理 免费+付费 具有长期背景（例如政策）
概念人工智能 团队文档 + 模板 添加在 内容 + 项目背景集中在一处
困惑 带有来源的网络答案 免费+付费 引用优先研究流程
水獭/萤火虫 会议记录 + 行动 免费+付费 摘要+记录中的行动项目
Zapier/Make 应用程序之间的粘合剂 分层 自动化枯燥的交接
旅途中/表意文字 视觉效果、缩略图 有薪酬的 快速迭代平台、帖子、广告

*价格变动；计划名称改变；将其视为方向性。

快速了解 AI 生产力的投资回报率案例🧮

  • 受控实验发现，人工智能辅助可以减少完成写作任务的时间并提高中级专业人员的质量 - 使用约 40% 的时间减少作为内容工作流程的基准 [1]。

  • 在客户支持方面，生成式人工智能助手平均每小时解决的问题数量有所增加对于新代理来说，收益尤其显著[3]。

  • 对于开发人员来说，一项受控实验表明，使用 AI 结对程序员的参与者完成任务的比对照组快约 56%

写作和交流不会浪费你的下午时间✍️📬

场景：简报、电子邮件、提案、登陆页面、招聘信息、绩效评估——常见的。

您可以窃取的工作流程：

  1. 可重复使用的快速支架

    • 角色： “你是我的直率编辑，致力于简洁和清晰。”

    • 输入：目的、受众、语气、必须包含的项目符号、目标词。

    • 限制：无法律主张，语言通俗易懂，如果这是您的风格，则使用英式拼写。

  2. 首先列出提纲——标题、要点、行动号召。

  3. 分段起草——引言、正文、号召性用语。短传感觉没那么吓人。

  4. 对比环节——请求一个与之相反的版本。合并其中最精彩的部分。

  5. 合规通行证- 询问有风险的索赔、缺失的引用和标记的歧义。

专业提示：将你的脚手架锁定在文本扩展器或模板中（例如， cold-email-3 ）。谨慎使用表情符号——在内部渠道中，可读性至关重要。

会议：会议前 → 会议中 → 会议后🎙️➡️✅

  • 之前- 将模糊的议程转变为尖锐的问题、需要准备的物品和时间盒。

  • 期间- 使用会议助手记录笔记、决策和所有者。

  • 之后- 为每个利益相关者自动生成摘要、风险列表和下一步草案；将其粘贴到您的任务工具中并注明截止日期。

保存模板：
“将会议记录总结为：1）决策，2）开放式问题，3）行动项目（根据姓名猜测任务负责人员），4）风险。保持简洁易读。如有缺失信息，请提出问题。”

来自服务环境的证据表明，充分利用人工智能辅助可以提高吞吐量和客户情绪——将您的会议视为小型服务电话，其中清晰度和后续步骤最重要 [3]。

轻松编码和处理数据

即使您不是全职编写代码，与代码相关的任务也随处可见。

  • 结对编程——要求人工智能提出函数签名、生成单元测试并解释错误。想象一下“回复的橡皮鸭”。

  • 数据整形- 粘贴一个小样本并要求：清理表、异常值检查和三个通俗易懂的见解。

  • SQL 配方- 用英语描述问题；请求 SQL和人工解释以进行健全性检查连接。

  • 护栏- 你仍然拥有代码正确性。在受控环境下，速度提升是确实存在的，但前提是代码审查必须严格。[4]

无需通过收据进行螺旋式检索的研究🔎📚

在关键时刻， AI 应该默认引用

  • 对于快速简报，返回内联来源的工具可让您一眼发现不稳定的说法。

  • 询问相互矛盾的来源以避免狭隘视野。

  • 要求提供一张幻灯片的摘要，并列出五个最有说服力的事实和来源。如果无法提供引用，请勿用于重要的决策。

自动化：粘合工作，这样你就不用再复制粘贴了🔗🤝

这就是复合的开始。

  • 触发器- 新的线索到达，文档更新，支持票被标记。

  • AI 步骤——总结、分类、提取字段、评分情绪、重写语气。

  • 行动- 创建任务、发送个性化后续行动、更新 CRM 行、发布到 Slack。

迷你蓝图：

  • 客户电子邮件 ➜ AI 提取意图 + 紧急程度 ➜ 路由到队列 ➜ 将 TL;DR 放入 Slack。

  • 新的会议记录➜AI提取行动项目➜创建具有所有者/日期的任务➜将一行摘要发布到项目频道。

  • 支持标签“计费”➜AI 建议响应片段➜代理编辑➜系统记录最终答案以供训练。

是的，接线只需要一个小时。这样每周就能省去几十个小麻烦——比如终于修好一扇吱吱作响的门。

提示模式超出其重量🧩

  1. 批评三明治式
    “草稿 X 采用结构 A。然后对清晰度、偏见和缺失证据进行批评。然后根据批评意见进行改进。保留所有三个部分。”

  2. 阶梯式
    “给我 3 个版本：适合新手的简单版本、适合从业者的中等深度版本、带有引文的专家级版本。”

  3. 约束框
    “回复时请仅使用最多 12 个字的要点。不要废话。如果不确定，请先提问。”

  4. 风格转换
    “用通俗易懂的语言重写这项政策，以便忙碌的经理能够真正阅读，并保持章节和义务的完整性。”

  5. 风险雷达
    “根据这份草案，列出潜在的法律或道德风险。并分别标明高/中/低可能性和影响。提出缓解措施。”

