研究设计与数据来源
试验设计
- 参与者：776名宝洁专业人士（欧洲和美国），分为技术研发（R&D）与商业专家，平均经验10年以上
- 任务：真实产品开发任务（婴儿产品、女性护理、口腔护理等），最佳方案提交管理层审批
- 分组：随机分为AI辅助组（使用GPT-4/GPT-4o）和非AI组，包含团队（1 R&D+1商业专家）和个体
- 训练：AI组接受提示词使用培训
评估维度
- 方案质量：至少两名专家评审打分
- 时间效率：任务耗时记录
- 情感反馈：参与者情绪自评
研究局限性
- 模型限制：试验使用GPT-4/GPT-4o（较当前模型能力较弱）
- 参与者经验：缺乏AI提示词深度使用经验，可能未完全发挥AI潜力
- 项目时长：仅单日实验，长期协作效果未验证
一、AI提升工作表现
例子
- 实验对象为宝洁公司（P&G）来自欧洲和美国的776名商业专家和研发（R&D）技术专家，平均拥有超过10年专业经验
- 员工随机分配为团队或单独工作，AI辅助组使用GPT-4/GPT-4o完成真实产品开发任务（创意/包装设计/零售策略），优胜方案提交管理层
数据支持
- 无AI时，团队表现比个体高出0.24个标准差
- AI辅助个体表现与无AI团队相当（提升0.37个标准差）
- AI辅助团队表现最佳（提升0.39个标准差），但与AI辅助个体无显著差异
- AI辅助团队在前10%顶尖方案中表现显著优于其他组
- 工作效率提高12-16%，解决方案细节更丰富
二、AI消除专业边界
例子
- 单独工作时，商业/技术专家分别提出市场/技术导向方案
- 无AI的跨领域团队产生平衡方案
数据支持
- AI辅助下，两类专家单独/协作时均能提出综合方案（专业差异消失）
- 经验不足员工使用AI后表现达到资深团队水平
三、AI提升工作中的情绪体验
例子
- 实验测量了AI使用后的情绪变化
数据支持
- 正面情绪（兴奋/精力/热情）显著增加
- 负面情绪（焦虑/挫折感）明显减少
- 单独使用AI者情绪体验≥团队工作者
结论
作者强调AI应被视为 “队友”，而非简单的工具。这意味着企业需重新审视团队结构、培训计划与专业边界。AI不仅提升效率，还在本质上改变了工作的性质，因此需要以全新的组织思维来迎接这种变革带来的挑战。