10 大工作創新峰會要點，以釋放 AI 的潛力
對我們許多人來說，我們的工作方式已經失靈。 但人類和 AI 的結合力量提供了一個潛在的解決方案。 在工作創新峰會上，我們探索了 AI 改變我們工作方式的潛力。 此次活動強調了 AI 的魔力，它不會增加工作量，而是減輕重複性任務，讓人類將自己的智慧、同理心和熱情投入到有目的、有意義的工作中。
我們正處於創新新黃金時代的邊緣，這是由人類和 AI 共同合作的力量所推動的。”
繼續閱讀，探索活動的主要收穫，旨在幫助您在工作中運用人類和 AI 的力量。 別錯過 10 月 26 日在我們的線上觀看派對上觀看主題演講重播的機會。
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1. 使用 AI 提升人類技能並豐富工作內容
AI 並非人類能力的替代品，而是一種增強劑。
在主題演講中，Dustin Moskovitz 回應了這種觀點，這一點在Asana 中的人工智慧原則中也得到了強調。 他表示：「當所有乏味的工作都由 AI 處理時，人們就可以專注於運用他們的同理心、熱情和獨創性。 「AI 不會取代我們，而是可以放大我們最人性化的一面。」
對組織而言，這意味著使用 AI 將重複性、低價值的工作自動化，以便團隊能夠專注於複雜、創意任務，即人類獨有的工作。 正如 Sonder營運長 Deeksha Hebbar 在營運重點分組會議上所說，AI 的重點在於「消除無樂趣的工作」。
Slack的共同創辦人兼首席技術長 Cal Henderson 表示：「AI 正在突破我們能夠自動化的界限，朝著最複雜的工作邁進。 這讓人類有時間去做最人性化的工作。」
2. 提升透明度，以消除疑慮並緩解疑慮
AI 進步的快速步伐引發了員工對安全、道德和工作安全的擔憂。 您可以透過正面解決疑慮來幫助減輕這些疑慮，這些疑慮可能源自對未知的恐懼。 坦誠告知團隊您組織採用和利用 AI 的計劃，以減輕他們的不確定性。
將 AI 整合到您的技術堆疊和工作流程中時，對工具使用和決策保持透明至關重要。 Salesforce總裁暨董事長 Sarah Franklin 在行銷小組會議中強調，在接觸 AI 時，以信任為中心的重要性：「首先，需要以信任為中心來接觸 AI。」
讓您的團隊參與 AI 採用之旅，從而建立這種信任。 透過定期更新和開放的溝通，讓他們隨時掌握最新情況，您將營造一種文化，讓他們感到安全地接受技術、實驗和學習。
建立信任的另一個重要因素是什麼？ 您選擇的 AI 工具。 選擇一個對其提取的資料及其決策過程透明的 AI 工具，也就是 Asana 產品長 Alex Hood 所說的「解構其思維」的工具，可確保您可以信任所提供的資料和深入解析。
3. 建立 AI 指南，以便更安全、更負責任地使用
鼓勵採用 AI 的另一種方式是制定安全指南架構，以確保負責任地使用，並幫助員工對您的方法感到更自在。 這些防護機制應能實現安全的 AI 使用，鼓勵實驗，同時確保資料保護和合規性。
Henderson 表示：「你必須找到平衡點，因為如果你阻止一切，人們會找到方法。 「那麼您可以提供什麼？ 在我們推動更多企業就緒版本的技術時，您可以提供哪些指南，讓您的員工以盡可能安全的方式使用這項技術？」
最終，建立您的「負責任 AI 架構」(如同Blackbaud行銷長 Catherine LaCour 所說)，將使您能夠自由地進行實驗，並安全地失敗。 這種方法可以幫助您繼續培養創新文化，同時減輕 AI 的固有風險。
您需要失敗，因為這是您取得成功的方式[…]，但我們在安全區域中失敗。”
4. 審慎掌控 AI 採用的速度
