怎么看待全球首位AI工程师Devin?
一线的员工毕竟要做事,做了事要负责,搞不好 AI 优先淘汰的是一线的 Manager。
毕竟很多基层和中层管理岗位的主要工作,如信息收集、汇总分析、排班、绩效考核、答疑解惑等,都有望被AI所取代。一方面,AI可以7x24小时不知疲倦地工作,处理海量信息,生成实时报表和洞见,很多方面已经超越了人类的能力。另一方面,自然语言处理、知识图谱等技术的进步,使得AI能够准确理解员工问题,给出清晰而专业的回复,这让AI在履行管理者"服务和支持"职能方面的潜力正在凸显。
很多职场人对他们的管理者评价并不高。常见的抱怨包括:管理者提供的培训不足、绩效评估不公平、过度使用PUA式的激励方式、面对问题和障碍时缺乏足够的支持等。这些问题在一定程度上反映出部分人类管理者的局限性。
通过机器学习等技术,AI可以从历史数据中总结管理的规律和最佳实践,形成可复制可优化的管理流程和策略。这意味着企业可以将大量基层管理工作标准化、自动化,从而显著提高管理效率,降低管理成本。
企业完全可以用一个AI管理系统来替代一大批中基层管理人员,每个基层员工通过系统实现自我管理和赋能。
继续阅读
全部内容Alexandr Wang 和 Lecun,谁对 Meta 更重要?
谢邀。作为一名身处硅谷一线的AI创业者,这个问题恰好击中了我一直在思考的核心。它看似在比较两个人,实则是在拷问一家科技巨头在当下这个“大重构”时代,究竟该如何选择自己的生存之道。 长话短说,我的核心观点是:在这个充满不确定性的时代,最重要的不是“做对”,而是通过快速试错来获得“信息增量”。因此,谁能帮助Meta更快、更...
微软宣布全球裁员 6000 人,为 2023 年以来最大规模,为什么此时裁员?会对微软带来哪些影响?
我前一段时间做了一个音乐的专辑,叫做“WITH GREAT AI POWER COMES GREAT LAYOFFS”(AI 能力越大,裁员越大),这就是这个时代的真实写照:海外音乐,网易云。 微软确认要在全球裁掉 ≈6000 名员工,约占总人数的 3%。如果你还在问“为什么是现在”,恐怕把焦点放错了方向——这只是一次...
AI 时代的范式跃迁:时代红利属于 AI Native Company,而非 AI Native Product
在过去十余年的科技浪潮中,“ML(机器学习)原生”产品塑造了商业版图。从搜索引擎到个性化推荐,再到精准广告,机器学习作为核心引擎重新定义了产品形态,成为上一个时代企业攫取红利的关键。然而,随着生成式AI等新技术的崛起,我们正站在范式转换的关口。如今的AI时代,真正决定胜负的已不再是哪款“AI原生产品”更炫目,而是哪家“...


