什麼是人類 AI 協作？

人類 AI 協作是指人與人工智能系統之間的結構化合作夥伴關係，每個系統都為共同目標提供不同的能力。這種方法與自動化根本上不同，它完全取代了人類任務。協作使人類保持參與，而 AI 則擴大他們的能力。

研究支持這種區別。一 哈佛商業評論 對 1,500 家公司進行的研究發現，最高的效能增長是在組織設計圍繞人工智能合作夥伴關係的工作而不是主要使用 AI 來減少勞動力。專注於更換的公司獲得有限的回報。專注於合作的公司持續改進。

為什麼人類 AI 協作重要

三個因素推動當今人類 AI 協作的重要性。

就業市場轉型。 世界經濟論壇2025 年的《就業未來報告》預計到 2030 年前有 170 萬個新工作機會，並增加了 92 億名流失職位，增加了 78 萬個職位。新興的工作主要需要人工智能協作技能，而不是純粹的人工或純自動化的工作。

技能過時。 同樣的報告顯示，目前 39% 的專業技能將在五年內變得過時或改變。沒有 AI 協作能力的專業人士面臨著技能減少速度。

經濟價值。 麥金西 估計，到 2030 年，有效的人工智能合作可能會產生 2.9 萬億美元的年度經濟價值。擷取此值需要重新設計工作流程，而不僅僅是採用 AI 工具。

目前，90% 的組織在某些容量上使用 AI，但只有 1% 認為自己在部署方面已成熟。採用與價值實現之間的差距歸結於協作效率。

理解 協作人工智慧如何在團隊設定中運作 協助組織從基本採用轉移到生產力的整合。

生產力影響

在多項研究中記錄了人類 AI 協作的生產力提高。

美聯儲的研究發現，使用生成人工智能的工人每週平均節省了 5.4% 的工作時間。頻繁的用戶每週節省了九個小時以上。

特定功能的結果顯示了更大的改進：

• 使用 AI 助理的程序員每週完成了 126% 的項目
• 客戶支援團隊使用 AI 工具解決每小時更多 15% 的案例
• 透過 AI 協助，文件處理提升 59%
• GitHub 副駕駛員使用者完成實作任務的速度更快 55.8%

當 AI 處理適當的任務，而人類在增加價值的地方仍然參與時，就會發生這些收益。完全移除人類或將 AI 部署到不適當的任務上會產生令人失望的結果。

阿特拉西安 研究增加了一項重要的發現：他們的領導力鼓勵人工智能實驗的工人每天節省時間比沒有此類支持的人更多 55%。組織因素與技術選擇一樣影響結果。

核心原則

根據能力指派任務

有效的協作需要對 AI 和人類每個人都做得好的誠實評估。

人工智能優勢：

• 快速處理大量資料
• 識別跨資料集的模式
• 維持重複性任務的一致性
• 持續運行，無疲勞
• 擴充輸出而不會比例增加成本

人類優勢：

• 解釋模糊的信息
• 在新穎的情況下發出判斷
• 建立和維持關係
• 運用道德推理
• 當情況意外變化時適應

相應地分配任務。AI 處理資料密集的處理。人類處理需要判斷和背景的決定。需要兩種功能的工作需要適當排序貢獻的工作流程。

應用協作情報原則的組織會系統地構建這些指派，而不是臨時性。

人類監督

AI 系統會產生需要人為偵測和校正的錯誤。

常見的 AI 失敗模式包括：

• 幻覺（自信地呈現偽造信息）
• 訓練資料中的偏見持續發生
• 缺少對人類顯而易見的情境因素
• 對邊緣案件的不當回應

研究量化風險：77% 的企業表示對 AI 幻覺表示擔憂。47% 的企業 AI 用戶表示基於不正確的 AI 產生內容，至少做出一個重要決定。

該解決方案是設計工作流程，人類在結果決策之前驗證 AI 輸出。AI 處理信息並生成選項。人類審查結果並對重要事項做出最終決定。

這種方法-人工循環實作-將 AI 效率與適當的監督平衡。76% 的企業現在在 AI 工作流程中包含人工驗證檢查點。

信任發展

員工對 AI 系統的信任會影響協作效率。信任低會導致因應措施、過度的雙重檢查或拋棄工具。

德勤的 TruStID 指數顯示對某些人工智慧類別的信任下降。在 2025 年 5 月至 7 月期間，對公司提供的生成人工智能的信任下降了 31%。對代理人工智慧系統的信任進一步下降。

