AI整理职场的这些事儿，你还不知道？

09-04 423阅读 0评论

当咱们讨论“AI将怎么整理职场”时，似乎站在一个年代的岔路口，窥探着未来职场的种种或许。它会是冷漠的“职场终结者”，让无数人堕入赋闲的惊惧？仍是成为得力的“职场帮手”，助力人们进步功率、拓宽才能鸿沟？

8月27日，虎嗅智库502线上研讨会“AI Agent立异落地有用共享”，一场关于AI与职场的深度对话。会议邀请到来也科技联合创始人兼CTO胡一川、未来式智能创始人兼CEO杨劲松以及用友大易产品部副总监王磊，经过场景事例共享，深化讨论AI在职场中的使用，为咱们带来最新的考虑和实践经验。

底座是大模型，AI Agent技能开展受限于推理才能

杨劲松指出，AI Agent分为自主智能体和非自主智能体，后者又可作为企业既有事务逻辑履行单元，在企业中逐渐有使用落地，从客服、营销场景向辅佐决议计划、杂乱写作及超级自动化场景开展。现在 AI Agent技能开展受限于模型本身推理才能以及大模型的推理本钱和功用速度，跟着模型本钱下降和处理速度进步，其才能会有很大进步。

胡一川以为，AI Agent中心底座是大模型。大模型在内容生成和非结构化数据处理方面才能很强，但在推理和使命履行才能方面还有很大进步空间。以高考数学题为例，AI只能到达及格线，说明大模型推理缺乏，且使命履行才能短缺导致其在多步流程和与实践事务深度交融上有困难，但未来这两方面有望高速开展。

王磊从厂商实践使用视点介绍，AI agent中心技能是大模型，经过海量文本学习及厂商自有数据练习，常识广度和深度有进步，但推理才能与人有间隔，现在无法彻底做全自动化使命处理，可做模块化或人工参加性强的功用，跟着技能进步有望完结全自动化使命处理。

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AI Agent落地事例讨论

1、模仿人类专家作业非自主智能体落地受企业欢迎

杨劲松表明，关于大模型才能鸿沟，现在可经过检索常识补齐范畴常识，把大模型变成职业专家。未来式智能产品构建在开源模型上，供应构建智能体才能，可在客户服务、辅佐剖析决议计划、文字加工处理及超级自动化等场景落地。

如客户服务场景中，有问答类及服务进口的场景；辅佐剖析决议计划场景中，Agent 拿手信息获取检索处理，辅佐人类决议计划；文字加工处理场景中，可完结金融范畴陈述写作等。关于超级自动化场景，Agent 衔接企业东西，能够协助企业进步功率。

依据不同类型的Agent，彻底自主智能体更多倾向科研或研讨，落地场景少，如复旦“小镇”这类在企业中不太适用，由于企业要求事务逻辑履行遵从既定标准等。

企业适用的非自主智能体是落地干流，分为帮手类和自动履行的智能体两类：

帮手类如给成都电网、海淀区社保局供应的产品，能快速发动智能客服，上线时间短且更智能；

自动履行的智能体如数据服务上市公司，处理投标信息和工单投诉，智能体辅佐后功率进步2000 倍，毛利率从5%升至50%以上。此外，凤凰体育用大模型或Agent从头规划体育彩票比赛计划生产进程，两分钟可生产一个计划。

2、自动化面试，解放HR招聘作业

王磊总首要对比了AI1.0 和 2.0 在招聘范畴的不同，AI2.0 年代数据标示无需许多人工，大模型有跨范畴常识和多模态才能。但通用大模型在笔直范畴专业常识有限、难以针对企业自学习且存在危险，用友推出UGPT企业服务大模型，在常识笔直性、企业自学习及安全性方面进行改善。

在人力范畴，AI可进行测评剖析、智能筛查、职工服务及自动化面试等。如在招聘流程中，可智能编撰JD、做客服机器人、进行简历挑选和评价、供应AI面试等。经过事例展现了AI在进步挑选功率、下降招聘本钱、进步面试经过率等方面的效果。

此外，AI面试可削减面试次序、缩短招聘周期、进步作答率和复试经过率，还能下降招聘危险。终究说到人岗匹配模型的自学习循环形式，解放HR作业，使其回归人力资源实质作业，而企业与共建企业协作，在常识广度、深度和有效性上有优势，构成正向循环。

