… 有可能任何一种新的AI工具都是错误的，但所有工具都错误的可能性不大。一个很好的历史类比是80年代个人电脑的采用，以及90年代互联网/网络的采用。当时我们尝试的并非所有东西都比现有的技术和流程有所改进，但如果你不在业务的广泛领域进行实验，你就会被甩在后面。只要对这些工具进行适当的说明，就很容易证明它们的实用性。例如，我在AI驱动的代码生成方面取得了很大的成功，用于实用脚本，但对于我们主代码库中的完整功能开发则不太有用。AI驱动的代码总结及其在PR中执行编码标准的能力非常有帮助。最后，我认为文章中关于在敏感数据或场景（如构思）中使用这些工具的担忧有些夸大了。它们只是SaaS服务。…
源讨论人们老板让他们使用AI工具吗？原帖 104 条评论 · 导入时统计把你的经验，加入这段讨论。
> 有可能任何一个新的AI工具都是错误的，但所有工具都错误的可能性不大。一个很好的历史类比是80年代个人电脑的采用和90年代互联网/网络的采用。我们当时尝试的并非所有东西都比现有技术和流程有所改进，但如果你不在业务的广泛领域进行试验，你就会被甩在后面。 然而，试验和强制使用之间存在差异。前者通常会看到“影子IT”试图在被认为可接受的范围之外访问有用的工具，而后者则不同。这表明了更大的采用意愿。 此外，技术在新媒介中复制现有功能（如电子邮件与邮政服务）和引入新技术之间也存在差异。在前者中，有明确的市场需求，而…
完整原文> 但所有工具都错误的可能性不大 为什么这么说呢？我接触到了大量这些工具，它们都相当相似。
完整原文> 任何一种新的AI工具都可能出错，但所有工具都出错的可能性不大。 所有工具同时出错绝对是可能的，但在我看来，问题的主要原因不是工具本身。而是用户。 对于简单通用的问题来说这不是问题，但当你需要专家时，必须是该领域的专家使用AI。这样你才知道哪里出错了。 一个最近的好例子是OpenAI学院。显然该网站的内容是由ChatGPT生成的，完全误解了它声称要培训的领域。
完整原文> 一个很好的历史类比是20世纪80年代个人电脑的普及。 另一个历史类比是科学管理，它是自上而下推行的，并被工业界广泛采用。它有许多不同的形式，而所有形式都是错误的。 基本上在任何方向上我们都有样本，可以支持各种论点。在我看来，历史先例并不是一个有力的论据。
完整原文> 我认为得出结论说老板/经理不应该推动或强制使用AI工具是错误的。任何一种新的AI工具都可能出错，但所有工具都出错的可能性不大。 如果工具很好，那么管理层就不需要强制使用它。人们会争先恐后地想要获得能帮助他们更好地完成工作的工具。所以也许你对一些工具会很好（尽管我个人还没有这样的体验）是正确的，但我认为管理层推动（更不用说强制）使用工具是错误的。应衡量结果，而不是员工达成结果的路径。如果鲍勃使用AI工具效果很好，但爱丽丝不用这些工具也能取得同样好的效果，那么强迫她改变工作流程，认为这些工具对她和鲍勃一样有效，这是个错误。
完整原文你是否也认为开放式办公室通过“促进协作”能提高员工的生产力？
完整原文尊重不同观点，分享具体经验。
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