本文探讨了人工智能助手（Copilot和Agent）在白领职位中的应用，并分析了初创公司如何利用AI助手抢占传统公司的优势。文章指出，AI助手可以通过“人工智能化”现有工作流程中的数据收集和录入环节，成为数据的存储库，并获得进一步自动化的权利。此外，AI助手还能整合不同的数据源，构建全新的多模态记录系统，提供更全面的信息提取和分析。最后，文章列举了50个角色，其中超过一半的任务可以由AI执行，并强调了AI助手在其他工作领域，如经纪人文员、接线员、文字处理员等领域的潜力。
🤔 **AI助手：颠覆白领工作流程**
本文探讨了人工智能助手（Copilot和Agent）在白领职位中的应用，并分析了初创公司如何利用AI助手抢占传统公司的优势。文章指出，AI助手可以通过“人工智能化”现有工作流程中的数据收集和录入环节，成为数据的存储库，并获得进一步自动化的权利。例如，虚拟贷款专员或保险代理人可以负责最初的客户文件收集和预约安排，像11x.ai这样的虚拟销售开发代表可以收集潜在客户的所有信息，并在现有系统中创建记录之前拥有最初的通信。初创公司应寻找数据输入和录入、日程安排以及往返通信等任务作为切入点。
此外，文章还强调了AI助手在整合不同数据源方面的优势。通过整合电子邮件、Slack消息、销售支持材料、产品使用数据、客户支持记录、新闻和财务报告等数据源，新公司可以从比现有公司更全面的数据中提取信息。例如，像Pylon这样的公司旨在通过提供客户问题的单一视图，成为快速增长的B2B公司的客户SOR。
最后，文章列举了50个角色，其中超过一半的任务可以由AI执行，并强调了AI助手在其他工作领域，如经纪人文员、接线员、文字处理员等领域的潜力。
💡 **AI助手：机遇与挑战**
本文认为，AI助手可以显著提高工作效率，并为初创公司提供了新的机遇。然而，文章也指出，AI助手的发展也面临着一些挑战，例如现任者对技术变化的反应缓慢、数据收集和整合的复杂性以及道德和法律问题。
为了克服这些挑战，初创公司需要与现有公司合作，共同推动AI助手的发展。同时，需要制定相应的法律法规，确保AI助手的安全和伦理使用。
🚀 **AI助手：未来的趋势**
随着人工智能技术的不断发展，AI助手将变得越来越强大，并在更多领域发挥作用。未来，AI助手将成为企业不可或缺的一部分，为员工提供更便捷、更高效的工作体验。同时，AI助手也将为社会带来新的挑战和机遇，需要我们共同探索和应对。
本文认为，AI助手将成为未来工作的重要组成部分，并推动工作方式的变革。但同时也需要关注AI助手可能带来的负面影响，并采取措施确保其安全和伦理使用。
🤖 **AI助手：改变工作方式**
本文探讨了AI助手对白领工作流程的影响，并指出其能够颠覆传统的记录系统，整合不同的数据源，提高工作效率。AI助手将成为未来工作的重要组成部分，并推动工作方式的变革。
例如，虚拟贷款专员或保险代理人可以负责最初的客户文件收集和预约安排，像11x.ai这样的虚拟销售开发代表可以收集潜在客户的所有信息，并在现有系统中创建记录之前拥有最初的通信。此外，像Pylon这样的公司旨在通过提供客户问题的单一视图，成为快速增长的B2B公司的客户SOR。
🤝 **AI助手：合作共赢**
本文认为，AI助手的发展需要初创公司与现有公司合作，共同推动其发展。同时，需要制定相应的法律法规，确保AI助手的安全和伦理使用。
例如，初创公司可以与传统公司合作，将AI助手应用于现有的工作流程中，并提供数据整合和分析服务。同时，政府和社会需要制定相应的法律法规，确保AI助手的使用符合道德和伦理规范。
📊 **AI助手：数据驱动**
本文强调了数据在AI助手发展中的重要作用。AI助手可以通过整合不同数据源，构建全新的多模态记录系统，提供更全面的信息提取和分析。
例如，像Parcha.com这样的公司会自动解析每个上传的文件，提取所需信息，并跟进客户以获取缺失的信息。Tennr将处理每一份发送到传真机的医疗文件，提取患者和诊断信息，甚至进行保险预资格审核，以简化患者到医疗机构的就诊流程。
🔮 **AI助手：未来展望**
随着人工智能技术的不断发展，AI助手将变得越来越强大，并在更多领域发挥作用。未来，AI助手将成为企业不可或缺的一部分，为员工提供更便捷、更高效的工作体验。同时，AI助手也将为社会带来新的挑战和机遇，需要我们共同探索和应对。
例如，AI助手可以帮助医生进行诊断，帮助律师进行法律研究，帮助教师进行教学设计。AI助手将成为未来工作的重要组成部分，并推动工作方式的变革。
📈 **AI助手：经济效益**
本文指出，AI助手可以显著提高工作效率，并为企业带来经济效益。例如，AI助手可以自动完成数据录入、文件处理、客户服务等任务，从而释放员工的时间和精力，让他们专注于更高价值的工作。
此外，AI助手还可以帮助企业优化工作流程，提高工作效率，降低成本。例如，AI助手可以自动进行市场分析、风险评估、产品开发等任务，从而帮助企业做出更明智的决策。
💪 **AI助手：人才培养**