建立信任的因素：

• 關於 AI 功能和限制的透明度
• 員工參與執行決策
• 安全的實驗環境
• 證明對 AI 作為增強而不是替代的承諾

有效的人類 AI 互動設計將信任建立成為核心組成部分，而不是後來的想法。

產業應用

醫療保健

醫療保健 AI 應用程序包括醫療圖像分析、患者風險預測和管理自動化。AI 系統透過精確匹配專家在特定狹窄任務中分析放射影像、病理幻燈片和診斷資料。

人類臨床醫生將 AI 發現與患者歷史、偏好和情況整合。他們溝通診斷，根據生活質量因素做出治療決策，並處理 AI 培訓參數以外的案例。

有效模型將 AI 定位為決策支持。醫生使用 AI 產生的分析作為臨床判斷的輸入，而不是替代它。

金融服務

金融 AI 處理詐騙偵測、信用風險評估、交易分析和合規監控。AI 即時處理人力團隊無法手動檢閱的交易量。

人類判斷解決了標記的交易調查、客戶關係、涉及異常情況的貸款決定，以及量化數據無法捕捉相關因素的情況。

AI 處理規模和模式檢測。人類處理調查和關係管理。

法律服務

法律人工智能執行文件審查、合約分析、法律研究和盡職調查。AI 在數小時內審查數千份文件，識別相關的先例，並標記潛在的合同問題。

律師提供策略判斷、客戶諮詢、談判和法院倡導。他們解釋法律原則如何適用於特定情況。

結果：律師事務所報告使用 AI 的文件審查速度提高了 70%，而律師專注於需要法律判斷的工作。

客戶服務

AI 通過聊天機器人和自動化系統管理大量例行查詢。它們可持續處理常見問題解答，訂單跟踪，基本故障排除和信息請求，而無需等待時間。

人類代理處理複雜的問題，情緒情況，政策例外情況和需要判斷的案件。AI 為代理人提供客戶歷史記錄，以及針對升級問題的建議解決方案。

實施此模型的組織需要安全的協作工具，可在 AI 人工交付期間保護客戶數據。

軟體開發

AI 編碼助理建議完成，識別錯誤，生成文檔，並處理常規編程任務。研究顯示，透過 AI 協助，任務完成速度更快 55%。

開發人員會檢閱 AI 產生的程式碼、驗證正確性，並識別不合適的建議。生產力提升來自加速例行編碼，而開發人員專注於架構和複雜的問題解決。

採用 AI 編碼協助的團隊應評估 專為編碼協同作業設計的工具 支援適當的人工智慧工作流程。

內容創作

AI 會產生草稿內容、產生變化、編譯研究，並實現大規模個人化。行銷團隊使用 AI 有效地為不同受眾細分創建內容版本。

人類創作者提供策略方向，質量控制，品牌語音一致性和最終批准。AI 處理音量。人類處理對什麼有效的判斷。

合作寫作工具在結構正確時可以促進這種分割。具體來說，AI 腦力激盪技術可以幫助團隊產生選擇，同時人類評估和開發有前途的概念。

銷售

AI 處理潛在客戶評分、客戶細分、大規模個人化外展和管線預測。它處理行為數據以識別高可能性前景和最佳聯繫時間。

人類銷售人員管理關係，進行複雜的談判，提供諮詢指導，並建立信任。AI 大規模處理數據。人類處理需要真正的連接的互動。

當團隊了解適當的職責分配時，具有 AI 整合的銷售協作工具可以支援此工作流程。

項目管理

專案經理處理不斷的更新、截止日期和依賴關係的流程。AI 透過追蹤跨工作流的狀態、標記潛在延遲，以及在資源衝突發生問題之前識別資源衝突來協助。以前需要數小時的手動檢查的事情現在會自動發生。

