AI 如何提高效率？

高效的业务不仅仅是一个长期目标或单一的瞬间成就；效率是企业各个领域的持续努力。通过 AI 系统提高效率可以改善客户服务、节省成本、增加销售额并有助于提高忠诚度。

要达到这样的效率投资回报率，组织必须依靠其他员工进行构思、制定策略并学会如何与 AI 协同工作。科技一直是提高效率的驱动力，但 AI 正在从根本上重塑我们的工作方式。

AI 的应用正在引领一个全新的效率时代，它能够自动化重复性任务，分析大型数据集以识别模式并预测趋势，优化复杂流程，并提供有助于做出更好决策的洞察分析。最终，AI—会话式 AI，生成式 AI，代理式 AI—正在增强人类员工的能力，使他们能够专注于战略性和创造性的工作，并消除潜在的瓶颈。

AI 在供应链管理中的应用可以提高运营效率、降低成本并提高整体响应能力。借助预测性分析，AI 模型正在帮助企业更准确地分析数据和预测需求，从而有助于确保库存水平得到优化。通过分析历史数据、预测市场趋势以及天气或经济状况等外部因素，AI 可以预测需求波动，帮助企业避免缺货或库存过剩。

此外，AI 可以通过自动化简化工作流并减少供应链中断。AI 的使用可以通过实现预测性维护来提高供应链的透明度。机器学习模型可以分析设备的性能并检测早期的故障迹象，从而防止代价高昂的故障和计划外的停机时间。这使得企业能够主动安排维护，并保持平稳运营。

AI 优化流程和减少低效率的能力正在改变供应链，帮助企业在日益复杂的全球市场中保持竞争力。

机器损坏或系统出现故障可能会导致运营停顿。AI 算法正在改变这种情况，并在设备故障发生之前做出预测。AI 智能体可以分析传感器数据和历史维护记录，以确定和实施预测性维护。AI 还可以更有效地构建故障模式和影响分析 (FMEA) 模型。这反过来又减少了开发这些研究所耗费的时间和精力。

AI 工具带来的主动方法可以延长资产的使用寿命，并在短期和长期内降低运营成本。预测性维护中使用的算法依赖实时数据来识别模式和即将发生的故障。组织可以获得 AI 的优势，例如最大限度地提高生产力和运营效率。

机器人流程自动化 (RPA) 也被称为软件机器人技术，是利用人工智能驱动的机器人来自动化处理日常任务，从而让人类员工能够从事更复杂、更具战略性的工作。RPA 结合了 API 和用户界面 (UI) 交互，来整合并执行基于规则的重复性任务，例如数据录入、发票处理和响应客户服务请求等。

尽管 RPA 和 AI 截然不同，但两者却能相辅相成。AI 可以帮助 RPA 更全面地自动执行任务，并处理更复杂的用例。人工智能驱动的机器人可以执行人类员工可能需要几天或几周才能完成的任务，并将其缩短至仅需几个小时。这种类型的 AI 正在提高人类员工在工作场所的工作效率，并凸显了有目的性任务的重要性。

不可预测的市场状况使企业难以预测客户需求，并且经常被蒙在鼓里，试图领先于下一个重大趋势。然而，AI 和机器学习 (ML) 使需求预测成为帮助企业保持竞争力的战略工具。这些技术可以快速处理和分析大量数据，同时考虑到季节性和不断变化的市场动态等各种因素。

AI 解决方案可以分析销售模式并预测未来销售，从而提供更准确、更适应性的预测结果。这可以帮助组织预测定价并确保他们将资源投入到重要的地方。AI 处理复杂数据的能力远远超出传统的需求预测方法，并可提供对企业至关重要的未来客户需求模式的洞察分析。

销售和营销团队常常携手合作，共同策划下一个推动客户增长的重要广告活动。而这一活动往往始于创意阶段，如今，具备人工智能功能的工具在文本撰写和总结方面提供了重大助力，使创意过程更加高效。

像 ChatGPT 这类产品作为人工智能驱动的写作工具，已广受欢迎，它们可以缩短项目完成时间，并让创意人员能够更灵活地承接更多工作。尽管这些写作工具生成的内容可能还需要进一步编辑和调整，但它们有助于克服写作障碍，并快速优化内容。

当今世界上的内容如此之多，以至于组织需要在其广告、社交媒体和在线广告中吸引人们的注意力。人类创意人员可以利用 AI 工具来制作这些短篇内容，以快速创建原创且引人入胜的内容和视觉效果。这建立了一个更高效的设计和创意流程，同时也依赖于人类员工的专业知识。

组织的业务流程是其成功的重要组成部分，有助于确保每个部门都能顺畅、高效地运行。AI 流程优化采用了多种科技，包括 AI、ML 模型和自然语言处理 (NLP) 。借助 AI 和其他技术，组织可以消除不必要的任务，简化曾经拖慢工作进度的流程。

AI 通过查看以前的绩效数据并对其进行分析，以确定这些流程的效果如何，从而优化流程。对于表现高效的数据，可以加以复制，并用于去除低效的流程。另外，AI 可以检测组织系统中的错误和差异，并在问题发生之前发现潜在问题。

AI 对市场趋势和用户行为的分析也可能有助于企业确定并预测客户行为，这有助于销售和营销团队简化目标设定和客户定位工作。

AI 质量控制利用先进算法和 ML 高效准确地检查产品并识别缺陷。AI 驱动的质量控制也有助于确保符合质量标准并减少浪费。这些 AI 功能可以分析仓库装配线上的产品图像，并检测出人眼可能忽略的瑕疵。

