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要真正理解數(shù)字化的價值，我們需要回歸到"人"這個核心維度。自動化、數(shù)字化、AI技術(shù)的興起標(biāo)志著人類與工具關(guān)系的重大變革。從最初的手工勞動到機(jī)械化生產(chǎn)，再到信息化和智能化，技術(shù)的本質(zhì)始終在于擴(kuò)展人類的能力邊界。今天，在人工智能與數(shù)字化工具的加持下，我們迎來了一個全新的協(xié)作模式：通過技術(shù)解放人類的體力與腦力，讓人專注于更具價值的任務(wù)，推動人與工具的深度融合。

一、員工一天的任務(wù)類型分布

要理解數(shù)字化和AI如何真正服務(wù)于人，我們需要從一個員工的日常任務(wù)類型來思考。一個典型的職場人的工作任務(wù)可以分為三類：

重復(fù)性任務(wù)：如數(shù)據(jù)錄入、文檔處理、日常報表等流程的執(zhí)行和標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)，這類工作占據(jù)了大量時間。一線員工如客服、運(yùn)營、HR、財務(wù)人員的工作中，重復(fù)性任務(wù)往往占比高達(dá)70-80%。

判斷性任務(wù)：需要依據(jù)經(jīng)驗(yàn)或數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和決策，如業(yè)務(wù)流程優(yōu)化、風(fēng)險評估、資源調(diào)配等。中層管理者的工作中，判斷性任務(wù)占比顯著提升，約為30-40%。

創(chuàng)造性任務(wù)：依賴人的創(chuàng)新思維和戰(zhàn)略眼光，如產(chǎn)品創(chuàng)新、戰(zhàn)略規(guī)劃等。高層決策者的工作中，創(chuàng)造性任務(wù)占比可達(dá)50%以上.

因此，數(shù)字化和AI工具的核心價值在于：

對于重復(fù)性任務(wù)，通過技術(shù)手段實(shí)現(xiàn)高效自動化，重復(fù)性任務(wù)已能夠被規(guī)模替代

對于判斷性任務(wù)，通過數(shù)據(jù)賦能提升決策能力，決策性任務(wù)被大量優(yōu)化

對于創(chuàng)造性任務(wù)，提供支持與靈感激發(fā)，成為人的第二大腦，創(chuàng)造性任務(wù)被開始賦能

二、AI在企業(yè)的三種應(yīng)用范式

基于這三類任務(wù)屬性，AI與人的協(xié)同也相應(yīng)發(fā)展出三種應(yīng)用范式：

執(zhí)行式AI(RPA+AI)：

RPA (流程自動化)+AI Agent 等

針對重復(fù)性任務(wù)，通過流程標(biāo)準(zhǔn)化和自動化，實(shí)現(xiàn)高效執(zhí)行，完全解放人的作業(yè)時間。例如，后臺的票據(jù)處理、訂單錄入、自動化審核、自動化分析統(tǒng)計等都可以交由執(zhí)行式 AI 完成。

核心：解放基層員工的重復(fù)性勞動，從解放藍(lán)領(lǐng)到向解放白領(lǐng)發(fā)展。在自動化、數(shù)字化的發(fā)展初期，重點(diǎn)是解放藍(lán)領(lǐng)人員的體力，通過機(jī)器換人實(shí)現(xiàn)各類活動類工作的自動化。隨著數(shù)字化和AI Agent進(jìn)一步深化，已經(jīng)全面面向白領(lǐng)人員，實(shí)現(xiàn)全員的自動化加速。

決策式AI(BI+AI)：

ChatBI+AI決策優(yōu)化

針對判斷性任務(wù)，通過數(shù)據(jù)分析和模型預(yù)測，輔助決策，AI 能基于既有規(guī)則和歷史數(shù)據(jù)，探索相對最優(yōu)的解決方案，例如供應(yīng)鏈優(yōu)化、市場預(yù)測、生成排程、庫存物資智能配料等。

提升中高層管理者的決策效率為主，需要一定的專業(yè)經(jīng)驗(yàn)和全局視角輔助

創(chuàng)造式AI：

在創(chuàng)造性任務(wù)中，AI可以成為員工的“第二大腦”和智能助手，形成靈感來源。

通過知識庫與行業(yè)模型的結(jié)合，AI 可以輔助設(shè)計、協(xié)助員工實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新和改善，為復(fù)雜問題提供新的思路。

這三種協(xié)作模式不是割裂的，而是相輔相成，共同構(gòu)建了一套人機(jī)協(xié)同的工作體系，形成AI飛輪的循環(huán)增強(qiáng)效應(yīng)。

AI飛輪效應(yīng)體現(xiàn)在三種AI應(yīng)用類型之間的循環(huán)增強(qiáng)關(guān)系。

首先，執(zhí)行式AI通過流程數(shù)字化、標(biāo)準(zhǔn)化和自動化，高效處理重復(fù)性任務(wù)，積累了大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)場景。這些數(shù)據(jù)流動到?jīng)Q策式AI，用于訓(xùn)練模型、優(yōu)化判斷，從而產(chǎn)生更準(zhǔn)確的預(yù)測和決策結(jié)果。這些經(jīng)過驗(yàn)證的決策模式和知識又能反哺到創(chuàng)造式AI，在企業(yè)知識庫和行業(yè)大數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，促進(jìn)AI大模型的進(jìn)化和認(rèn)知升級。

隨著這個循環(huán)持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)，三種AI應(yīng)用相互促進(jìn)、相互賦能，形成良性循環(huán)：數(shù)據(jù)的積累促進(jìn)決策的優(yōu)化，決策的沉淀帶來知識的創(chuàng)新，而新的創(chuàng)造又會產(chǎn)生更多的數(shù)據(jù)，推動整個系統(tǒng)不斷進(jìn)化，效能不斷提升。這種循環(huán)往復(fù)的過程，正是AI在企業(yè)中產(chǎn)生飛輪效應(yīng)的核心機(jī)制。