研究公司预测，到2025年底，至少有30%的人工智能项目将被放弃，原因是商业价值不明确，以及数据质量差、风险控制不足和成本不断上升。随着生成式人工智能【（Gen AI）是人工智能的一个分支，专注于通过学习现有数据的模式和结构来生成新的、原创的内容。这些内容可以包括文本、图像、视频、音频、代码等。与传统的AI系统不同，生成式AI系统能够模拟人类创造力，生成类似人类创造的内容。】的应用持续飙升，有关其商业效益的报道也逐渐涌现。但我们也看到越来越多的案例表明，该技术实际上创造的工作量比它节省的还要多。
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摩根大通【摩根大通（JP Morgan Chase & Co）是全球最大的全能金融服务集团之一，拥有超过170年的历史。摩根大通的主要业务包括消费者和社区银行、公司和投资银行、商业银行、资产管理四个板块。】总裁Daniel Pinto（丹尼尔·平托）表示，该银行预计其人工智能用例的价值将达到20亿美元，高于5月份估计的15亿美元。在9月份的巴克莱全球金融服务大会上，他表示，生成式人工智能（gen AI）将在改进流程和提高效率方面产生重大影响。该公司已经推出了一个生成式人工智能（gen AI）助手，并还在寻求使用人工智能和大型语言模型【大型语言模型（LLMs）是一类基于深度学习的自然语言处理模型，它们能够理解和生成人类语言。】来优化每一个流程。
“我们正在做两件事，”他说。“一是深入研究我们拥有运营服务的大领域，并研究使用人工智能和大型语言模型优化每个流程。二是向几乎每位员工部署我们所谓的LLM Suite【LLM Suite 是摩根大通（JPMorgan Chase）推出的一款创新型生成式人工智能工具，旨在提高员工的工作效率，特别是在处理传统上由研究分析师管理的任务方面。】。目前，它正在部署到140,000名员工，以帮助他们完成工作。”
他说，运营效率将是短期至中期内人工智能带来的最大影响。
他并不是唯一一个看好新一代人工智能的人。根据IDC【IDC（国际数据公司）是全球著名的信息技术、电信行业和消费科技咨询、顾问和活动服务专业提供商。IDC在全球拥有超过1300名分析师，为110多个国家的技术和行业发展机遇提供全球化、区域化和本地化的专业视角及服务。IDC的分析和洞察助力IT专业人士、业务主管和投资机构制定基于事实的技术决策，以实现关键业务目标。成立于1964年，IDC是IDG旗下子公司。IDG是全球领先的媒体出版、研究咨询、及会展服务公司。】的最新报告，98%的企业领导者将人工智能视为其组织的优先事项，该研究公司预计到2030年，人工智能将为全球经济增加20万亿美元。8月，OpenAI表示，其ChatGPT目前每周用户超过2亿，是去年11月的两倍，92%的财富500强企业都在使用其产品。自7月发布ChatGPT-4o mini以来，其API的使用量也翻了一番。
根据Coleman Parkes Research（Coleman Parkes Research是一家提供全方位服务的B2B市场研究公司，专注于IT/技术研究，针对全球多个行业的中小企业到大型企业的高级决策者进行研究。）代表Riverbed（Riverbed是一家全球性的数字性能公司，专注于帮助企业最大限度地提高网络和应用程序的性能，充分发挥其IT投资的潜力。自2002年成立以来，Riverbed已经发展成为一个提供端到端性能监测系统解决方案的供应商，能够从终端用户的角度帮助企业用户测定其数字体验的实际效果。Riverbed的解决方案涵盖了从数据库、服务器、网络、中间件到存储等多个层面，通过一个平台提供网络和应用的端到端监测。）进行并于本月发布的研究，59%的大型公司决策者表示AI项目已达到他们的预期，18%的决策者表示超出了他们的预期。
Coleman Parkes Research主管Ian Beston（伊恩·贝斯顿）表示：“人工智能已经脱离了IT职能，并在组织中得到更广泛的推广。一般来说，人们在进入人工智能领域时会抱有乐观和积极的心态。”但有23%的受访者表示，由于模型可能不可靠且项目无法扩展，人工智能的表现低于预期。因此，尽管人工智能对效率有诸多好处，但并不总是能减少工作量。有时，由于法律和合规问题、幻觉和其他问题，它实际上创造的工作比它节省的还多。
一、节省的时间越多，浪费的时间越多
