AI时代下的“数字员工”，何时才能解决效率、质量双行线？

　　AIGC和ChatGPT流量热度退潮，但属于企业间的“AI之战”才刚刚打响。

　　一方面，“AI赋能工具”的大批量落地，让原本处于行业效率标准线以下企业，找到了提效切口，另一方面，AI技术的突破发展，打破了原本「智障型」工具的使用弊端，企业在与新工具的磨合阶段，逐渐开始接受有质量保障、有经验沉淀、有输出能力的新智能模式，可以预见，随着更多新环境、新黑盒工具的诞生，5-10年内，AI的深度应用将颠覆企业生产、市场研判、分析复盘以及传统工作流等众多核心环节。

　　数字员工，作为近年AI领域发展较佳的概念，在早期市场中，更重外置营销形象，即通过数字化的虚拟人、虚拟标识，进行品牌或企业的物化展示，通过破次元壁的方式，拉近用户与品牌的交流距离；

　　而近期，数字员工迎来了巨大的变革，TalentOrg作为「未来用工体验中心」，率先推出数字员工雇佣服务，据记者调研了解，新数字员工将通过AI能力，解决的不同工种工作场景、工作问题，企业端能够以低于市场近10倍甚至更极致的价格，雇佣一个稳定、可用、可控的新数字伙伴。

　　首先，在TalentOrg平台的人才生态系统里，数字员工与真人员工相同，要通过平台严格的筛选机制，从用工效率、作业配合度、考题实测、产出效果等角度出发，去判定该「数字员工」能否与自由描述吻合，是否符合平台的用工标准。同时，审核通过的「数字员工」将出现在TalentOrg的人才库列表中，它有详细的技能介绍、专业领域的个人资料，例如服务过哪些企业，有哪些方向的优势，有哪些能证明产能的案例等等，企业端可以清晰的对其“简历”进行初筛。

　　其次，数字员工所具备的自然语言处理技术，可以实现与人类雇主的高效对话，并完成雇主分配的执行任务。例如产品助理可以管理日程、搜集相关产品资料，智能客服可以处理客户请求并主动记录分析，文案写手可以完成网站的SEO文章及日常稿件，程序员可以进行搭框架、编码、测试等系列动作......总之，企业端可以通过更低的价格，雇佣到一个工作伙伴甚至一个执行团队，它可以适应各种工作场景，从而在工作效率和成本效益方面，得到极大的提升。

　　当然，成本及效率只是雇佣数字员工“最短线”的利益点，当下AI底层可以让数字员工具备高度的自适应能力，并在遇到新问题时迅速学习和适应。与人类员工相比，它还具备以下优势：

　　1、遵循“永不离职”的原则，提升企业用工的稳定性，随着业务场景的提升及技术的不断完善，数字员工可以通过高度智能的学习能力，持续自我优化及提升工作能力，也许它也将拥有自身的职业发展路径；

　　2、不受地理、时间限制，没有情绪问题，只要雇主愿意，可以将“夜间作业”和“忙时打杂”的相应工作交给他，提升真人员工的幸福感，保障真人员工的持续创造力，发挥其独立的人性优势；

　　3、庞大数据的处理能力，面对琐碎且复杂的数据来源，突破真人员工的精力上限，例如基于历史数据和分析结果来推断未来趋势、预测客户喜好和行为，最终直接提高企业研判、决策、理解的精确度和效率；

　　在当下，部分企业仍对数字员工的能力存疑，基于此TalentOrg团队成员表示，数字员工对国内大多数企业而言，正处于早期阶段，但其能力模型已经可以弥补人员架构中的缺漏，完成基础性的实际工作任务，观望不如尝试，更早的调用AI能力，有利于在未来发展阶段中的不同节点，提升产能低限，释放团队能源，提升质量标准线，降低冗杂成本，抢占市场红利。

　　在未来，TalentOrg也将在知识库、使用工具、数字员工等实际场景方向，释放更多的体验资源，未来也将持续引进、复制优质企业的实践案例，加速数字员工等未来用工模式落地，让AI赋能更加普惠。