今天我們常聽到說人機協同能力是AI時代組織所需要的一項重要能力。在今年微軟公司HR部門大調整中(),還專門成立了一個部門叫“勞動力加速”。該部門主要職責就是培養員工的人機協同(human-agent collaboration)能力,以加速員工在AI時代下的崗位和技能轉型。
那么,到底什么是“人機協同能力”?我想通過這篇文章,結合自己經歷的和看到的一些企業AI實踐,談談我的一些看法。
首先,人機協同能力并不是簡單使用AI工具的能力,而是一種深度的思維重塑和工作方式的革新。它需要人類利用自身的創造力、思考力、判斷力,與AI強大的計算和分析能力相結合來完成任務,最終實現“1+1>2”的效果。
舉個例子,你讓AI來替你寫一篇文稿或做一份PPT,這個并不是真正意義的人機協同;你和AI通過對話不斷碰撞、不斷打磨,拿出了一份高質量的問題解決方案,這是真正的人機協同。
在這個過程中,AI充當了你的第二大腦,最終也實現了“1+1>2”的效果。
而掌握了人機協同能力的人,和那些只會簡單使用AI工具的人,三五年之后,兩種人的差距會大到無法彌補。
我認為人機協同能力,主要體現在4個方面:
1. 任務拆解力 — 把復雜問題拆成"AI能做的"和"必須人做的"
2. 提示詞寫作力 — 知道怎么問出高質量的問題
3. 結果判斷力 — 識別AI輸出中的"幻覺"和"偏見"
4. 迭代優化力 — 基于AI輸出持續改進的能力
維度一:任務拆解力
很多人用AI效率低,不是因為AI不夠強,而是因為他們把整個任務完全無腦交給了AI。
舉個例子:你要做一個薪酬體系改革方案。
錯誤做法:讓AI"幫我做一個薪酬體系改革方案"。AI生成一份通用模板,你發現跟公司實際完全對不上,然后抱怨AI不好用。
正確做法:拆解成若干個子任務 — 先用AI分析行業薪酬實踐現狀,再通過AI生成不同激勵模型的初稿,最后你來修正和決定哪種模型適合這個團隊的文化和發展階段。
AI做它擅長的,你做你擅長的。
維度二:提示詞寫作力
我經常在一些聊天群,看到一些擅用AI的高手,根本不需要太復雜的AI工具,就是憑著自己精準和技巧的提問,就能從AI聊天工具獲得質量上乘的輸出報告。
有時候甚至讓人懷疑,你們是不是使用的同一個AI,這里體現出的就是提示詞的寫作能力。
寫好提示詞,有一條核心原則:給AI足夠的上下文和明確的任務約束。
好提示詞 = 角色 +背景 + 任務 + 輸出格式
舉個例子:你想讓AI幫你審合同。
差的提示詞:"幫我審一下這份合同有什么風險。"
優秀的提示詞:"你是一個有15年經驗的勞動法律師,專門處理高科技公司員工糾紛。我是一家中型科技公司的HR負責人。請審查我提供的勞動合同,重點關注:試用期條款是否合規、競業限制條款是否過于寬泛、解除合同的經濟補償是否低于法定標準。輸出格式:每個風險點單獨列示,嚴重程度分高/中/低,并給出修改建議。"
維度三:結果判斷力
AI會出現幻覺,會編造內容,會生成看似合理但實際錯誤的邏輯,會一本正經地胡說八道。
沒有判斷力的人用AI,就像拿到一張真鈔假鈔分不清的驗鈔機 — 不僅沒用,還有害。
我非常認同曾經聽到過的一個說法:AI只會放大你的特點。如果你很強,AI會讓你變得更強;但是如果你犯傻,AI也會放大你的愚蠢。
培養判斷力沒有捷徑,只能在專業領域持續深耕。你對一個領域越熟悉,就越能識別AI輸出里的"不對勁"。
AI最終能加速你的學習曲線 — 你對一個領域越懂,AI對你的放大效應就越大。
維度四:迭代優化力
通過AI拿到好的結果,通常都不是一次成型,而是通過對話層層推進取得的。
這就如同產品經理,要開發出一個好的產品,也是需要迭代了不同版本才能完成的。
擅用AI的人,會根據AI的每一輪輸出,調整下一輪的問法。有時候是補充背景,有時候是指出錯誤,有時候是要求換一種思路。這種來回迭代、不斷推演的過程,是人類經驗和AI能力的真正磨合。
讓我們再回到組織層面,到底該如何建設組織的人機協同能力?
我看到的有以下幾種常見模式:
第一種:工具型。企業上了一套AI工具,發個通知讓大家用。結果是90%的人用來做簡單工作任務,真正用到核心業務決策層面的極少。
第二種:培訓型。請講師來上課,講AI使用、工具演示。學員現場覺得有用,回去后該干嘛還是干嘛。
第三種:嵌入業務流程型。
首先對工作流程和內容進行梳理,明確哪些是重復性高、容錯率高的任務,這些都可以交給AI完成,比如:周報生成、數據清洗、文檔初稿等。
其次明確哪些是必須人類員工完成的,比如:深度分析、選項判斷、關鍵決策等。
然后,基于上述人機分工,把AI深度嵌入到實際業務流程里,讓AI成為工作流的標配節點。
具體到實踐,前期組織在應用AI時,可以先讓AI處理"周邊任務"—檢索、總結、計算、初稿。等團隊對AI輸出有了信任基礎,再逐步深入到核心業務。
總 結
人機協同能力,不是簡單操作某個AI工具的能力,而是一種全新的工作思維和工作方式。
我們需要思考:什么事情值得人做?什么事情交給AI?界限在哪里?怎么持續優化這個分工?
把這些問題回答好,就是人機協同能力的起點。
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