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案例分析

AI和GPT-4 大幅提升Oxygen工作效率和生產力

作為數碼科技領域的先驅,Oxygen早已意識到OpenAI的ChatGPT不僅在英文範疇,也在中文和廣東話中蘊藏巨大潛力。這個案例分析將深入探討Oxygen如何迅速採用GPT-4技術,重塑了我們內容創作策略,從而大幅提高工作效率,為亞洲的企業市場制定了全新的效益基準。

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我們的學習與採納策略

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1. 選擇成效最佳的工具

我們評估了所有可用的AI大語言模型(LLM)工具,並得出清晰的結論:即使不少平台(如POE)均使用ChatGPT API,但GPT-4始終能夠提供最佳的生成質量,也給予每名員工最直接的使用權限。

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2. 團隊培訓課程

我們每月都透過視像會議和實地活動,為員工舉辦多場AI培訓課程。這些課程由淺入深,例如理解指令(Prompt)和操作界面,逐步深化至詞元(Token)的限制、代碼解析模式(Code Interpreter Mode),以及如何利用GPT進行Mermaid編碼等。

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3. 全公司積極使用

不論職位或角色,我們鼓勵所有Oxygen員工積極使用GPT,以提升工作效率及品質。管理層更需成為AI專家,為其他成員提供更專業的培訓,並解答他們的疑難。

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4. AI使用憲章

我們為每名員工制定了一份AI使用憲章,明確地指出我們鼓勵使用AI但不容忍任何濫用行為。簽署此憲章後,即員工同意對所有AI內容付上責任,包括必須親自審核由ChatGPT生成的內容真偽,並必須經人手編輯,以防止內容過於空泛或偏離品牌語調。

5. AI Certification Program

5. AI認證計劃

考慮到行業和AI工具的不斷變化,我們在兩個月之間,推出了兩個AI認證計劃,以測試員工對AI技術和工具的理解程度,以及如何最有效地運用AI知識。

項目管理數據

右邊是我們從項目管理系統中提取的龐大數據,包括數百個工作任務和數千小時的完整記錄。以下示例只是Oxygen眾多工作項目的一小部分,但數據顯示其他任務同樣有類似表現,甚至更加出色:

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項目平均花費時間

AI培訓和應用使我們核心服務的所需工時減少44%

我們進一步向專案經理(Project Managers)查證,團隊的工作質量沒有因此而明顯下降,而客戶的修訂需求也沒有相應增加。與AI實施之前的企劃相比,我們為客戶#3利用生成內容獲取流量,比人手撰寫的效率提升了23%。

客戶#1:平均花費時間

以往

10h 43m

現在

6h 53m

客戶#2:平均花費時間

以往

12h 16m

現在

4h 40m

客戶#3:平均花費時間

以往

6h 13m

現在

3h 32m

總平均花費時間

以往

9h 44m

現在

5h 01m

量化結果

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指標:每星期構思內容的時間

開始AI應用後,表示每星期花「少於5小時」構思的受訪者增加了 26.6% 。 

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指標:每星期創作內容的時間

開始AI應用後,表示每星期花「少於5小時」寫作的受訪者 增加了約26.8%

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指標:是否經常感到工作負擔過大?

開始AI應用後,表示「經常」感到工作負擔過大的受訪者 減少了約49%。 

質化結果

我們並不僅著眼時間效率,團隊對內容的創作質量、同事的工作表現,同樣進行了深入的評估。

值得一提的是,參與是次調查的員工自覺性非常高,並一直積極提升自己的寫作水平。

指標:創作高質量內容的自信程度(無需同事審查)

應用AI前 應用AI後
非常有信心 5.3% 6.7%
相對有信心 52.6% 53.3%
不確定 26.3% 33.3%
缺乏信心 15.8% 6.7%

指標:對同事創作高質量內容的信心程度

應用AI前 應用AI後
非常有信心 5.3% 6.7%
相對有信心 52.6% 73.3%
不確定 42.1% 20%
缺乏信心 0 0

對團隊的影響

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總結重點.未來挑戰

  • 團隊能夠透過AI,迅速為同事進行校對、發現問題和找出解決方案。因此,著手操作、同事彼此的成果審核、管理層的監督,都是成功應用AI的關鍵。

  • 單單提供AI工具的使用權限並不足夠。當我們建議客戶使用ChatGPT後,發現他們輸出的質量多數都有所下降。主因是他們缺乏正式的訓練,甚至不清楚如何評估結果的質素。因此,團隊成員必須明白如何有效運用AI工具,並識別哪些工作不適合自動化,以確保AI發揮到最佳效果。

  • 管理層絕對不應對員工使用ChatGPT完成工作而進行懲罰。然而,如果輸出質量不達標,則必須嚴肅正視,讓員工為自己的工作成果負責,不能以「這是ChatGPT做的」為藉口。
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