但是執行成功的項目不僅僅需要數據跟踪。利害關係人管理，團隊動機，解決衝突，導航公司政治-這些需要人類的判斷。AI 告訴您截止日期有風險。專案經理想出如何讓它恢復正軌，而不會損害關係或耗盡團隊。

運作良好的專案協作框架往往會使用 AI 進行資訊處理，同時讓人類負責團隊動態。協作工作管理方法遵循類似的模式-AI 處理數據，人類處理人員。

行銷和社交媒體

行銷團隊已採用 AI 來進行受眾細分、廣告活動優化和內容個人化。即時處理行為數據和調整定目標的能力已改變了大規模的可能性。

人類營銷人員仍擁有品牌策略和創意方向。AI 可以告訴您哪個標題獲得更多點擊。它無法告訴您該標題是否適合您的品牌聲音，還是建立您在市場上想要的觀感。這些呼叫需要人類對 AI 無法衡量的因素的判斷。

社交媒體增加了另一層。AI 處理排程、基本分析和例行參與。但是，當客戶投訴流傳播或敏感主題觸摸您的品牌時，您需要人們做出決策。速度很重要，但判斷也是如此。

具有 AI 功能的社交媒體協作工具在團隊制定明確的指導方針和需要人為審查的內容時，才能發揮最佳效果。

商業智慧

AI 處理大量數據集和人類永遠不會手動找到的表面模式的能力而改變了商業智能。分析師花了數週的報告現在在幾分鐘內生成。

最重要的是，沒有解釋的數據只是數字。人類分析師確定發現對企業實際意義，哪些見解需要採取行動，以及資料何時講述誤導故事。它們帶來純分析缺乏的背景。

協作商業智能將 AI 的處理能力與人類解釋技能相結合。單獨都不會產生企業所需的可行動見解。

教育

教育 AI 在課堂時間以外提供個性化的學習途徑、即時反饋和輔導支持。學生可以根據表現水平調整的 AI 以自己的節奏練習。

由於人工智能無法複製的原因，教師仍然至關重要。學習不僅僅是信息傳輸，它涉及動機、指導、社會發展以及適應個別學生需求，這些情況不會顯示在表現數據中。教師和學生之間的關係以人工智能無法取代的方式很重要。

適合學生的協作技術工具 當他們支持教師參與而不代替它時，產生最好的結果。AI 處理個性化的練習。教師處理一切讓教育不僅是內容傳遞。

培養人類 AI 協作技能

有效地與 AI 合作需要特定的功能。四個領域最重要。

人工智能素養

人工智能素養意味著了解這些系統實際上的功能，以及它們在哪裡不足。您不需要構建 AI 模型。您需要知道 AI 可靠地處理哪些任務，它通常會失敗的地方，如何構建要求以獲得更好的結果，以及何時提出質疑它為您提供什麼。

世界經濟論壇將 AI 和大數據技能列為雇主需要成長最快的能力之一。發展這種素養的專業人士現在將自己定位良好，而就業市場繼續轉向人工智能合作。

重要評估

無論精確度如何，AI 都能產生自信的輸出。有時候是對的。有時它完全錯誤，但聽起來同樣確定。你的工作是了解差異。

這需要領域知識-您需要充分了解自己的領域，才能發現 AI 發生錯誤的情況。它還需要對 AI 如何失敗的意識：幻覺事實，複製訓練數據中的偏見，缺少明顯的背景，面對不尋常的情況。