此外，AI 质量控制使测试工具能够在实际生产之前在虚拟环境中模拟流程，例如综合测试和数字孪生体。通过这种生产前测试，组织可以排除潜在的问题，并在开发和启动过程中尽早解决这些问题。这将带来更高效的制造成果和可靠的质量控制流程。

客户期望获得卓越的客户支持体验，而企业需要优先满足客户的这些期望。组织一直在其客户服务部门使用技术，但生成式 AI 工具正在帮助组织向前迈出一大步。虽然人类员工对于客户服务部门来说仍然至关重要，但生成式 AI 聊天机器人能够理解复杂的客户咨询并实现用户自助服务。

客户服务已成为人工智能驱动的技术的一个重要用例，有助于开发个性化体验。借助 AI 工具，公司可以自动回复常见问题，并为用户提供个性化建议。AI 可以分析客户行为和过往购买记录，从而推荐个性化的产品或内容。AI 正在重塑组织处理客户服务部门的方式，使用户和员工队伍的流程更加高效、更以客户为中心。

组织每天都需要做出重大决策。人类决策者现在正在利用数据、分析和 AI 的力量来改进这些决策。AI 在决策过程中的使用点有所不同，并且根据所使用的分析技术而有所不同。AI 的不同程度包括决策自动化、决策增强和决策支持。每个系统都会以某种形式做出决策。

对于自动化而言，它通过使用规范性分析和预测性分析来做出决策，而增强则推荐一个或多个决策场景。而决策支持则是指 AI 通过诊断或预测性分析发挥辅助作用。AI 的决策取决于时间和情况的复杂性。

虽然 AI 常用于简单决策，但根据 AI 的使用程度，它也可以用于复杂决策，甚至是混乱决策。

AI 技术正被用于自动执行人力资源任务并支持决策。它能以数据为基础，实现人才招聘、员工晋升和留用。目标是减少偏见并增强求职者和雇主的整体求职体验。AI 工具正在协助人力资源团队进行员工记录管理、工资处理、招聘、入职和优点管理。

AI 已经并正在成为医疗保健领域不可或缺的一部分。医学 AI 的常见用例是助力临床决策和成像分析。AI 算法和其他 AI 驱动的应用正在为诊所的医疗专业人员提供支持。最近，AI 虚拟护理助理和 AI 机器人也进行了测试，以减少手术的创伤。

人工智能，特别是机器学习算法，正被金融行业用于提高效率和准确性。AI 正在加快数据分析、预测、投资管理、风险管理、网络安全、欺诈检测和客户服务等任务的完成速度。传统上依赖人工流程的金融机构正在通过 AI 进行重大升级，例如算法交易、信用评分、合规性等。

AI 正在改变行业，实现更智能、更高效的运营，从而影响全球制造业。制造业 AI 的一个例子是数字孪生技术，它可以创建流程的虚拟副本，用于实时模拟和分析性能，而无需干预实时物理资产。

人工智能驱动的零售技术可以应用于零售行业的许多方面，包括线上和实体商店。AI 技术通过分析客户行为，利用 AI 算法提供个性化购物体验，从而提升零售领域的客户体验、业务运营和决策能力。它还可以通过人工智能驱动的虚拟助理和聊天机器人增强客户体验，为客户提供实时支持。

最新时代的 AI 涉及 AI 助手和 AI 智能体。AI 助手是被动的，可根据用户输入执行任务。AI 智能体具有主动性，可以自主地代表用户完成任务，并可以制定策略和评估指定的目标。

AI 助手建立在某种基础模型之上。LLM 是基础模型的子集，是一项与文本相关的任务。其中一个例子是虚拟助理，流行的助理包括苹果的 Siri 和亚马逊的 Alexa。这些虚拟助理可以执行预设任务来回答常见问题，例如“嘿，Siri，今天的天气如何？”或根据用于培训模型的数据对虚拟助理的提示做出响应。

AI 智能体和助手则可以利用生成式 AI 能力，接收单一提示，将完成该提示所需的任务进行拆解，执行这些任务并产出结果。例如，智能体或助手可利用这一能力为不同平台（如网络或手机）生成内容。

举个例子：假设有一个新的化妆品品牌，它有宏观层面的目标和措辞规划，但缺乏具体的营销材料。AI 智能体可以帮助创作文案，并将纯文本转换为符合公司品牌指南的格式化文档。该智能体还可以根据目标客户群体提出个性化建议，甚至支持 A/B 测试和客户反馈的收集。

另一个例子：AI 智能体也被用于自动驾驶汽车导航系统。配备 AI 智能体的车辆可以实时分析车辆的运行状况，预测交通和道路状况，并为驱动程序提供最佳、最有效的路线。

提高生产力应该是任何组织的首要任务，并且与提高效率一样，应该是最大限度提高每个员工生产力的目标。这需要适当的员工技能提升和资源分配以支持新产品。实现这一目标的更有效途径是在战略执行、创意流程、工作流管理、运行状况、人力资源、制造、销售、财务、零售和商业等领域实施 AI 功能。

AI 正在推动组织迈向未来，促使人类员工在工作场所中尽可能提高效率。这一目标的实现，需要员工乐于接受变革，并愿意与 AI 合作，从而发掘出他们未曾察觉的效率提升点。