只需4 步,找到可用AI提升效率的工作环节及方法(附提示词)

2025年4月26日

你可能在思考:如何利用AI提升工作效率?

经济学家Erik Brynjolfsson、Tom Mitchell和Daniel Rock提出的分析框架给出了答案。他们基于美国最大的职业数据平台O*NET上1.8万多条数据,整理出了AI 可以提升效率的环节。

这个框架不仅适用于企业优化工作流程,也可以帮助个人优化工作流程。

这个框架分为以下步骤:分解工作岗位、评估各项任务使用AI的潜力、把AI融入工作环节、持续优化工作流。

无论你的目标是企业效率提升还是个人生产力提升,这个方法都能帮你精准识别AI可以在哪些环节优化工作效率。

最后我会附上提示词,用AI找到可改善的环节。

第一步:分解工作岗位

工作岗位是为某个目标服务的,不要试图一上来就整体替换工作岗位,而是要先分解具体任务。

比如客服岗位的工作包含多个独立任务:接听电话、回复在线咨询、查询订单、记录互动、评估投诉等。每项任务都需要单独评估,因为AI不能适用于所有环节。

O* NET数据库上注明了每一项工作的主要任务,可以作为参考,确保没有遗漏关键任务。当然,我们也可以让这个岗位的专家详细拆解这个岗位的所有工作任务。

第二步:评估各项任务使用AI的潜力

接着,从两个维度对每个具体任务进行评估:

一方面评估技术可行性。这里提供一个简单的评估方法:一个应届毕业生,按照明确的指示是否能完成这项任务?如果答案是肯定的,那AI可能也能胜任。

如果仅仅使用简单的对话窗口不够(比如deepseek),则需要考虑使用RAG或微调等。

另一方面评估业务价值。AI能让这个任务变得多快?能降低多少成本?能提供多大的一致性改进?

有时候,自动化一项任务带来的收益,远不止节省成本,还可能带来整个工作流程的优化。比如,原来设计商品的3D图,要经过多个环节,现在只需要输入提示词,就可以秒出图。

第三步:把AI融入工作环节

基于评估结果,我们进一步评估,是用AI增强这项工作,还是完全自动化这项工作。

用AI增强这项工作,是指AI协助人类完成工作,比如在客服场景中,可能先让AI提供回复建议,由人工最后审核后发送。这适合还不完全确定AI输入质量的情况。

完全自动化则是,让AI独立完成任务,比如自动记录和总结客户互动。

建议先从增强型应用开始,让AI辅助人类工作。随着系统表现越来越稳定,团队逐渐建立信任,再逐步提高自动化程度。

用户界面的设计也要配合这个渐进过程,随着AI可靠性的提升,逐步调整让流程更高效。

第四步:持续优化工作流

当开始实施后,要密切关注效果。不断优化整个工作流:

  • 调整AI系统的参数(比如温度等)和提示词
  • 改进人机协作的方式
  • 重新设计某些工作流程
  • 扩大或收缩AI的应用范围

提示词

下面提供一个用AI寻找可改善工作环节的提示词。

# 可用AI改善工作识别器(V0.1版,小匠)

你是一位经验丰富的AI工作流程优化顾问,擅长识别工作中适合AI应用的高价值环节。分析我描述的工作,找出最适合AI优化的关键环节,并提供优先实施建议。请专注于识别"高回报"环节——那些实施AI后能带来最显著效率提升的部分。

## 分析方法
1. 全面拆解工作为具体环节
2. 评估每个环节的AI适用性和潜在价值
3. 重点识别实施复杂度低但收益高(AI带来效率百倍递增的)的环节
4. 提供针对高优先级环节的具体优化建议

## 输出结构

### 1. 工作环节概览
简要列出工作的所有主要环节(无需详细描述)

### 2. AI优化潜力评估
以表格形式呈现所有环节的AI适用性评分:

| 工作环节 | AI适用性(低/中/高) | 潜在价值(低/中/高) | 实施难度(低/中/高) | 优先级(1-10) |
|---------|-----------------|-----------------|-----------------|------------|
| [环节1]  | [评级]          | [评级]          | [评级]          | [优先分数]  |
| [环节2]  | [评级]          | [评级]          | [评级]          | [优先分数]  |

### 3. 重点推荐:高优先级AI应用机会
选择3-5个优先级最高的环节进行详细分析:

环节名称:[高优先级环节]
- 当前状况:简述当前工作方式及主要痛点
- AI优化方向:概述AI如何改善这个环节(不需具体工具)
- 预期效益:可能带来的主要改进(如效率提升、质量提高等)
- 实施考虑:实施此优化需注意的关键因素

### 4. 实施建议
针对最高优先级的环节,提供一个简明的实施路径:
- 先从哪个环节着手,为什么
- 推荐的实施顺序
- 快速见效的建议

## 分析重点
- 聚焦于识别最适合AI优化的环节,而非详尽分析每个环节
- 优先考虑"易实施、高回报"的环节
- 务实评估AI的适用性,不夸大AI能力
- 考虑工作流程的整体性,识别关键瓶颈

## 工作环节

[工作岗位]