治理、隐私和安全——成熟的部分🛡️

你不会发布没有测试的代码。也不要发布没有防护措施的 AI 工作流程。

  • 遵循框架——NIST 的人工智能风险管理框架（GOVERN、MAP、MEASURE、MANAGE）让您思考对人的风险，而不仅仅是技术的风险 [2]。

  • 妥善处理个人数据——如果您在英国/欧盟范围内处理个人数据，请遵守英国GDPR原则（合法性、公平性、透明度、目的限制、最小化、准确性、存储限制、安全性）。ICO的指导方针实用且具有时效性[5]。

  • 为敏感内容选择正确的位置- 优先选择具有管理控制、数据保留设置和审计日志的企业产品。

  • 记录您的决定- 保留提示、涉及的数据类别和缓解措施的轻量级日志。

  • 设计中的人机交互——负责审核高影响力的内容、代码、法律索赔或任何面向客户的内容。

小提示：是的，这部分读起来像蔬菜。但这是你保持胜利的方法。

重要的指标：证明你的收益，让它们持续下去📏

追踪前后情况。保持平淡和诚实。

  • 周期时间- 起草电子邮件、生成报告、关闭票证。

  • 质量代理 - 更少的修订、更高的 NPS、更少的升级。

  • 吞吐量——每周、每人、每个团队的任务。

  • 错误率——回归错误、事实核查失败、违反政策。

  • 采用——模板重用次数、自动化运行、提示库使用情况。

当团队将更快的草稿与更强的审查循环结合起来时，他们往往会看到类似受控研究的结果——这是长期数学运作的唯一方式[1][3][4]。

常见陷阱和快速修复🧯

  • 提示杂乱——聊天中散落着数十条一次性提示。
    解决方法：在您的 wiki 中创建一个小型的、版本化的提示库。

  • 影子人工智能- 人们使用个人账户或随机工具。
    解决方法：发布已批准的工具列表，明确说明哪些工具可以/不​​可以，并附上请求路径。

  • 过度信任初稿——自信≠正确。
    解决方法：验证 + 引用清单。

  • 节省下来的时间实际上并没有被重新利用——日历不会说谎。
    解决方法：预留一些时间去做你承诺要做的、价值更高的工作。

  • 工具泛滥——五种产品功能相同。
    解决办法：每季度淘汰一次。要狠下心来。

今天你可以进行三次深度探索🔬

1）30分钟内容引擎🧰

  • 5 分钟 - 粘贴简介，生成大纲，选择两个中最好的一个。

  • 10 分钟——起草两个关键部分；请求反驳；合并。

  • 10 分钟——询问合规风险和缺失的引用；修复。

  • 5分钟——一段摘要+三个社交片段。
    有证据表明，结构化的辅助可以加速专业写作，且不会影响质量[1]。

2）会议清晰度循环

  • 之前：明确议程和问题。

  • 期间：记录并标记关键决策。

  • 升级后：AI 会生成行动项目、负责人和风险，并自动将信息发布到您的追踪器。
    服务环境中的研究表明，当客服人员负责任地使用 AI 时，这一组合可以提高吞吐量并改善情绪 [3]。

3）开发者助推套件🧑💻

  • 首先生成测试，然后编写通过测试的代码。

  • 要求提供 3 种有权衡的替代实施方案。

  • 让它解释代码，就像你对堆栈还不熟悉一样。

  • 期望在限定范围内的任务上缩短周期时间，但要保持严格的审查[4]。

如何以团队形式推行这一举措🗺️

  1. 选择两个具有可衡量结果的工作流程（例如，支持分类+每周报告起草）。

  2. 首先是模板——在让所有人参与之前设计提示和存储位置。

  3. 与冠军一起试行——一小群喜欢修修补补的人。

  4. 测量两个周期——周期时间、质量、错误率。

  5. 发布剧本——确切的提示、陷阱和示例。

  6. 规模和整洁- 合并重叠的工具，标准化护栏，保留一页规则。

  7. 每季度审查一次——淘汰未使用的资源，保留已证明有用的资源。

保持务实的氛围。不要承诺烟火，而要承诺减少麻烦。

常见问题解答🤔

  • 人工智能会抢走我的工作吗？
    增强人类能力并提升经验不足的人员时，收益最高，和士气。[3]

  • 可以将敏感信息粘贴到 AI 中吗？
    除非您的组织使用企业控制措施并遵守英国 GDPR 原则。如有疑问，请勿先进行粘贴汇总或屏蔽操作 [5]。

  • 我应该如何利用节省下来的时间？
    重新投入到更高价值的工作——客户沟通、更深入的分析和战略实验中。这样，生产力的提升才能转化为实际成果，而不仅仅是更漂亮的仪表盘。

TL;DR

“如何利用人工智能提高生产力”并非理论，而是一套微型、可重复的系统。使用脚手架进行写作和沟通，使用助理进行会议，使用结对程序员进行代码编写，并使用轻量级自动化进行粘合工作。追踪收益，设置护栏，重新分配时间。你可能会遇到一些挫折——我们都会遇到——但一旦这些循环衔接起来，就会感觉像是找到了一条隐藏的快车道。没错，有时这些比喻确实很奇特。

参考

  1. Noy, S. 和 Zhang, W. (2023)。 人工智能辅助知识工作生产力效应的实验证据。 《科学》

  2. NIST（2023）。 人工智能风险管理框架（AI RMF 1.0）。NIST 出版物

  3. Brynjolfsson, E., Li, D., & Raymond, L. (2023). 生成式人工智能在工作中的作用。NBER 工作论文 w31161

  4. Peng, S., Kalliamvakou, E., Cihon, P., & Demirer, M. (2023). 人工智能对开发者生产力的影响：来自 GitHub Copilot 的证据 。arXiv

  5. 信息专员办公室 (ICO)。 数据保护原则指南（英国 GDPR）。ICO 指南

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