人工智能生成工具（genAI）在工作场所变得越来越普遍，但商业领袖担心他们的组织缺乏一个全面部署这项技术的策略。

据微软在其年度《工作趋势指数》报告中发布的一项调查，调查对象为31个国家的31,000名员工。

调查显示，员工对获取genAI工具的需求强烈。报告称，四分之三的受访者在工作中使用这些工具，使用率是六个月前的两倍。员工表示，AI节省了时间，使他们能够专注于更重要的任务，增强了创造力，也让他们的工作更加愉快。超过四分之三的办公室工作者（78%）使用自己的AI工具——这一现象被称为“自带你的AI”（BYOAI）。

商业领袖们也看到了这项技术的潜力，有79%的受访领袖认为，使用AI对于他们的组织保持竞争力是必需的。微软公司自己也宣称，其Copilot genAI助手已进行了几次大规模部署：Amgen、BP和科氏工业等企业已购买超过10,000个“席位”的Microsoft 365 Copilot，CEO萨蒂亚·纳德拉在公司最近的季度财报电话会议中说。

然而，并非所有大型企业都热衷于快速投入。调查发现，60%的领导者认为他们的组织领导层缺乏将AI全面推广的愿景。

微软Copilot和Work Lab的联合创始人、总经理科莱特·斯塔尔鲍默在一次预先录制的简报中表示：“虽然领导者们一致认为使用AI是商业必需的，许多人甚至表示不会雇用没有AI技能的人，但他们也认为自己的公司缺乏一个广泛实施AI的愿景和计划；他们陷入了AI的惯性。”

斯塔尔鲍默说：“我们已经进入了技术干扰的艰难阶段，即从实验过渡到商业转型。”尽管AI的潜力得到了明确的关注，但许多企业在进行重大部署时都在谨慎行事，分析师们这样说。

“大多数组织对测试和部署感兴趣，但他们不确定在哪里以及如何获得最大的回报，”创意策略公司总裁兼首席分析师卡罗琳娜·米兰内西说。米兰内西表示，安全性是最大的担忧之一，“在这个问题得到解决之前，组织更容易关闭访问权限。”

随着公司开始部署AI，IT团队面临着巨大的需求，乔什·贝尔辛公司的创始人兼CEO乔什·贝尔辛说。部署genAI工具使得IT员工负有确保数据质量和安全标准的责任，以及“了解欧洲AI法案，实施治理，并尽可能在供应商和工具上实现标准化。”

贝尔辛表示，所有这些基础工作需要一年或更长时间，企业才能围绕genAI开发全面的策略。AI有多种形式，但genAI是组织内大多数新AI项目的重点，根据最近的Gartner调查。员工与这项技术互动的最常见方式是将其嵌入现有的生产力和业务线应用程序中（34%的受访者），例如微软的365 Copilot、Adobe Firefly和许多其他应用程序。

与genAI互动的其他方式包括提示工程（25%）、培训定制的genAI模型（21%）或使用独立的生成式AI工具，如OpenAI的ChatGPT或Google的Gemini（19%）。

这些genAI功能并不便宜。在大多数情况下，数字工作应用供应商会为其付费产品中的生成式AI功能收取额外费用。这可能高达每用户每月额外30美元，例如微软和谷歌面向企业的AI助手，而那些关注更有限的产品收费较低，例如Slack AI，每用户每月额外收费10美元，这笔费用不容小觑。

在衡量genAI的影响方面，除了在培训员工方面的显著投入外，这也被视为一种风险。

根据Gartner调查，展示AI项目的价值是AI采用的最大障碍。Gartner的高级总监分析师莱纳尔·拉莫斯在一份声明中说：“随着组织扩大AI的规模，他们需要考虑其项目的总体拥有成本以及除了生产力提升之外的广泛效益。”

微软的调查描绘了一个类似的画面。大多数领导者（59%）不确定他们的组织是否能量化员工使用AI带来的任何生产力提升。米兰内西说：“成本真的是让组织陷入困境的地方”，公司不确定在部署生成式AI时可以期待什么回报。

贝尔辛表示，许多组织在genAI工具的早期试验中已经看到了生产力的提升，但转向更广泛的、企业范围内的部署需要更多地考虑其可以提供的价值。他说：“当涉及到企业范围内的大规模采购时，我相信会有很多关于投资回报率的讨论，因为这些工具是昂贵的。”

在其报告中，微软引用了对60个Copilot客户进行的为期六个月的随机对照试验，涉及3,000名工作人员。结果包括阅读电子邮件减少了11%，与之互动的时间减少了4%，以及在Word、Excel和PowerPoint中编辑文档的数量增加了10%。会议数量的影响则不太明确；一些公司看到了增加，另一些则减少。

米兰内西表示，评估genAI工具时，倾向于关注节省的时间，但这可能不是最佳方法。真正的价值在于工作质量的提高和工作者满意度的提升，她说。这带来了“更好的工作参与度，反过来又带来了更好的工作。”当工具提高员工参与度时，成本变得不那么重要。她说：“想想一个员工辞职的成本，或者有人留在工作岗位上但不投入的成本。”

可能某些AI工具更适合某些工作角色。米兰内西说：“对任何领导者来说，问题在于确定哪种级别的AI适合他们的人才。就像个人电脑一样，不是每个人都需要最顶级的。”