隨著當今 Business 版圍繞 AI 的所有興奮，您會很想快速部署新技術。 但根據 Henderson 的說法，跟隨這種快速的採用步伐最終可能會傷害而非幫助您的組織。
他表示：「目前，高階主管對 AI 感到非常興奮。 「每位客戶都在不停談論 AI，而看板也正推動公司 [投資 AI]。 我認為將來會有許多組織 [...] 過度投資於最終結果證明價值不如預期，甚至根本沒有價值的事物上。」
與其直接投入 AI 整合，不如採取分階段的方法。 使用旨在推動長期價值的特定 AI 應用程式和使用案例進行試驗。 Stripe前企業技術主管、IT 小組成員 Andrew Sopko 建議採用以產品為中心的方法來評估工具的優勢和受益者，確保您的 AI 投資產生有意義且可持續的影響。
Sopko 表示：「外界有許多虛假的承諾。 「採取緩慢而謹慎的方法將會很有價值。」
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5. 使用 AI 作為效率倍增器，以推動長期成果
毫無疑問，AI 能夠將重複的流程自動化，並減少乏味的工作。 但這項技術的真正價值在於它能夠促進變革，推動整個組織的長期成果。
為了利用這一點，請尋找可以推動全面變革和可擴展影響的使用案例，而不是專注於推動增量效益的使用案例，例如，使用 AI 來自動化整個組織中耗時的全組織資料輸入任務，而不是使用它來排序個人收件匣中的電子郵件。 Hebbar 將這些稱為「效率倍增器」，即 AI 可以應用於「更廣泛地提高團隊和系統效率和生產力」的領域。
正如 Zscaler 首席資訊長 Praniti Lakhwara 在 IT 分組會議上所說的那樣，在您自己的組織中使用 AI 作為效率倍增器，意味著不僅僅是解決最「響亮且可見的問題」。
她表示：「有時候，最好的投資報酬率來自於可重複且可在整個企業中大規模部署的中等價值使用案例，而不是僅僅一次性完成的高價值使用案例。」
6. 使 AI 與組織目標保持一致，以實現有意義的成果
令人興奮的 AI 應用程式、功能和能力的湧入意味著該技術及其所有可能性很容易成為分散注意力的因素，使團隊偏離戰略路徑。 ICF策略啟用和創新服務資深副總裁 Michael Whitaker 將這些稱為「閃亮的物體」：誘人的，但可能是 AI 的無影響力面向。
Whitaker 在營運分組會議上表示：「您必須對抗分心，並掌握真實、實際的結果。」
Franklin 表示，關鍵是將您的 AI 投入量與組織目標保持一致。 例如，將您的 AI 實驗固定在可衡量的結果上，並透過 A/B 測試驗證其影響。 這種方法可確保您的投入量是基於明智的決策，並在進行大規模投資或推廣之前，將其用於實現真正的效率提升。
她表示：「專注於這些目標，而不被噪音分散注意力，這一點非常重要。」
7. 促進跨職能協作，以實現更大的 AI 成功
影響力十足的 AI 採用無法在孤立的環境中實現。 為了取得成功，您必須與跨職能團隊合作，以利用不同的技能和觀點。
Whitaker 建議建立「融合團隊」，即專注於特定使用案例的跨職能單位，例如探索生成式 AI，以推動 AI 的成功。
在 ICF，這些單位匯集了來自創新服務、企業 IT 和法務等部門的人才。 這種跨學科方法使決策和治理保持一致，同時建立了協作節奏。 此外，為每個使用案例配備一個專門的團隊，可以更快地移動，並消除了每個新請求對新團隊的需求。
Whitaker 表示：「如果您覺得隨著時間的推移，您在某個領域的工作量已經足夠，那麼就建立一個常設團隊，並將工作交給該團隊。」
