微软Copilot好比早期特斯拉造车 生产速度一流但品控一言难尽
Air Explorer Pro是一款跨平台多网盘管理工具，可实现一站式完成不同网盘间文件的互传、搜索和同步等操作。任务管理和过程控制会更完整，持续下载、批量同步或需要稳定传输流程的场景会更适合它。
Copilot工具的最大优势在于“数量”，也就是说完成任务的时间会大大缩短，就业、绩效、工作流程可能都会被它改变。当然Copilot也能提升“质量”，只是目前生成式AI还不够成熟，在质量提升方面还远远不够出色。类比的话微软Copilot好比早期造车的特斯拉，生产汽车的速度很快但质量一般。对于追求“速度”的员工来说，生成式AI工具很有吸引力，但同时还是要注意不能忽视质量。从特斯拉看生成式AI我们其实可以类比特斯拉。当特斯拉杀入汽车市场时，它顶着“科技公司”的光环，高度重视自动化和机器人技术。当时的特斯拉对于
Copilot工具的最大优势在于“数量”，也就是说完成任务的时间会大大缩短，就业、绩效、工作流程可能都会被它改变。当然Copilot也能提升“质量”，只是目前生成式AI还不够成熟，在质量提升方面还远远不够出色。
类比的话微软Copilot好比早期造车的特斯拉，生产汽车的速度很快但质量一般。对于追求“速度”的员工来说，生成式AI工具很有吸引力，但同时还是要注意不能忽视质量。
从特斯拉看生成式AI
我们其实可以类比特斯拉。当特斯拉杀入汽车市场时，它顶着“科技公司”的光环，高度重视自动化和机器人技术。当时的特斯拉对于如何制造汽车理解并不深刻，但最终特斯拉还是造出了价格足够便宜的电动汽车。
尽管特斯拉汽车受到追捧，但质量问题频频出现。因为特斯拉高度关注速度、成本，它所使用的机器人、自动化技术提高了生产速度，但并没有改进质量，这和生成式AI目前的表现是一样的。
再看看捷豹，当初它在新的自化工厂生产F-Type，工厂专业人员是从奔驰请来的。F-Type的产量并不高，但质量却出类拔萃，因为运营工厂的专业人士带来了高质量管理经验，所以生产的汽车问题很少。
机器人、AI技术无疑可以大幅提升生产速度，当生产中好的部分提速时，坏的部分也同样在提速，因为技术本身无法区分好坏。当然，你可以训练AI，告诉它“好”与“坏”的区别，但AI仍然无法理解如何达到高质量。
AI也没有创造能力。内容生成式AI也是一样的，只有当使用者知道如何创造“高质量”，AI才能发挥作用，真正帮人类打造出高质量产品。如果使用者牺牲质量追求数量，AI仍然只能协助生产出质量低劣的产品。
随着时间的推移，特斯拉汽车的质量不断改进，但最初它所获得的优势也在削弱。早先购买特斯拉电动汽车的可能是保时捷车主，他们十分关注汽车质量，特斯拉早期声誉不佳会影响购车者态度。
面向PowerPoint的Copilot
当我们使用Copilot时，一方面要关注Copilot如何提高生产力，另一方面还要关注它如何提高“质量”。在PowerPoint中使用Copilot给我们带来了有趣的体验，值得仔细探索。
许多人会在演讲笔记中使用PowerPoint，但从来没有考虑用PowerPoint传递视觉信息。Copilot带来了变化，它能帮我们制作更加视觉化的媒介内容。以前使用PowerPoint时用户可能追求的是制作更棒的“演示文稿”，现在可以添加丰富的“视觉化元素”。
如果你很会讲故事，Copilot能让你如虎添翼。Copilot可以为文档、图书制作图片，用视觉元素讲述各种概念，让沟通变得更直观。如果你不会讲故事，即使有了Copilot也还是会陷入困境。
掌握生成式AI需要时间，需要学习。当你深入学习并掌控生成式自动化AI工具，工作速度会大幅提升。和任何自动化工具一样，如果从一开始你就努力消除缺陷，未来缺陷就能得到更好的控制。如果你一开始就放纵，不注意消除缺陷，未来就要投入更多时间调整修正。
生成式AI工具仍处在进化初期，毫无疑问，未来掌握此技术的人将会淘汰没有掌控者，正如掌控电脑的人淘汰使用打字机和计算器的人。
到底生成式AI会带来怎样的变革我们不得而知。不过美国不断优化生产工具，提升生产力，这一研发方向还是值得我们的企业好好学习的。（小刀）
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