人工智能软件搭仔万亿美元生产力问题
假使人工智能写软件个能力大幅改进，商界领袖今朝应当改变啥？我个答案是：衡量俚哪恁改进一个完整个业务流程，包括检查搭维护俚个输出所需个工作。
人工智能阿可以为年度全球经济产出增加20万亿到30万亿美元？埃隆·马斯克提出仔该个粗略估计，同时预测人工智能几乎可以处理任何数码任务，并达到Stockfish级别个编程能力。该些讲法引起仔关注，因为俚笃暗示仔知识工作经济学个重大转变。
该些是雄心勃勃个预测，弗是已经确立个结果。商界领袖应当区分重大生产力提升个可能性搭人工智能能够可靠个交付每一项数码任务个证据。投资决策需要来自组织实际开展工作个证据。
Stockfish比较告诉阿拉啥
Stockfish是一个开源国际象棋引擎，也是世界上最强个引擎之一。该个比较展示仔一个真实个可能性：机器可以勒要求严苛个智力任务里向超越人类。然而，单凭该个类比呒没办法确定人工智能啥辰光会超越每一位软件工程师。
国际象棋有固定个规则、可见个棋盘搭明确个目标。企业软件涉及弗完整个需求、变化个政策、遗留系统搭相互竞争个利益相关者优先级。一个程序可能勒通过测试个同时解决仔错误个业务问题。
生成代码是工程个一部分。决定构建啥物事、控制访问、检查安全、安全部署搭支持用户仍然是结果个一部分。即使能力老强个AI也需要一个能够发现错误并分配责任个流程。
理解经济主张
年度经济产出水平提高20%到30%搭每年增长20%到30%是弗一样个。该种规模个主张需要关于采用、可靠性、投资以及实现收益所需辰光个明确假设。将该些百分比搭20万亿到30万亿美元相结合，意味仔大约100万亿美元个起步经济体。
作为参考，高盛勒2023年发布仔一个情景，其中生成式人工智能可能将全球GDP提高约7%，就是接近7万亿美元，并勒十年里向将生产率增长提高1.5个百分点。该个是一个有条件个预测，弗是衡量个结果，也弗是未来收益个上限。俚呒没办法独立验证马斯克更大个估计。
勒公司层面，一个有用个计算更简单：净值等于额外有用产出搭已经实现节约个价值，减去AI成本、集成、审查、返工搭错误造成个损失。只有当组织能够有效个利用节省个辰光个辰光，俚才成为财务价值。
优势搭成本
速度对验证。AI可能缩短起草、编码搭分析。领导者应当勒衡量生产结果所节省辰光个同时，衡量检查结果所需个辰光。
更低个生产成本对新个运营成本。创建第一个版本可能变得更便宜。模型使用、集成、监控搭纠正仍然消耗钞票搭员工辰光。
更广泛个访问对依赖。较小个团队可以承担以前超出其资源个工作。对单一供应商个依赖可能让价格、可用性搭模型更改变得更难管理。
更大个能力对劳动力中断。员工可以将更多辰光花勒客户需求搭艰难决策上头。企业还需要为角色变化、再培训以及初级员工个发展做规划，俚笃个日常学习任务可能被自动化。
一个实用个企业例子
考虑一个构建订单追踪服务个假设仓储企业。AI可以起草界面、提出数据库查询并生成测试用例。团队仍需确认啥客户可以查看每一个订单、如何处理库存差异以及该服务阿是同现有系统兼容。
有意义个比较是每一个被接受个发布版本个成本搭使用中个性能。衡量交付辰光、缺陷、支持请求搭客户结果。产生更多生产事故个更快初稿可能降低整体价值。
同样个原则适用于客户服务。自动化简单请求可以缩短响应辰光。弗明确个个案需要一条通嚮人员个可靠路径，并保留相关上下文。
CEO搭CTO应当做啥
CEO应当拣一个具有可识别成本搭明确客户结果个流程。建立基线，运行有限个试点，并事先就啥样式个改进能够证明扩展是合理个达成一致。包括实施成本搭员工职责个变化。
CTO应当勒来自自家系统个代表性工作上评估所提议个模型。检查正确性、安全性、隐私、故障恢复以及同现有服务个兼容性。将提议更改个许可同执行更改个许可分开。
对于有很大影响个行动，定义审批负责人并保留审计追踪。保留勒性能恶化辰光撤销更改、限制访问搭暂停自动化个能力。
审查供应商依赖并培训员工质疑输出。当衡量个收益勒审查搭支持成本之后仍然为正辰光，扩大部署。全球经济预测应当为情景规划提供信息，而本地证据应当指导投资。
领导力决策
人工智能可能大幅改变数码工作个经济学。规模搭辰光仍然弗确定。我个建议是：现在建立负责任个评估搭采用俚个能力，然后随仔证据加强而增加投资。
侬会首先测试组织里向哪个流程，啥证据会让侬确信人工智能创造仔持久个商业价值？
以数学方式思考。以智能方式设计。以战略方式领导。以负责任个方式建设。勒全球范围内扩展。通过人工智能创造真正个商业价值。
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最初由Keshavan Thiagaraja勒LinkedIn上头发表。勒LinkedIn上头阅读原文。 [1]