ChatGPT或Dall-E等生成式人工智能（AI）工具正在改变创造性工作的完成方式，尤其是在依赖创新的行业。
卡米尔田庄
蒙特卡马高等商学院信息技术系副教授
以便吊环瓦尔
蒙特卡马高等商学院信息技术系博士后
西蒙Bourdeau
蒙古大学（UQAM），信息与交换技术与信息分析系教授
讯息Demazure
蒙特卡马高等商学院资讯科技助理教授
然而，在创新过程中使用人工智能需要仔细考虑。我们的研究表明，成功的关键是理解和利用人类和人工智能所扮演的不同但互补的角色。
创新对于今天任何想要成功的企业来说都是至关重要的。事实上，83%的企业将创新视为首要任务，但只有3%的企业准备将这一优先任务付诸行动。这表明，企业需要在很大程度上改进其创新方式。
创新是解决复杂的问题，从而带来真正的改善。它不仅仅是想出好主意——它还包括知识工作，这是利用信息创造有价值的东西的过程。
生成式人工智能可以通过简化知识工作来帮助企业做好创新准备，但它在这一领域的全部潜力仍未得到充分认识。
我们的团队包括在新兴数字技术方面具有专业知识的学术研究人员和在领导以人为本的创新项目方面经验丰富的实践者，他们对如何在三个组织的设计冲刺中使用生成人工智能进行了详细研究。（该研究已作为预印本提供，并已提交给一家期刊进行同行评议）。
设计冲刺是一个快速、结构化的过程，用于解决重要问题，帮助团队测试产品、服务或策略是否有效。sprint是有用的，因为它们降低了传统产品开发的风险和成本
在设计冲刺期间，一个由来自不同领域的五到七名员工组成的小团队会在一起紧张地工作几天来解决一个问题。他们的工作由调解人协调，调解人负责组织活动，指导团队，跟踪进度，确保目标清晰，时间得到有效利用。
设计冲刺的第一阶段侧重于理解和定义问题，而第二阶段是关于创建和测试解决方案。这两个阶段都要求团队使用两种关键的思维方式：
发散性思维，这意味着提出许多不同的想法和可能性。
趋同思维，这意味着将这些想法缩小范围，以确定优先事项或解决方案。
我们的研究考察了促进者如何使用ChatGPT、DALL-E 3或wizard等生成式人工智能工具来帮助团队有效地参与分歧和融合。
在发散性思维活动中，我们发现了使用生成式人工智能的两个主要好处。首先，它鼓励团队通过提供基线想法作为起点来探索更多的可能性。其次，它有助于重新表述和综合团队成员不明确的想法，最终导致团队内部更好的沟通。
一位参与者告诉我们：
因此，生成式人工智能的真正价值不在于提供出色的新想法本身，而在于从这个过程中产生的有价值的协同效应。团队成员使用他们的背景知识并负责整个过程，而AI则帮助他们更好地传达想法，扩展探索并解决可能的盲点。
我们注意到在聚合活动中不同的动态，团队必须在想法生成的苛刻会议之后做出决定。到那时，团队成员通常已经精神疲惫。生成式AI在这部分的繁重工作中特别有帮助。
人工智能帮助管理团队调整所需的信息密集型任务，如重新制定、总结、组织、比较和排名选项。这减轻了团队成员的精神压力，使他们能够专注于评估想法等重要任务。在此过程中，团队主要负责：
检查AI输出以确保公司内容是准确和有用的。例如，ChatGPT和wizard帮助创建草案场景和原型草案来验证他们的概念，但是团队仍然需要对它们进行细化以满足项目目标。
加入自己的见解和contextual细微差别指导最后的决定考虑可行性、道德和长期战略影响等因素。
一位与会者说：
总的来说，这种形式的人类与人工智能在聚合活动中的协作帮助团队在关注哪个问题和追求哪个解决方案方面做出了更明智、更自信的决定。这让他们觉得自己控制了冲刺的最终结果。
一位与会者说：
与认知自动化和智能自动化的研究一致，我们发现生成式人工智能在处理认知要求高的任务方面有很大的帮助，比如重新表述表述不清晰的想法、总结信息和识别团队成员贡献的模式。
在创新中使用生成式人工智能的一个关键挑战是确保它补充而不是取代人类的参与。虽然人工智能可以作为一个有用的伙伴，但如果过度使用，它可能会降低团队的参与度或项目的所有权。
设计冲刺的推动者告诉我们：
因此，为了保持健康的平衡，定期评估人工智能在这一过程中的影响至关重要。自动化应该增强创造力和决策能力，而不会破坏人类对创新的核心洞察力。
随着人工智能的不断发展，它在创新中的作用将越来越大。将人工智能集成到工作流程中的公司将更好地应对现代创新的快节奏需求。但重要的是要了解人工智能和人类的优势和局限性，以确保这种合作是有效的。
本文由Carverinno Consulting首席执行官兼创新管理顾问csamdric Martineau共同撰写。
作者不为任何公司或组织工作，咨询，拥有股份或从任何公司或组织获得资金，这些公司或组织将从本文中受益，并且除了他们的学术任命之外，他们没有透露任何相关的隶属关系。
