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质量小议43 - 提效

    解决问题就是提效,问题总是有的
    解决了一个问题就会产生一个人或多个新的问题,提效总是持续的
    办法总比问题多,只要愿意,提效总是不断

    提效意味着什么?
    提效:以更少的资源达成更好的结果
    更好:更多的成查,更高质量的成果

    提效最直观的表现是财务报表,投入少产出多

    资源:自然资源 + 社会资源
    笼统的说来就是 人、财、物,以及越来越重要的 信息资源

    减少自然资源的使用:多数自然资源不可再生,在利用的同时会产生副作用
    减少人力,减员增效,是最值接的提效方式
    减人,意味着更少的人承担同样的工作?意味着加班?意味着生产力水平本就不高?
    减少的人去往何处?

    三次工业革命:蒸汽时代、电气时代、信息时代
    三次工业革命都是对工作方式的颠覆、工作效率质的提升,都产生了新的工作类型和内容
    三次工业革命通过对人的再次培训,实现人的再次就业:从手工到机械操作,从驾马车到开汽车,从计算尺到电子计算机
    区别是什么?每次工业革命之后的提效越来越快、越来越高;对人的要求越来高,人应对变化所要付出的时间、学习成本越来越长

    第四次工业革命(21世纪初至今),以人工智能、清洁能源、无人控制技术、量子信息技术、虚拟现实以及生物技术为主,标志着人类进入绿色能源时代,这次革命大幅度提高资源生产率
    智能,将替代大量的基本的人类工作,资源生产率大幅度提高

    智能化,将是跨越式的提效,对人的要求将不再是简单的培训
    提效之后,剩余人力将走向何方?将会有怎样的新行业产生?

    我们该如何应对:主动迎接变化?被动接受现实?保守、抵抗?接纳、学习?失业?再就业?替代基础工作,还是替代高薪工作?


    提质增效:质量的提高,效率的提升

    新质生产力:是创新起主导作用,摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径,具有高科技、高效能、高质量特征,符合新发展理念的先进生产力质态

《AI时代下的提效》 -- CSDN创作助手

在AI时代,提效是一个重要的目标。以下是一些方法和技巧可以帮助在AI时代下提高工作效率:

  1. 自动化工作流程:AI技术可以自动执行一些重复性、繁琐的工作,如数据分析、报告生成等。通过自动化,可以节省大量时间和精力,提高工作效率。

  2. 智能辅助工具:AI辅助工具可以提供实时反馈和建议,帮助人们更快、更准确地完成任务。例如,AI可以帮助在编写文档时进行自动校对和语法纠错,或者在制定营销策略时提供数据分析和预测。

  3. 数据驱动的决策:AI技术可以帮助人们更好地分析和理解大量数据,从而提供更准确的决策支持。通过将数据与AI技术相结合,人们可以更快速地识别趋势、发现问题,并制定相应的解决方案。

  4. 协作和共享平台:AI技术可以帮助人们更好地协同工作和共享资源。例如,通过AI驱动的项目管理工具,团队成员可以更好地分配任务、跟踪进度,以及分享文件和信息,从而提高工作效率。

  5. 持续学习和发展:在AI时代,技术和工作方式不断变化。为了保持竞争力,人们需要不断学习和发展自己的技能。通过学习和掌握AI相关的知识和技能,人们可以更好地应对和适应工作中的变化,提高工作效率。

总之,AI时代下的提效需要将人和技术结合起来,充分利用AI技术的优势,提高工作效率和质量。

《AI时代下的提效对人工作的影响》 -- CSDN创作助手

AI时代的到来将对人工作产生深远的影响。首先,通过自动化和智能化技术的应用,AI能够帮助人类从繁重、重复和低效的工作中解放出来,提高工作效率。例如,在生产线上使用机器人代替人工操作,可以大大提高生产效率;在办公场景中,使用AI智能助手可以自动完成一些简单的办公事务,减少人工操作的时间和精力消耗。

其次,AI能够对人工作进行智能化处理,提供更加准确、快速和全面的决策支持。通过大数据分析和机器学习技术,AI能够从海量的数据中发现规律和趋势,并提供相应的建议和决策方案。这对于一些需要大量数据处理和分析的工作,如金融风险评估、市场预测等,能够大大提高决策精度和效率。

然而,AI时代下提效对人工作也带来了一些挑战。首先,一些传统的人力工作可能会被AI取代,导致人员流失和职业转型的问题。例如,一些简单易行的机械化工作岗位,如生产线操作工、电话客服等,可能会被机器人和智能助手所替代。这就需要人们适应新的职业需求,进行不断的学习和更新,以适应AI时代的工作要求。

其次,AI时代下提效可能会带来人与机器的竞争。由于AI在某些方面具有更大的优势,人工作可能会受到一定的挤压。因此,人们需要不断提高自身的技能和素质,与AI进行合作和竞争,实现共生共赢的局面。

总的来说,AI时代下的提效对人工作产生了积极的影响,可以帮助人类解放劳动力,提高工作效率,提供更好的决策支持。但同时也带来了一些挑战,需要人们适应变化,不断学习和更新,与AI共同进步。


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