当新一代人工智能帮助员工更快地完成工作时，公司认为这些空闲时间将用于更高价值的活动。Slack（Slack是一家开发团队协作软件的公司，提供了一系列帮助团队沟通和提高生产力的功能。）研究和分析高级副总裁Christina Janzer（克里斯蒂娜·詹泽尔）表示，情况不一定如此。根据该公司对办公室工作人员的最新全球调查，员工在日常行政任务上花费的时间增加了37%。“不过，潜力很大，”Janzer（詹泽尔）说。“尽管现在还为时过早，我们还在摸索，但我们已经看到了一些令人难以置信的成果，包括生产力的提高，以及工作与生活的平衡和对工作的热情。”
她说，问题在于，人类天生就喜欢用某些任务来填补时间，所以当人工智能腾出时间时，人们就会用更多的行政工作来填补时间。“有一堆没完没了的繁琐工作要做。”她说。
解决方案是重新思考公司如何激励员工。“管理者倾向于激励活动指标并衡量投入与产出，”她补充道。他们不看员工为公司带来的价值，而是看他们发送的电子邮件数量或在办公室花费的时间。”
二、失控的收件箱
Janzer（詹泽尔）表示，这些繁琐的工作也为其他员工带来了更多工作量。如果新一代人工智能可以帮助员工以10倍的速度撰写一封精心撰写的电子邮件，那么他们可能会比以前回复10倍的电子邮件——其他人现在必须阅读这些电子邮件，甚至可能也要回复。
或者，他们可能不再为公司知识库撰写一篇关于他们最关心的主题的文章，而是提交十几篇关于不太有价值的主题的文章。需要向经理提交报告的员工可能能够更快地完成这些报告，并增加这些报告的数量和长度。
Carnegie Mellon University【卡内基梅隆大学（简称CMU）是一所享誉世界的私立顶级研究型大学，位于美国宾夕法尼亚州的匹兹堡。】教授Anita Woolley（安妮塔·伍利）表示：“这些技术可以产生更多每个人都需要消费和了解的内容。”搜索结果中已经充斥着更多低质量的人工智能内容，这可能会损害员工在公共网络和企业知识库中寻找信息的能力。找到真正有用的结果就像大海捞针。“信息量绝对是生产力可能下降的领域之一。”Woolley（伍利）说。
三、注意力分散
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）的Woolley（伍利）表示，新一代人工智能对员工生产力的另一个潜在负面影响是注意力分散。她说：“人工智能可以代替你参加会议并做笔记，这样你就可以同时在四个地方工作。有些人试图这样做。但我们能有意义地做出贡献的项目和能参与的对话是有限的。”
她说，使用人工智能来帮助处理更多任务只会让人觉得有更多工作要做。“而且我们面临精疲力竭的风险。”
此外，虽然人工智能可以帮助我们管理时间和工作流程，但它也可能暴露出更多需要紧急关注的问题。“它可以触发警报，这样你就可能会放弃手头的工作去做其他事情。”她说。
她补充道，如果我们的注意力过于分散，人们可能会开始做出错误的决定。“这超出了我们能够控制的范围。”
有些公司对员工同时参与的项目数量进行了限制。“每个人都关心自己的职业生涯，并试图做更多的事情，”她说。“没有人真正确定什么会真正影响他们的评价，这就是人们试图承担更多任务的原因。”
她说，解决方案是让公司设定明确的目标和绩效标准，避免大量出现那些不会增加价值但能创造工作量的项目、计划和团队。“特别是在分布式环境中，比以往任何时候都更重要的是，不要只为了确保工作量而开会。”Woolley（伍利）说。
四、FOMO的代价高昂
【FOMO（Fear of Missing Out），即错失恐惧症，是一种普遍存在的忧虑情绪，指的是人们担心自己缺席时，其他人可能正在获得有益的经历。这种社交焦虑的特征是“希望与他人的行为保持持续联系”。FOMO也被定义为对后悔的恐惧，可能会导致一种强迫性的担心，即一个人可能会错过一个社交互动的机会，一个新的体验，一个有利可图的投资，或其他令人满意的事件。】
几乎每周都会有新的AI工具问世，每一种工具都有望彻底改变某些工作领域。例如，9月，OpenAI发布了一款新模型，声称在数学和科学方面拥有前所未有的推理能力。还有用于AI视频和图像生成的新版本。Workday（伍利）宣布推出新的AI代理来改变人力资源和财务流程，并且谷歌发布了更多人工智能广告和营销工具。
工具太多了，每一种工具都有学习曲线，需要一段时间才能真正开始带来价值。工具太多了，你总是在追赶。
Woolley（伍利）建议公司整合完成工作所需的最少工具，并建立沙盒流程来测试和评估不会妨碍员工实际工作的新工具。但员工拥有一些个人自主权也是件好事。
“如果有经过审查、安全且不会带来安全风险的工具，我可以自行决定使用它们，并且如果它能帮助我更好地完成工作——那就太好了，”Woolley（伍利）说。“但你必须提前考虑后果。”
