AI時代下的“數(shù)字員工”，何時才能解決效率、質(zhì)量雙行線？

　　AIGC和ChatGPT流量熱度退潮，但屬于企業(yè)間的“AI之戰(zhàn)”才剛剛打響。

　　一方面，“AI賦能工具”的大批量落地，讓原本處于行業(yè)效率標準線以下企業(yè)，找到了提效切口，另一方面，AI技術(shù)的突破發(fā)展，打破了原本「智障型」工具的使用弊端，企業(yè)在與新工具的磨合階段，逐漸開始接受有質(zhì)量保障、有經(jīng)驗沉淀、有輸出能力的新智能模式，可以預(yù)見，隨著更多新環(huán)境、新黑盒工具的誕生，5-10年內(nèi)，AI的深度應(yīng)用將顛覆企業(yè)生產(chǎn)、市場研判、分析復(fù)盤以及傳統(tǒng)工作流等眾多核心環(huán)節(jié)。

　　數(shù)字員工，作為近年AI領(lǐng)域發(fā)展較佳的概念，在早期市場中，更重外置營銷形象，即通過數(shù)字化的虛擬人、虛擬標識，進行品牌或企業(yè)的物化展示，通過破次元壁的方式，拉近用戶與品牌的交流距離；

　　而近期，數(shù)字員工迎來了巨大的變革，TalentOrg作為「未來用工體驗中心」，率先推出數(shù)字員工雇傭服務(wù)，據(jù)記者調(diào)研了解，新數(shù)字員工將通過AI能力，解決的不同工種工作場景、工作問題，企業(yè)端能夠以低于市場近10倍甚至更極致的價格，雇傭一個穩(wěn)定、可用、可控的新數(shù)字伙伴。

　　首先，在TalentOrg平臺的人才生態(tài)系統(tǒng)里，數(shù)字員工與真人員工相同，要通過平臺嚴格的篩選機制，從用工效率、作業(yè)配合度、考題實測、產(chǎn)出效果等角度出發(fā)，去判定該「數(shù)字員工」能否與自由描述吻合，是否符合平臺的用工標準。同時，審核通過的「數(shù)字員工」將出現(xiàn)在TalentOrg的人才庫列表中，它有詳細的技能介紹、專業(yè)領(lǐng)域的個人資料，例如服務(wù)過哪些企業(yè)，有哪些方向的優(yōu)勢，有哪些能證明產(chǎn)能的案例等等，企業(yè)端可以清晰的對其“簡歷”進行初篩。

　　其次，數(shù)字員工所具備的自然語言處理技術(shù)，可以實現(xiàn)與人類雇主的高效對話，并完成雇主分配的執(zhí)行任務(wù)。例如產(chǎn)品助理可以管理日程、搜集相關(guān)產(chǎn)品資料，智能客服可以處理客戶請求并主動記錄分析，文案寫手可以完成網(wǎng)站的SEO文章及日常稿件，程序員可以進行搭框架、編碼、測試等系列動作......總之，企業(yè)端可以通過更低的價格，雇傭到一個工作伙伴甚至一個執(zhí)行團隊，它可以適應(yīng)各種工作場景，從而在工作效率和成本效益方面，得到極大的提升。

　　當(dāng)然，成本及效率只是雇傭數(shù)字員工“最短線”的利益點，當(dāng)下AI底層可以讓數(shù)字員工具備高度的自適應(yīng)能力，并在遇到新問題時迅速學(xué)習(xí)和適應(yīng)。與人類員工相比，它還具備以下優(yōu)勢：

　　1、遵循“永不離職”的原則，提升企業(yè)用工的穩(wěn)定性，隨著業(yè)務(wù)場景的提升及技術(shù)的不斷完善，數(shù)字員工可以通過高度智能的學(xué)習(xí)能力，持續(xù)自我優(yōu)化及提升工作能力，也許它也將擁有自身的職業(yè)發(fā)展路徑；

　　2、不受地理、時間限制，沒有情緒問題，只要雇主愿意，可以將“夜間作業(yè)”和“忙時打雜”的相應(yīng)工作交給他，提升真人員工的幸福感，保障真人員工的持續(xù)創(chuàng)造力，發(fā)揮其獨立的人性優(yōu)勢；

　　3、龐大數(shù)據(jù)的處理能力，面對瑣碎且復(fù)雜的數(shù)據(jù)來源，突破真人員工的精力上限，例如基于歷史數(shù)據(jù)和分析結(jié)果來推斷未來趨勢、預(yù)測客戶喜好和行為，最終直接提高企業(yè)研判、決策、理解的精確度和效率；

　　在當(dāng)下，部分企業(yè)仍對數(shù)字員工的能力存疑，基于此TalentOrg團隊成員表示，數(shù)字員工對國內(nèi)大多數(shù)企業(yè)而言，正處于早期階段，但其能力模型已經(jīng)可以彌補人員架構(gòu)中的缺漏，完成基礎(chǔ)性的實際工作任務(wù)，觀望不如嘗試，更早的調(diào)用AI能力，有利于在未來發(fā)展階段中的不同節(jié)點，提升產(chǎn)能低限，釋放團隊能源，提升質(zhì)量標準線，降低冗雜成本，搶占市場紅利。

　　在未來，TalentOrg也將在知識庫、使用工具、數(shù)字員工等實際場景方向，釋放更多的體驗資源，未來也將持續(xù)引進、復(fù)制優(yōu)質(zhì)企業(yè)的實踐案例，加速數(shù)字員工等未來用工模式落地，讓AI賦能更加普惠。