3、人机协同让AIAgent的价值开释

胡一川的共享中，数字人（即数字职工）与RPA和AI Agent在落地场景中有着严密的联系。

数字职工的落地分为三个阶段，从RPA到RPA加AI再到AIAgent。即自动化、智能化、人机协同化。

第一阶段RPA完结自动化，代替人完结高频重复的流程性作业，如在财政、人力资源等场景；

第二阶段RPA加AI完结智能化，凭借言语了解和生成才能扩展鸿沟，可处理文档、做智能问答等，典型使用场景为客服营销；

第三阶段AI Agent使用大模型的推理和多模态才能，完结人机协同，掩盖全场景，为每一个职工装备 7×24小时智能处理。

以文档审阅帮手为例，展现了RPA、数字人、AI Agent结合的落地场景。在全球化制造业企业中，文档审阅作业价值高但容错率低，文档数量大、品种多，审阅规矩杂乱多变且触及多语种跨时区问题。

根据数字职工途径打造的文档审阅帮手，经过灵敏配置审阅点和规矩，让事务人员用自然言语描绘即可调教审阅帮手；使用数字职工的多种才能完结自动作业，7×24小时待命并自动审阅反应成果；凭借人机协同，审阅成果可由人进一步核实并定位到原文内容。该计划将人工双向双线审阅变为一人与AI Agent协同，下降了工人作业量40%，进步了处理时效，完结了全球对公付款流程的统一管控，进步了速度和合规性。

未来AI Agent或许会呈现哪些技能立异

来也科技的胡一川指出，未来AI Agent的技能立异或许在多模态大模型方面，其才能进步能极大推进 AI Agent在企业落地。

企业应在现有事务流程基础上优化或重构，以找到AI Agent的人物。未来在TOB的AI商场或许构成供应方和使用方的良性生态，供应方包含做底层模型、开发东西和输出Agent，企业作为使用方雇佣AI Agent。

用友大易的王磊表明，在事务中植入AI才能需事务方考虑，AI实质是才能供应，虽在某些方面强于人类但不能彻底代替人，需有人对事务进行辅导才能让AI发挥应有效果。

未来式智能的杨劲松以为，AI Agent的技能立异会集在多模态才能和回忆机制等中心组件上，多模态能拓宽Agent感知国际途径，回忆机制未来或许有打破，如呈现笔直范畴最强Agent。

企业使用Agent应结合本身中心事务和痛点，考虑如果有无限人力会做什么然后发掘场景，现在企业使用大模型或AI Agent面对应战，需整个生态支撑，前期可经过云上办法试用，不主张企业投入许多资源自研Agent体系，挑选适宜途径小步迭代更合算，由于技能变迁快，自研投入或许因产品更新而价值削弱。

观众最关怀：

有观众提出谷歌怎么做IMO数学比赛题以及怎么经过Agent对国家动力局发的避免电力安全的25项中人身伤亡或触电进行全场景辨认的问题。

未来式智能的杨劲松回应称，现在让言语模型解数学题更多是启示思路，由于言语模型根据概率可在更大空间进行更多排列组合，比人能探究更多场景、找到更多视点乃至探究人未尝试过的办法，但这与企业实践落地还有间隔。

还有观众发问AI能否代替人才招聘作业，包含将招聘进程和面试环节彻底管控、脱离人的要素。

用友大易的王磊回应称，现在AI能够辅佐组织面试，在实践面试中可做初筛后、下一步面试前的部分作业，如担任力调查等较为固定化的内容，后续除特别重要岗位的终究一面外，许多技能性岗位和一般岗位前面的面试有望经过AI才能代替。但中心岗位和严重岗位仍需人的判别，首要由于老板或企业终究决议计划人要建立有企业文化的团队时不能彻底依托AI，而团队建立完结后，一般岗位和一些重要岗位前面的面试AI有望许多代替。

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在整场活动中，线上参会观众活跃参加互动沟通。参会用户从构成来看，C等级/总监级以上人员有73位。典型企业包含：亚马逊、华为、辛选、蚂蚁、汇丰银行、海信、爱奇艺、晶科动力等。与会观众与嘉宾们打开深化对话，沟通实践经验，讨论事务协作，圆满结束了本次502线上同行研讨活动。

结语：

跟着科技的飞速开展，AI对职场的影响日益凸显。在这场“AI Agent立异落地有用共享”研讨会中，咱们深入领会到了AI在职场中的多样或许性。

AI Agent的开展既受限于当时的推理才能和功用速度，又在不断探究立异中寻求打破。从模仿人类专家作业到自动化面试，再到人机协同开释价值，AI正逐渐融入职场的各个环节。它既不是冷漠的“职场终结者”，也并非单纯的“职场帮手”，而是与人类一起生长、相互协作的同伴。

未来，AI Agent的技能立异将继续为职场带来新的革新，多模态大模型、回忆机制等范畴的打破值得等待。企业应活跃优化事务流程，找到AI Agent的适宜人物，一起构建杰出的生态。

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