五、幻觉和失实
根据Slack的调查，只有7%的办公室工作人员认为AI输出对于工作相关任务完全可靠，35%的人认为AI结果仅略微或完全不可靠。其他研究也支持这一观点。例如，康奈尔大学【康奈尔大学（Cornell University）康奈尔大学是一所成立于1865年的私立大学，位于美国纽约州的伊萨卡。根据2025年最佳大学排名，康奈尔大学在全国大学中排名第11位。该校以其卓越的学术和研究而闻名。】、华盛顿大学【华盛顿大学（University of Washington）华盛顿大学是一所成立于1861年的公立大学，位于美国西海岸的华盛顿州西雅图市。该校在2025年最佳大学排名中位于全国大学第46位。】和滑铁卢大学【滑铁卢大学（University of Waterloo）滑铁卢大学是一所成立于1959年的大学，位于加拿大安大略省滑铁卢市。该校以其合作教育项目而闻名，学生可以在学习期间参与工作实践。】以及非营利研究机构AI2【AI2（Allen Institute for Artificial Intelligence）是一家位于西雅图的非营利性人工智能研究机构，由已故的保罗·艾伦（Paul Allen）于2014年创立。AI2致力于开发基础性AI研究和创新，通过大规模开放模型、数据、机器人技术等领域产生实际影响。】的研究人员最近发表的一篇论文指出，即使是性能最好的模型也只有三分之一的时间能够提供完全准确的答案。
这意味着人工智能的输出将需要额外的监督、审查、编辑、修正或返工。如果第一位员工没有注意到这个问题，那么收拾残局的工作就会落在其他员工身上。如果允许人工智能自主工作，比如让客服聊天机器人回答公司网站上的问题，那么当坏建议开始曝光时，这可能会造成重大问题。
S-RM情报与风险咨询公司（S-RM是一家提供企业情报和网络安全咨询服务的公司，专注于为客户提供情报、韧性和响应解决方案。公司每天为客户提供洞察，以支持关键决策制定、战略信息提供和韧性建设。在危机时期，S-RM也为企业响应事件提供紧急、高效和精确的服务。）美洲区网络安全总监Steve Ross（史蒂夫·罗斯）表示，新一代人工智能可以将一天的研究时间缩短至一小时，但这也存在一个问题。
“它可以为我提供特定大都市地区排名前六的石油和天然气公司，以及每个组织的首席执行官、首席财务官和首席技术官及其背景，”他说。“人工智能可以比谷歌搜索更深入。”但当他将这些信息输入Salesforce【Salesforce 是一家全球知名的云计算公司，专注于提供客户关系管理（CRM）解决方案。】时，其中一个输出完全伪造了所有人的姓名和凭证。“现在我们必须回头审核所有内容，”他说。
幸运的是，这个问题被及时发现。“这一切都要归功于我们在推广这些产品时采取谨慎而有策略的方法。”他说。
六、过度的数据科学却收获甚微
很多客户只想做AI，任何AI都行，并没有仔细考虑过用例。一家公司可能会采用一种AI，为一些员工节省几个小时，但会给数据科学家团队带来大量工作，他们必须收集和准备训练数据、创建和测试模型、将它们集成到企业工作流程中，然后监控性能以确保AI继续正常运行。
根据ZipRecruiter（ZipRecruiter 是一家领先的在线就业市场平台，专注于通过先进的机器学习匹配技术，帮助求职者和雇主在短时间内获得合适的匹配）的数据，10月份美国初级数据科学家的平均起薪为每年165,000美元。“等等，”Ross（罗斯）说。“不要只为了写几封电子邮件而雇佣数据科学家。首先，让我们弄清楚你的用例。”根据Gartner（Gartner成立于1979年，是全球最具权威的IT研究公司之一。公司总部位于美国康涅狄克州斯坦福，拥有1,200多位世界级分析专家。Gartner向全球范围内的10000多家机构提供思想领导与战略咨询服务，服务覆盖100多个国家和地区的共计14000多家客户企业。）的说法，如果没有明确的用例，人工智能项目很可能甚至无法完成概念验证阶段。
该研究公司预测，到2025年底，至少有30%的人工智能项目将被放弃，原因是商业价值不明确，以及数据质量差、风险控制不足和成本不断上升。定制人工智能模型的成本可能超过500万美元，而从头开始构建定制模型的成本可能高达2000万美元。
七、即时性的期望
对于许多公司来说，即使新一代人工智能确实创造了更多工作，但这种痛苦也是值得的。这只是学习过程的一部分。
