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AI时代下的“数字员工”,何时才能解决效率、质量双行线?

AIGC和ChatGPT流量热度退潮,但属于企业间的“AI之战”才刚刚打响。

一方面,“AI赋能工具”的大批量落地,让原本处于行业效率标准线以下企业,找到了提效切口,另一方面,AI技术的突破发展,打破了原本「智障型」工具的使用弊端,企业在与新工具的磨合阶段,逐渐开始接受有质量保障、有经验沉淀、有输出能力的新智能模式,可以预见,随着更多新环境、新黑盒工具的诞生,5-10年内,AI的深度应用将颠覆企业生产、市场研判、分析复盘以及传统工作流等众多核心环节。

数字员工,作为近年AI领域发展较佳的概念,在早期市场中,更重外置营销形象,即通过数字化的虚拟人、虚拟标识,进行品牌或企业的物化展示,通过破次元壁的方式,拉近用户与品牌的交流距离;

而近期,数字员工迎来了巨大的变革,TalentOrg作为「未来用工体验中心」,率先推出数字员工雇佣服务,据记者调研了解,新数字员工将通过AI能力,解决的不同工种工作场景、工作问题,企业端能够以低于市场近10倍甚至更极致的价格,雇佣一个稳定、可用、可控的新数字伙伴。

首先,在TalentOrg平台的人才生态系统里,数字员工与真人员工相同,要通过平台严格的筛选机制,从用工效率、作业配合度、考题实测、产出效果等角度出发,去判定该「数字员工」能否与自由描述吻合,是否符合平台的用工标准。同时,审核通过的「数字员工」将出现在TalentOrg的人才库列表中,它有详细的技能介绍、专业领域的个人资料,例如服务过哪些企业,有哪些方向的优势,有哪些能证明产能的案例等等,企业端可以清晰的对其“简历”进行初筛。

其次,数字员工所具备的自然语言处理技术,可以实现与人类雇主的高效对话,并完成雇主分配的执行任务。例如产品助理可以管理日程、搜集相关产品资料,智能客服可以处理客户请求并主动记录分析,文案写手可以完成网站的SEO文章及日常稿件,程序员可以进行搭框架、编码、测试等系列动作......总之,企业端可以通过更低的价格,雇佣到一个工作伙伴甚至一个执行团队,它可以适应各种工作场景,从而在工作效率和成本效益方面,得到极大的提升。

当然,成本及效率只是雇佣数字员工“最短线”的利益点,当下AI底层可以让数字员工具备高度的自适应能力,并在遇到新问题时迅速学习和适应。与人类员工相比,它还具备以下优势:

1、遵循“永不离职”的原则,提升企业用工的稳定性,随着业务场景的提升及技术的不断完善,数字员工可以通过高度智能的学习能力,持续自我优化及提升工作能力,也许它也将拥有自身的职业发展路径;

2、不受地理、时间限制,没有情绪问题,只要雇主愿意,可以将“夜间作业”和“忙时打杂”的相应工作交给他,提升真人员工的幸福感,保障真人员工的持续创造力,发挥其独立的人性优势;

3、庞大数据的处理能力,面对琐碎且复杂的数据来源,突破真人员工的精力上限,例如基于历史数据和分析结果来推断未来趋势、预测客户喜好和行为,最终直接提高企业研判、决策、理解的精确度和效率;

在当下,部分企业仍对数字员工的能力存疑,基于此TalentOrg团队成员表示,数字员工对国内大多数企业而言,正处于早期阶段,但其能力模型已经可以弥补人员架构中的缺漏,完成基础性的实际工作任务,观望不如尝试,更早的调用AI能力,有利于在未来发展阶段中的不同节点,提升产能低限,释放团队能源,提升质量标准线,降低冗杂成本,抢占市场红利。

在未来,TalentOrg也将在知识库、使用工具、数字员工等实际场景方向,释放更多的体验资源,未来也将持续引进、复制优质企业的实践案例,加速数字员工等未来用工模式落地,让AI赋能更加普惠。


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来源:互联网 编辑:Linda

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