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- 人类干的活(核心):维修和工艺创新。工人不用再“天天盯着机器看”,只要根据AI的提醒,按时更换零件、维修机器就行;更重要的是,工程师能把精力放在“工艺创新”上——比如“怎么改进生产流程,让产品的合格率从95%提高到99%?”“怎么研发新的材料,让产品更耐用、成本更低?”这些创新能让工厂的竞争力越来越强,AI没法做这种“需要突破现有技术”的创新。
再比如产品质检:
- AI干的活(流程性):初步质检。产品生产出来后,AI会通过摄像头、传感器检查“外观、尺寸、性能”——比如检查手机壳有没有划痕、尺寸是不是符合标准、按键能不能正常使用。AI每分钟能检查50个产品,准确率达到99.5%,比人类质检员快3倍,还不会累。
- 人类干的活(核心):复检和标准制定。AI会把“疑似不合格”的产品(比如“这个手机壳的划痕很轻微,不确定算不算不合格”)交给人类质检员复检,由人类判断“到底合不合格”;同时,人类还会制定“质检标准”——比如“划痕不超过0.5毫米算合格,超过就算不合格”,AI只能按人类制定的标准执行,没法自己制定标准。
在制造业场景里,AI是“不知疲倦的巡检工”,能帮工厂减少故障、降低成本;而人类是“工厂的大脑”,负责制定规则、推动创新,两者配合才能让工厂既稳定又有竞争力。
三、为啥“AI流程+人类核心”效率最高?避开两个“分工陷阱”
可能有人会问:“为啥非得这么分工?让AI多干点核心活,或者让人类多干点流程活,不行吗?”还真不行——因为这两种“错位分工”都会导致效率下降,甚至出问题。咱们来看看这两个“分工陷阱”,就知道为啥“AI流程+人类核心”才是最优解。
陷阱1:让AI干“核心活”——没温度、没创意,还可能出大错
有人觉得“AI这么聪明,让它做决策、搞创新多好”,但实际上,AI干核心活会暴露很多问题:
比如让AI做“心理咨询”:有个实验让AI模拟心理咨询师,面对一个因失业而抑郁的人,AI只会说“你要积极一点,找工作不难”“别难过,一切都会好的”这类“正确的废话”,不会像人类咨询师那样说“我能理解你现在的焦虑,失业后找不到方向很正常”,更不会根据对方的情绪调整回应——结果不仅没帮到对方,还让对方觉得“没人真的懂我”,加重了抑郁情绪。这就是因为AI没有“情感”,干不了需要共情的核心活。
再比如让AI做“企业战略决策”:有个公司曾让AI分析“要不要进入东南亚市场”,AI根据数据给出“应该进入,因为东南亚市场规模大、竞争小”的结论,但没考虑到“东南亚的政策不稳定”“公司没有海外团队”这些数据之外的因素。如果公司真的按AI的决策走,很可能会亏大钱。这就是因为AI没有“责任感”,也没法考虑复杂的非数据因素,干不了需要权衡利弊的核心活。
AI干核心活,就像让“没感情的机器人当班主任”——它能按规则给学生打分,却没法关心学生的情绪;能按流程排课,却没法根据学生的特点调整教学方法,最终只会“事倍功半”。
陷阱2:让人类干“流程活”——又慢又累,还容易出错
还有人觉得“人类比AI靠谱,流程活还是让人类干放心”,但实际上,人类干流程活会浪费大量时间和精力,还容易出失误:
比如让人类干“财务报表整理”:有个小公司没用地AI,让会计手动整理月度报表,会计对着几百张发票、几十笔银行流水,一笔一笔核对、计算,花了3天时间才做完,结果因为看错了一个数字(把“”看成了“1500”),导致报表出错,差点影响公司的税务申报。后来公司用了AI,半小时就做完了报表,还自动标出了异常数据,再也没出过错。这就是因为人类干“数据密集、重复操作”的流程活,容易疲劳、出错,效率还低。
再比如让人类干“产品质检”:有个手机工厂让质检员手动检查手机屏幕,看有没有划痕、气泡,质检员每天要检查2000台手机,看久了眼睛酸涩,经常放过一些小划痕。后来工厂引入了AI质检,AI每分钟能检查50台手机,0.1毫米的划痕都能识别出来,不合格产品率从原来的5%降到了0.1%。这就是因为人类干“需要盯细节、高重复”的流程活,能力有局限,不如AI高效、精准。
人类干流程活,就像让“短跑运动员去跑马拉松”——不是不能跑,而是跑得慢、还累,没法发挥自己的优势(短跑速度快),最终也是“事倍功半”。
而“AI流程+人类核心”的分工,刚好避开了这两个陷阱:让AI干自己擅长的流程活,既高效又精准;让人类干自己擅长的核心活,能发挥情感、创意、决策优势,两者配合,效率自然最高。
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