隨著 AI 越來越能力，這項技能變得越來越重要。更好的 AI 會產生更具說服力的錯誤。

與人工智能溝通

您的詢問方式會影響您獲得的內容。具有特定指示、相關前後關聯和明確限制的清晰提示會產生比模糊要求更好的輸出。

這項技能會跨不同的 AI 工具傳輸。基礎的能力是將您實際需要的內容轉換為 AI 系統有效處理的輸入。與 AI 溝通良好的專業人士從其他人使用不良的相同工具中獲得更多價值。

保持最新狀態

AI 功能快速變化。今天可用的工具將很快過時。介面不斷演進。定期出現新的可能性。

世界經濟論壇預計 39% 的現有技能將在五年內變得過時。將 AI 協作視為一次性學習工作，可確保落後。保持有效需要持續發展。

使實施工作

透過人工 AI 協作取得成功的組織採用結構化的方法。跳過步驟通常意味著令人失望的結果。

選擇正確的起點

並非每個流程都能從人工智慧獲得同等的益強大的候選人有一些特點：他們消耗大量時間，涉及重複性元素，需要處理人類無法有效處理的數據量，並從人為監視輸出中受益。

不良的起點包括人工智慧限制造成真實風險或人類判斷是主要價值驅動因素的程序。不良使用案例選擇所導致的早期失敗使得更加困難。挑選您可以從中建立的勝利。

重新設計工作流程

將 AI 放入現有的流程而不改變任何其他任何事情，可以將改進最少實際收益需要重新思考工作流程。

這可能意味著重組任務序列、創建檢查點，讓人類檢視 AI 輸出，開發人工智能監督新角色，或是根據新功能重組團隊。目標是整合，使整體系統更有效率，而不是 AI 作為後續思想固定在不變的流程中。

線上協作工具 使用 AI 功能很好地說明了這一點。只需啟用 AI 功能而不考慮工作流程變更就沒有任何價值。重新設計團隊運用這些功能的方式可帶來顯著的回報。

正確訓練人

部署技術是簡單的部分。讓人類有效地使用它更難。

培訓需求包括特定工具的技術技能、評估輸出的判斷技能、對重新設計流程的理解以及組織適應的變更管理。

McKinsey 研究表明，高效能的組織在技術部署之間投資培訓。在不開發員工的情況下部署 AI 的組織會持續降低回報。

領導力的參與加速一切。Atlassian 發現，擁有領導力支持 AI 實驗的員工比沒有人節省了 55% 的時間。自我展示 AI 協作，並為團隊創造實驗空間而不害怕失敗的領導者，可以更快地採用。

設定治理

AI 在組織流程中扮演更大的角色需要大部分公司尚未擁有的治理結構。

治理需求包括在發生 AI 錯誤時分配責任、設定資料存取政策、驗證受規管區域的合規性，以及監控隨時間的 AI 效能。

McKinsey 發現，高效能的組織可針對 AI 輸出需要人為驗證時定義明確的流程。清晰的治理與成功捕捉價值相關。不清楚的治理與問題相關。

測量結果並調整

跟踪發生的情況與您預期的情況相比。找出什麼有效，什麼不起作用，並相應地改變您的方法。

人類 AI 協作不是具有結束日期的項目。這是一項持續的優化工作。人工智慧功能不斷演進，組織需求變化，團隊就有效的工作體驗。與其他任何地方一樣適用於持續改進。

接下來的是什麼

代理人工智能

目前的 AI 開發專注於採取獨立行動的系統，而不僅僅回應提示。這些代理系統可執行多步驟的任務，在定義的界限內做出決策，並且在人力監督的情況下較少進行操作。

麥金西描述了一個新興的「數字勞動力」，人工智能代理人與人類一起工作，而不是工具。這顯著改變了協作。人類和 AI 代理人員不是人類指導人工智能，而是以不同的能力和責任共同合作。

研究發表於 自然科學報告 發現，雖然人工智能協作可以改善任務效能，但它會影響組織需要管理的方式上的動機和心理動態。人們如何體驗協作方式很重要，而不僅僅是生產力是否提高。

