近半数专业人士忧AI低质量内容
近半数（45%）美国专业人士表示，AI产出的低质量内容让他们在工作场所使用AI时更加谨慎。这项研究将低质量内容定义为看似精致但缺乏准确性、实质内容或充分审核的AI生成作品，认为这种低质量产出会对团队和组织产生持久影响。低质量内容带来的主要风险包括对AI的信任度降低（57%）、生产力下降（51%）以及损害公司声誉（46%）。正如Zety内部职业专家Jasmine Escalera指出，AI正在重塑工作方式，但并不总是往好的方向发展。
企业领导者支招：重新思考生产力
汤森路透的首席技术官Joel Hron认为，重新思考AI生产力的含义是一个持续的过程。要以AI为先的思维模式，审视每天所做的工作，先让AI完成工作，再运用更高层次的判断力或直觉介入。他认为“AI为先，人类为辅”的工作模式是未来一年值得关注的方面。理光欧洲的首席信息官Nick Pearson表示，在工作方式转变中表现出色的专业人士，是能成熟运用AI增值能力的人。理光创建了评估模型，考虑业务风险和财务回报等因素，判断员工从内部AI市场选择的工具能否提高生产力。房地产专家Segro的首席信息官Richard Corbridge认为，实现生产力提升的关键在于专业人士融入学习文化，理解低质量内容的风险，认识到AI的辅助作用。不能在无监督的情况下使用AI，要把AI作为工具帮助有学识、有经验的同事，同时要确保大家理解低质量内容的问题，明智使用工具。
企业领导者支招：坚持不懈
实施AI只是起点，要实现真正的生产力提升还需付出努力。汤森路透的Joel Hron表示，使用内部模型和现成工具相结合推动AI服务，但并非所有专业人士都能立即看到其价值。人们不应因工具不能完全按意愿工作或效果不如预期就放弃使用，围绕AI工具构建系统、让AI扎根并引导其朝正确方向发展的人，最终会达到新高度。理光的Nick Pearson认为，坚持不懈很重要，能有效将AI能力与人类专业知识相结合的员工将供不应求，他们会根据潜在雇主提供的AI工具评判新工作。雇主成功的关键在于在风险和回报之间找到正确平衡。Segro的Richard Corbridge表示，坚持不懈会有回报，虽然对AI的抵制可能在增加，但这项技术将继续发展，专业人士必须专注于理解如何有效利用其能力。