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8. 透過實驗促進創新並推動接受度
在 AI 方面，實驗在成功整合和採用方面扮演著雙重角色。 首先，小型、受控的 AI 實驗可以幫助您衡量影響、了解風險，並為更廣泛的採用奠定基礎。 Hebbar 強調了這種有度的方法，他強調「在 AI 的背景下快速行動」時，深思熟慮的重要性。
她表示：「重要的是要認識到風險，並從風險本身較小的小型實驗開始，然後隨著時間的推移進行擴展。」
AI 實驗的另一個好處是其能夠改變組織對 AI 的看法。 LaCour 表示，Blackbaud 一直「有意讓整個公司與我們一起踏上 [AI 實驗] 之旅」，以減輕恐懼。
她表示：「過度溝通並帶領員工一起參與實驗，有助於減少恐懼。」
9. 專注於整合而非徹底改造您現有的 AI 技術堆疊
將 AI 整合到您的技術堆疊中，不僅僅是採用最新工具，而是關乎增強您已經擁有的系統。 為了最大限度地發揮價值，請優先考慮與供應商建立牢固的關係，這將有助於您瞭解 AI 如何增強現有系統並推動創新。
LaCour 回應了這種觀點：「我們確實優先考慮與供應商建立牢固的關係。 因此，我們與 Asana 等供應商合作，詢問『您在 AI 方面做了什麼』、『您如何進行創新』、『我們採用它的合適時機是什麼時候』以及『AI 對我們的技術堆疊、我們的創新以及我們未來的流程有什麼影響？』」
她建議：「堅持使用您的技術堆疊。」 「與其為了引入新工具而引入新工具，不如在現有的技術堆疊上投入更多資源。」
然後，在將 AI 整合到您的工作流程中時，請確保該技術成為現有流程的自然延伸，而不是要求員工偏離其正常工作流程的額外步驟。 Whitaker 指出，將 AI 建構到工作流程中，使人們無法避免，從而使 AI 成為「團隊的一部分」，以推動更廣泛的採用，這一點非常重要。
10. 選擇有助於更聰明工作的 AI 功能
並不是所有的 AI 都一樣優秀。 對組織而言，關鍵是選擇有助於更智慧、更高效工作的 AI 廠商和功能。
Hood 表示：「人類會弄清楚需要完成的事情，然後團隊、個人和高階主管會讓 AI 幫助他們更好、更快、無風險地完成這些事情。 「[AI] 是一個促成者，但它並沒有告訴我們需要做什麼。 它讓我們更好地做我們知道需要做的事情。」
Asana AI就是一個例子，提供一系列功能，以提升明晰（度）、發揮最大影響力，並提高可擴展性。 AI 起草的智能目標和狀態更新、可行動的建議、自動化工作流程和富有洞察力的資料分析等功能，有助於組織更聰明地工作並實現目標。 透過利用這些功能，組織可以利用更簡化和更智慧的方式來管理工作，並實現關鍵業務目標。
當專案中出現問題時，AI 可以提供建議，也許可以在問題開始之前就將其阻止。 當需要做出決策時，AI 可以從不同的資訊來源（包括 Asana Work Graph）中提取資訊，幫助您思考決策的選項和影響，以便更好、更快地做出決策，這就是 Asana 的未來。”
組織應該以實現更智慧的工作為目標，引導廣泛採用 AI 的旅程，這意味著使用 AI 作為工具來完善流程並為決策提供資訊。 「Asana 的 AI 旨在幫助人類實現其目標。」Hood 表示。
利用人類 + AI 更聰明地工作
AI 將持續存在。 最終讓您的組織脫穎而出的不是您是否使用該技術，而是您如何使用它。 透過精心選擇 AI 應用程式和供應商，專注於增強人類工作的使用案例，並深思熟慮地進行實驗和採用，組織已準備好解鎖更高的明晰（度），並以人類和 AI 為中心，推動更具影響力的工作。
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