@zarazhangrui: 如果你的公司采用了AI但没有看到实际效果,请阅读这篇1990年的文章:《The Dynamo and the…

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摘要

这条推文将早期采用电力时缓慢的生产力提升与当前AI采纳相类比,认为真正的收益来自于重新设计工作流程,而非简单地将AI附加到现有流程上。文中引用了Paul David 1990年的文章《The Dynamo and the Computer》。

如果你在公司采用了AI但未看到实际效果,请阅读Paul David 1990年的文章:《The Dynamo and the Computer》。 当电力最初出现时,采用它的工厂几乎没有变得更快。它们只是用电机替换了蒸汽机,其他一切照旧:相同的机器布局、相同的工作流程、相同的管理。电力进来了,却没有实际收益。 任何新技术最常见的错误就是将其放入旧的组织结构,然后宣称转型完成。 真正的飞跃在几十年后到来,每台机器都安装了独立的小型电机。突然之间,机器不再需要围绕一个中央驱动轴排列。它们可以围绕实际工作流程重新布置。 生产力的提升并非来自电力,而是来自围绕电力重新设计整个工厂。 AI也是如此。将其附加到现有流程上只能得到更快的蒸汽机。真正的回报在于重新设计工作本身。 (论文链接见评论)
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缓存时间: 2026/06/10 11:49

如果你所在的公司已经采用了AI,但并未看到任何实际成效,请阅读这篇1990年的文章:《发电机与计算机》(The Dynamo and the Computer),作者保罗·大卫(Paul David)。

电力刚普及时,那些“采用”电力的工厂效率并未显著提升。它们只是用电机替换了蒸汽机,其他一切照旧:同样的机器布局、同样的工作流程、同样的管理模式。电力投入了,实际产出却没有增长。

任何新技术最常见的错误,就是把它套进旧的组织框架里,然后宣告转型完成。

真正的飞跃发生在几十年后——每台机器都装上了独立的小电机。突然间,机器不再需要围绕一根中央传动轴排列,而是可以根据实际工作流程重新布局。

生产力的提升并非来自电力本身,而是来自围绕电力重新设计整座工厂

AI也是如此。把它硬塞进现有流程,充其量只是得到一台更快的蒸汽机。真正的回报,来自于你围绕AI重新设计工作本身。

(论文链接见评论)

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