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90%公司投入AI,但不到40%实现实质增长。差距不在工具,而在一种能力:在“AI能做什么”与“人该做什么”之间持续判断、重构流程。 对于职场个人的建议: 1. 学会验证AI的产出结果,最好在最开始就写清楚验收标准; 2. 主动记录AI失败的原因,再下一次模型升级时回看; 3. 每周复盘工作流是否需要升级,例如模型变化对工作流的改变; 4. 用“单位时间的产出杠杆率”衡量效果,而不是节省的时间。 相比日本、韩国和德国等结构更僵化的经济体,新加坡组织更灵活、跨职能协作更快,更适合在快速变化的AI边界上迭代升级。
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来日方长 敬请期待