AI+业务提效指的是运用AI技术，通过特定的工具、信息或资源，提升组织内部员工的工作效率，从而推动业务发展、增长，并更好地实现业务目标。
2024企业应该如何利用ai技术
通过深入分析近三年的博奥奖获奖案例，并细致研读了数十份融合AI技术的应用实例，本研究初步揭示了国内企业在AI应用方面的实践模式。
此外，通过对国内外专业研究报告的系统审视，本研究识别了全球领先企业在AI与学习发展结合方面的应用场景及其影响因素。
综合研究与访谈成果揭示，处于行业领先地位的组织已经在多个维度进行了AI技术的探索与实践，成功将AI能力整合到业务提效和人才培养的多个环节中，为企业创造了显著的价值和收益。
当前的AI应用热潮，犹如“星星之火”，已经点燃了行业变革的序幕。
本研究旨在为学习与发展领域的专业人士提供一份具有启发性的参考资料，助力他们更深入地理解并挖掘AI应用的潜在价值。
1. 对“AI促进知识应用”的高期望与对“AI陪练与模拟训练”的相对忽视
AI+业务提效指的是运用AI技术，通过特定的工具、信息或资源，提升组织内部员工的工作效率，从而推动业务发展、增长，并更好地实现业务目标。
数据显示，业务管理者对于AI+业务提效的四个场景的总体期望较高，平均评分在7分以上。特别是对于“AI促进知识应用”场景的期望值最高，达到了7.42分。
这反映出业务管理者对于将知识资源转化为生产力的强烈需求。在传统模式下，知识的收集、分类和分发是一项耗时且成本高昂的任务，而AI技术的发展为这一难题提供了可行的解决方案。
与此同时，业务管理者对于“AI进行陪练和模拟训练”的期望相对较低，仅为7.07分。
这可能是因为他们普遍认为人际交往是AI难以替代的领域，同时担心AI无法准确模拟客户行为，因此对AI陪练和模拟训练持保守态度。这种观点可能与管理者自身的成长经历和面对的业务复杂性有关。
2. 对“AI独立完成任务”的高期望与对人机协同应用的相对忽视
业务管理者对12个AI+业务提效应用的期望普遍较高，其中11项的期望评分超过7分。
尤其对于AI自动收集和分发知识、AI对业务知识库进行自动分类和打标签、专家数字分身以及AI将知识服务嵌入工作流等四个应用的期望最高。
这些应用均展现了AI独立作业的特性，即无需人工干预即可完成特定任务。通过自动化、智能化和机器学习，AI系统能够从繁琐、重复或危险任务中解放员工，甚至使员工能够完成以往无法胜任的工作。
相比之下，AI匹配业务专家、AI+模拟训练、AI辅助业务课程开发和AI陪练等四个应用的期望相对较低，这些应用需要人机协同作业，对业务的直接影响较小，且依赖于人的参与和决策，因此业务结果的不确定性较大。
3. 对“AI实现个性化学习”的高期望与对“AI辅助管理者做辅导和反馈”的相对忽视
AI+人才培养指的是运用AI技术，通过提供特定的工具、信息或资源，提升组织内部人才培养的效率和质量，以满足组织持续发展的人才需求。
调研数据表明，在四个人才培养场景中，业务管理者对AI的期望普遍较高，平均得分超过7分。
其中，对于“AI实现员工个性化学习”的期望得分最高，为7.33分。这表明，个性化学习正在成为现实，其内涵也随着AI技术的发展而不断丰富。
早期的个性化学习主要依赖于标签推送学习内容，而随着自然语言处理技术的进步，尤其是以ChatGPT为代表的大型AI模型的出现，AI智能生成技术为个性化学习带来了新的模式。
例如，AI自动翻译功能能够根据用户需求提供实时翻译服务，而AIGC的多模态学习则提供了更丰富的学习内容和方式。这些新的学习模式不仅提高了学习效率，还激发了学习者的兴趣和动力。
相比之下，业务管理者对于“AI辅助管理者做辅导和反馈”的期望相对较低，这可能是因为他们认为辅导和反馈是管理者的核心职责，且应注重人的主观能动性和情感交流。
