然而，随着2022年11月ChatGPT的推出，行业格局发生了巨变，我们认识到这项技术有潜力为会员进一步提升效率，但同时也可能为这个受到高度监管的组织带来额外风险。

我们约50%的会员年龄在30岁以下，许多人从事兼职和非全日制工作，这意味着他们的账户余额往往低于全国平均水平，因此，我们在确保投资获得丰厚回报的同时，必须高效运营。GenAI为此提供了绝佳机会，但正如许多企业所发现的，利用GenAI实现有意义的商业价值颇具挑战。

为了从技术角度实现目标，我们需要一种务实、可控的方法来释放GenAI的潜力，这种方法要与我们的组织战略和风险承受能力相契合。

为了满足这一需求，我们基于精益创业法开发了一个框架。我们的模型——“测试、衡量、扩展、放大”——旨在指导并扩大GenAI项目的规模，同时降低风险并实现可衡量的商业成果。

正在寻找一种实用的项目管理方法以提供以价值为导向的GenAI解决方案的企业，或许可以从采用或调整我们Rest构建的以下四步框架中找到指引。

第一步：测试——从小处着手验证想法

与精益创业法以“构建”为第一步不同，我们的框架以实验开篇。在许多情况下，GenAI模型已经“可供消费者使用”，无需大量软件开发即可启动，但在为AI计划投入大量资源之前，从小处着手并验证想法至关重要。

在这一阶段，我们进行了几次实验，包括引入RestGPT以提高员工生产力。在首次发布时，我们在企业基础设施上使用ChatGPT的“引擎”，在安全的环境中运行，数据存储在我们独立的租户中。

为确保我们采取有控制和结构化的方法，我们设立了防护措施，包括制定负责任的使用政策，要求员工同意按照我们的风险和治理方法使用GenAI。

然后，我们成立了一个工作组，作为公司内部的倡导者，帮助激发对该项目的兴趣，我们选择了一些关键用例进行测试，这些用例与我们的目标一致，即提高效率以惠及会员。

为了使这成为一个真正的实验，我们为每个用例设定了明确的基准。在引入GenAI之前，了解员工在每个任务上花费的时间至关重要，这样我们才能衡量任何实际的改进。

这个测试阶段使我们能够以可控的方式验证GenAI，确保其符合业务需求，同时系统地管理风险。

第二步：衡量——确定关键指标

我们框架中的衡量阶段根据测试阶段设定的指标对每个用例进行评估，这是一个特别重要的步骤，因为项目团队将在这个阶段就是否继续投资某个用例或停止投资并专注于更高价值的机会做出关键决策。

在最高峰时，我们约90%的员工都在使用RestGPT工具，但正如IT和项目负责人所知，工具的使用率只是一个指标，而非关键绩效指标。必须衡量与战略目标相符的生产力提升，对我们而言，就是提高效率以惠及会员。

例如，我们与RestGPT测试的一个用例是让财务团队分析市场洞察报告。在RestGPT的协助下，进行分析所需的时间减少了约85%，这在试点期间为我们的分析师节省了大量时间。

这正是衡量阶段要寻找的结果类型：清晰、可量化的效率提升，因为这是价值的有力指标，并证明扩大该用例规模的合理性。

第三步：扩展——扩大有效用例的规模

在我们框架的扩展阶段，我们确定额外的用例，以扩大GenAI在我们实验成功的领域的影响，然而，我们也认识到，并非每个用例都能如预期那样扩大规模。

在确认RestGPT在测试阶段提高了生产力后，我们开始超越基于聊天的GenAI，探索企业级AI集成。

我们还并行测试了一款聊天自动化工具，该工具旨在通过为在线聊天生成推荐回复来支持员工，该工具提供AI生成的回复，客服人员可以在与会员的实时聊天互动中复制、编辑和发送这些回复。

从纸面上看，结果非常出色，该工具提供了大量高度准确的回复建议，但当我们分析实际采用情况时，发现只有一小部分建议被员工使用，他们只是不愿意依赖AI实时撰写回复，我们没有继续推进这个未被使用的解决方案，而是在仅两周半后就暂停了该计划，以调整我们的方法。

这是一个关键的学习时刻：并非每个GenAI用例都能成功扩大规模，即使它通过了初步测试，采用率与准确性同样重要。

相比之下，呼叫中心的其他试点项目，如语音转文本转录和通话数据分析，立即显现了价值，将通话后的工作时间减少了50%。

扩展阶段将使你能够完善GenAI在哪些方面和如何产生最大影响。通过保持灵活性并专注于采用率，你可以根据需要进行调整。

第四步：放大——释放全部潜力

我们框架的最后一步是项目团队退后一步，评估进展，并确定将产生最大影响的更多用例。

在这一阶段，项目团队专注于大规模实现最大价值的用例。对我们而言，我们根据两个关键因素进行评估：

• 影响：根据实施成本与“节省的员工工时”或“质量提升”计算，扩展该用例的净现值(NPV)是多少?

• 实用性：考虑到与现有系统的集成、现成解决方案的可用性和潜在风险，大规模实施该项目的可行性如何?

基于这种方法，我们发现了GenAI可以显著增强我们战略的两个明确领域：

Rest员工的AI助手。我们的第一个放大计划涉及升级RestGPT，以扩大其在800多名员工中的使用。通过利用一个企业平台，我们可以将其集成到许多后台系统中，如ServiceNow、Atlassian、M365和Desk预订，这使我们能够集中知识检索和任务自动化，包括IT请求。

通过升级到企业平台，我们现在可以跟踪哪些类型的员工在使用该工具以及用于什么目的。跟踪实际节省的工时对我们来说是一个改变游戏规则的因素。这使我们能够识别从初级分析师到高级管理人员任何人节省的时间，并让我们对实现的价值充满信心。

呼叫中心的对话辅助。我们的第二个计划专注于提升呼叫中心会员体验。通过将AI与人类专业知识相结合，我们在员工与会员通话时为他们提供定制指导。

通过与一个GenAI平台合作，我们看到了提高每天1600个通话效率的机会，通过将每个通话的平均处理时间缩短2.5分钟，我们估计每年可节省总计20000小时，这使我们的呼叫中心员工每天能够帮助更多会员。

我们的放大阶段带来了另一个关键学习时刻：利用GenAI，你可以发现意想不到的好处。例如，我们低估了能够分析通话数据的价值，现在正利用这些数据更深入地了解会员最关注的话题。

利用GenAI交付成果

在Rest，这个框架在应对GenAI应用的复杂性方面发挥了关键作用，确保我们的计划与战略目标保持一致，并为会员带来切实价值。

当你考虑自己的GenAI之旅时，我们希望采用“测试、衡量、扩展、放大”这样的框架将有助于你开发以价值为导向的用例，并有效地将其扩展到企业级。

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