Champlain College（尚普兰学院是一所位于美国佛蒙特州伯灵顿市的私立高等教育机构，成立于1878年。学院以其独特的教育模式而闻名，这种模式融合了创业精神、职业培养、核心课程和对个人的关注。Champlain College 提供多种专业，包括商业、游戏设计和酒店管理等，其中这些专业尤其受欢迎，并在北部最佳本科学院排名中名列前茅。）一直在使用人工智能帮助教学设计师和学科专家创建在线课程，虽然人工智能将创建课程所需的时间缩短了一半，但过程并不总是一帆风顺。
“生成的内容，包括令人惊艳的图像和类似的东西，学生和教职员工将如何看待这些内容？”学院在线运营副总裁Christa Montagnino（克里斯塔·蒙塔尼诺）问道。“你需要经过培训的人员来看待这些内容。你必须获取内容、阅读并理解内容，并加入人性化元素。”
事实上，她说，人工智能最初并没有节省任何时间。人们不仅要学习如何修复人工智能输出，而且还要学习如何设计提示以使这些输出变得更好。
“我们必须弄清楚这一点，并培训我们的团队，”她说。“他们越来越熟练，开始自然而然地使用。但有些人需要几个月甚至几年的时间才能学会如何很好地使用这种方法。”
Champlain College（尚普兰学院）于2023年中期开始研究人工智能，在人工智能出现之前，创建一门课程需要15周时间，在人工智能推出后，创建一门课程仍需要15周时间。但情况有所改善，尽管花了整整一年时间才将流程缩短至7周。
“不过，有些人比其他人更早到达那里，”她补充道。
同样，高等教育营销公司Education Dynamics（Education Dynamics 是一家专注于高等教育领域，提供营销和招生增长解决方案的公司。）也在使用人工智能来协助开展营销活动。该公司营销副总裁Sarah Russell（萨拉·拉塞尔）表示，对于某些任务而言，人工智能并没有带来很大的生产力提升。
“从创意编辑和修订的角度来看，我们确实将最初创作中节省的时间转移到了编辑和修订上，”她说。“我们希望避免任何听起来像人工智能生成的、缺乏个性的或听起来过于夸张的输出。对我们来说，这与其说是节省时间，不如说是改变了你花时间的方式。”
但她表示，采用这项技术正在帮助公司向前发展。
“我们致力于成为这个充满活力的领域的行业领导者，”她说，“即使今天它不能真正为我们节省时间，但终有一天它会成为必需品——而其他人才刚刚开始。”
Tata Consultancy Services【塔塔咨询服务公司（简称TCS）是全球领先的IT服务、咨询和商业解决方案供应商。】人工智能咨询和顾问主管Ashok Krish（阿肖克·克里希）表示，对于新一代人工智能，高管对它的期望与员工的实际体验之间存在差距。毕竟，当今的生成式人工智能工具是通用的，并且处于早期阶段。
“目前可用的技术仅仅触及了生成式人工智能在不久的将来将如何改变知识工作的表面，”他说。“这是我们所有人都必须经历的必要采用阶段。这就像互联网的早期阶段，当时只有一小部分工程师和技术爱好者知道如何从中获取价值。”
因此，在短期内，员工将不得不适应一项新的、有限的技术，而公司将不得不面对不确定的投资回报率。“因为如果他们不这样做，当人工智能在未来几年不可避免地改变所有类型的工作时，他们就会被抛在后面。”他说。
尽管如此，公司还是可以采取一些措施来加快进程。
他说：“我们发现，生成式人工智能的最大生产力提升和投资回报来自高度针对性、行业特定的应用。”他补充说，当公司让更多员工参与进来并让他们使用人工智能工具时，这也有帮助，这样他们就可以开发自己的方法来改变他们的工作。
作者：Maria Korolov（玛丽亚·科罗洛夫）
Maria Korolov（玛丽亚·科罗洛夫）是一位屡获殊荣的科技记者，报道人工智能和网络安全。她还撰写科幻小说、编辑科幻和奇幻杂志，并主持YouTube节目。
译者：小知
【睿观：虽然Gen AI在提高工作效率方面展现出巨大潜力，但其在实际应用中也带来了新的挑战，甚至可能导致工作量的增加。
主要论点：
Gen AI创造了更多工作，而非减少工作。
Gen AI导致了信息过载和注意力分散。
Gen AI增加了对数据质量和模型可靠性的要求。
Gen AI的应用需要大量的人力投入。
Gen AI带来了新的道德和伦理问题。
支撑论点：
节省的时间被其他任务填满
员工倾向于用新的任务填补空闲时间。
管理者更关注活动指标，而不是产出价值。
信息过载
AI生成大量低质量内容。
难以从大量信息中筛选出有价值的信息。
注意力分散
多任务处理降低工作效率。
AI工具的不断涌现分散了注意力。
数据质量问题
AI生成的输出需要人工审核和修正。
数据质量问题可能导致错误决策。
人力投入
训练和维护AI模型需要大量人力。
人工智能专家供不应求。】