代理人工智能引起我們仍在解決的問題。您如何監督獨立行動的 AI？當代理犯錯時誰負責？人類團隊如何整合不是人類的成員？

智能虛擬助理代理代理人工智能的早期版本。了解它們目前的應用程序和限制為現在推出的更多自動化系統提供了有用的基礎。

沉浸式協作環境

虛擬和增強現實為人類 AI 協作開啟了新的可能性。空間運算可實現三維度資料視覺化、共用虛擬空間中的協作設計，以及使用 AI 產生的場景進行訓練模擬。

AR 和 VR 遠端協作應用程式是早期階段，但指出協作的發展方向。透過沉浸式介面與 AI 合作，與螢幕式互動基本上有所不同。

視覺和創意人工智能

視覺領域中的 AI 功能迅速進步。影像產生、影片製作和設計輔助工具可實現最近無法實現的創意共同作業。

視覺協作工具越來越多包括用於產生影像、建議佈局和自動化設計任務的 AI 功能。創意專業人員使用這些功能來更快地探索更多選項，同時保持最終決策的控制權

該模式與其他網域相符。AI 大規模處理生成和變化。人類處理對實際有效的選擇，精細和判斷。

技能將如何改變

隨著介面簡化，AI 素養成為標準的專業能力，技術人工智能技能將擴展。加值將朝著人工智能無法複製的明顯的人類能力。

可能會增加價值的技能包括創意解決問題，道德推理，情緒智能，複雜的溝通和模糊情況下的判斷。

最有價值的專業人員將將 AI 流利性與強大的人類能力相結合。僅技術技能就不夠了。沒有 AI 素養的傳統技能也不夠。組合是重要的。

現在該怎麼辦

如果您是個人

使用與您工作相關的 AI 工具獲得實際體驗。從較低風險的任務開始，錯誤並不太重要。了解 AI 的成效，以及在您的特定環境中遇到哪些困難。

建立關鍵評估 AI 輸出的能力。練習發現錯誤並識別 AI 在其能力以外的操作時。隨著 AI 變得更有能力，這項技能變得更加有價值。

找出 AI 無法做出的貢獻 —— 判斷、創造力、關係、道德推理。投資強化這些能力。隨著時間的推移，AI 將處理更多的例行工作。人類價值將集中在人工智能無法觸摸的地方。

關注您領域的 AI 發展。早期了解新功能意味著在其他人對其他人明顯之前找出機會。

如果您正在經營組織

選取初始實作的特定使用案例。在嘗試跨組織擴展之前，請在封閉環境中展示價值。

設計最佳化人工 AI 協作的工作流程，而不是將 AI 分層到不變的流程中。與您的技術投資成比例投資於培訓和變更管理。在人類方面減少了技術方面的回報。

建立適合 AI 在營運中運作的運作方式的管治。定義監督機制、責任分配和合規程序。

衡量結果並持續改進。建立支持實驗而不是懲罰失敗的組織文化。

結束思想

人類 AI 協作已成為跨行業的競爭差異因素。開發有效的協作能力的組織和個人將獲得隨著時間的推移而增加的優勢隨著差距擴大，那些等待的人越來越落後。

這些證據支持在純自動化和傳統的人類方法上進行協作。生產力提升是真實的，並且記錄了。所需技能可識別並可學習。實施路徑很清晰。

成功需要明智的努力-選擇合適的使用案例，設計整合的工作流程，培訓人員，建立治理和衡量結果。將 AI 視為部署的另一種工具，錯過了機會。將它視為設計的協作，將它捕捉到了它。

最成功的組織認識到人工智能協作每天都會產生寶貴的見解，從而提示工作，團隊如何調整工作流程，哪些治理決策可以避免出現問題。 平台，例如 Kuse.ai 讓團隊能夠捕捉並展現這些協作模式，以便組織在經過驗證的方法上建立，而不是重複解決相同的挑戰。

這種轉型已經發生了。問題不在於人類 AI 協作是否會重塑您的產業。這是您是否要幫助塑造這種情況的發生方式，還是花時間適應別人所構建的內容。

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