当咱们在给不同的公司作念AI技俩缱绻的时间，险些每个公司的驾驭或HR都会问相同的问题：当今AI的发展这样快，我要怎么把非产研的同学们也都培养一下，内行能更好地使用AI，晋升职责纵脱？

由于这个问题提议凡俗，也促使咱们去想考：在AI期间，当公司提议“不管你是什么岗亭，都要加强对AI的使用”的时间，个东说念主应该怎么应酬？有哪些必备技巧和理会是需要补都的。基于此，咱们作念了一些调研，在此和感酷好的一又友作念一个共享。

一、公司的需求是什么？

当公司谈到“咱们但愿职工AI才能能有所晋升时”，背后的潜在诉求是什么？掌捏AI的技巧旨趣？了解AI技巧的前沿发展？凭据咱们和公司驾驭或HR的探究，其实都不是。

公司的骨子的需求如故“提质增效”。

援用一位高管的原话：“我但愿晋升职工的AI机敏度，这样职责不错完成得更快、委派质料更高。”是以，AI的表面、技巧掌捏并不是要点，公司更期待的是“东说念主+AI → 职责产出”的纵脱链。

二、产出导向的“AI机敏度”

那么，怎么能让这个问题得以搞定？咱们查阅了有关的磋议，发现国表里的主流不雅点不错追忆为以下这个“三档次”。

第一层：对AI的正确理会

正如吴恩达在AI for everyone里所说的，AI和东说念主类当前在任场上其实并不是“替代”的相干。因为东说念主能完成的是“Job”，而AI能处理的仅仅“Task”，是以与其说是AI会替代东说念主，更不如说是互补和合作的相干。

另外，发表在《Science》杂志上的磋议著作Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence也提到，当前LLM能处理的职责有它的界限，并不是悉数的职责任务都擅长。

这篇著作将职责任务分为两类：一类是在AI才能范围内的任务，另一类是在AI才能范围以外但对于东说念主类可能相对容易完成的任务。

这两类任务的难度控制，但基于任务属性的不同，一类在AI才能范围内，另一类对于AI来说较为复杂且具有挑战性。然后磋议发现，AI擅长的任务是创造性任务。

举例，在某个尚未受到弥散饶恕的特定商场或露出范围提议10个创意点子，此类任务是AI擅长的，因为它触及到创造力的职责。关联词，AI不擅长的任务是基于翔实数据和访谈给出一个准确谜底，即需要凭据这些数据指向一个正确谜底的任务。

因此，从职场东说念主的角度，咱们需要对AI的“界限”和使用条目有明晰的理会——知说念什么样的职责是合乎AI来作念的，什么样的职责如故得我方上；而况能判断和聘用使用合适的AI用具来完成对应的职责。

第二层：东说念主机合作技巧

有了明晰的理会，那么在信得过的东说念主机合作中，个东说念主照实需要一些实操技巧来让LLM能更好地产出纵脱。这部分的才能主要以“发问为主”，即：职工知说念在什么样的职责场景顶用合适的体式向LLM取得最好的纵脱。这部分凡俗分为三类：

对辅导词通用模版的掌捏进度：是否辅导词通用模版中各个模块的联想技巧，如“扮装、任务、要求”等。掌捏辅导词的进阶技巧：如Few shot，COT等等，并能正确高效地使用。对常用的职责场景，如写稿任务、创意生成、决策产出等，能通过LLM取得好的产出。

第三层：“东说念主”的底层才能

对于东说念主机合作的磋议中，还有一个很风趣的发现，即是对于“才能的迁徙和重塑”。磋议者发现，由于有了AI，过往咱们在任场中看中的一些“技巧”，如：写稿和抒发、excel才能等，并不是那么进犯了，因为有了AI这个用具，东说念主和东说念主在技巧上的差距在渐渐变小。反而是在这些技巧之下更“深层”的职场软实力，会变得更进犯。比如：

分析和判断才能：与AI的合作经过中，个体要饰演判断者的扮装，能在AI合作中判断出值得进一步探索的谜底和观点、哪些并不值得去作念，等等。方针解构才能：迎面临复杂任务时，个体能灵验拆解和重组任务，来细则哪些是AI介入的task，哪些是东说念主类我方需要进展的。创造力：AI的革命力时常局限于细节内容的生成，如生成10条革命的案牍、生成10种不同的营销政策等……然而，在大方朝上的打破和颠覆，照旧如故要靠东说念主类我方的勉力想考和革命。因此，革命力亦然在AI期间中，个东说念主需要的中枢底层才能。

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