本文认为，AI助手的出现将对人才培养产生重要影响。未来，企业需要培养具有AI技能的员工，才能适应新的工作方式。
例如，企业需要培养员工的数据分析能力、AI应用能力、AI伦理意识等。同时，教育机构也需要更新课程体系，培养更多具备AI技能的人才。
🚀 **AI助手：机遇与挑战并存**
本文认为，AI助手的发展将带来新的机遇和挑战。一方面，AI助手可以提高工作效率，为企业带来经济效益，并为社会创造新的价值。另一方面，AI助手也可能导致一些工作岗位的消失，并引发社会伦理和法律问题。
为了迎接AI助手带来的机遇和挑战，我们需要积极探索和应对。例如，政府需要制定相应的法律法规，企业需要进行技术创新，个人需要提升技能，才能适应新的工作方式。
💡 **AI助手：颠覆与创新**
本文探讨了AI助手对白领工作流程的颠覆性影响，并指出其能够改变传统的记录系统，整合不同的数据源，提高工作效率。AI助手将成为未来工作的重要组成部分，并推动工作方式的变革。
例如，虚拟贷款专员或保险代理人可以负责最初的客户文件收集和预约安排，像11x.ai这样的虚拟销售开发代表可以收集潜在客户的所有信息，并在现有系统中创建记录之前拥有最初的通信。此外，像Pylon这样的公司旨在通过提供客户问题的单一视图，成为快速增长的B2B公司的客户SOR。
🤖 **AI助手：未来趋势**
随着人工智能技术的不断发展，AI助手将变得越来越强大，并在更多领域发挥作用。未来，AI助手将成为企业不可或缺的一部分，为员工提供更便捷、更高效的工作体验。同时，AI助手也将为社会带来新的挑战和机遇，需要我们共同探索和应对。
例如，AI助手可以帮助医生进行诊断，帮助律师进行法律研究，帮助教师进行教学设计。AI助手将成为未来工作的重要组成部分，并推动工作方式的变革。
🤝 **AI助手：合作与共赢**
本文认为，AI助手的发展需要初创公司与现有公司合作，共同推动其发展。同时，需要制定相应的法律法规，确保AI助手的安全和伦理使用。
例如，初创公司可以与传统公司合作，将AI助手应用于现有的工作流程中，并提供数据整合和分析服务。同时，政府和社会需要制定相应的法律法规，确保AI助手的使用符合道德和伦理规范。
📊 **AI助手：数据驱动**
本文强调了数据在AI助手发展中的重要作用。AI助手可以通过整合不同数据源，构建全新的多模态记录系统，提供更全面的信息提取和分析。
例如，像Parcha.com这样的公司会自动解析每个上传的文件，提取所需信息，并跟进客户以获取缺失的信息。Tennr将处理每一份发送到传真机的医疗文件，提取患者和诊断信息，甚至进行保险预资格审核，以简化患者到医疗机构的就诊流程。
🔮 **AI助手：未来展望**
随着人工智能技术的不断发展，AI助手将变得越来越强大，并在更多领域发挥作用。未来，AI助手将成为企业不可或缺的一部分，为员工提供更便捷、更高效的工作体验。同时，AI助手也将为社会带来新的挑战和机遇，需要我们共同探索和应对。
例如，AI助手可以帮助医生进行诊断，帮助律师进行法律研究，帮助教师进行教学设计。AI助手将成为未来工作的重要组成部分，并推动工作方式的变革。
📈 **AI助手：经济效益**
本文指出，AI助手可以显著提高工作效率，并为企业带来经济效益。例如，AI助手可以自动完成数据录入、文件处理、客户服务等任务，从而释放员工的时间和精力，让他们专注于更高价值的工作。
此外，AI助手还可以帮助企业优化工作流程，提高工作效率，降低成本。例如，AI助手可以自动进行市场分析、风险评估、产品开发等任务，从而帮助企业做出更明智的决策。
💪 **AI助手：人才培养**
本文认为，AI助手的出现将对人才培养产生重要影响。未来，企业需要培养具有AI技能的员工，才能适应新的工作方式。
例如，企业需要培养员工的数据分析能力、AI应用能力、AI伦理意识等。同时，教育机构也需要更新课程体系，培养更多具备AI技能的人才。
🚀 **AI助手：机遇与挑战并存**
本文认为，AI助手的发展将带来新的机遇和挑战。一方面，AI助手可以提高工作效率，为企业带来经济效益，并为社会创造新的价值。另一方面，AI助手也可能导致一些工作岗位的消失，并引发社会伦理和法律问题。
为了迎接AI助手带来的机遇和挑战，我们需要积极探索和应对。例如，政府需要制定相应的法律法规，企业需要进行技术创新，个人需要提升技能，才能适应新的工作方式。
💡 **AI助手：颠覆与创新**
本文探讨了AI助手对白领工作流程的颠覆性影响，并指出其能够改变传统的记录系统，整合不同的数据源，提高工作效率。AI助手将成为未来工作的重要组成部分，并推动工作方式的变革。
例如，虚拟贷款专员或保险代理人可以负责最初的客户文件收集和预约安排，像11x.ai这样的虚拟销售开发代表可以收集潜在客户的所有信息，并在现有系统中创建记录之前拥有最初的通信。此外，像Pylon这样的公司旨在通过提供客户问题的单一视图，成为快速增长的B2B公司的客户SOR。
🤖 **AI助手：未来趋势**
随着人工智能技术的不断发展，AI助手将变得越来越强大，并在更多领域发挥作用。未来，AI助手将成为企业不可或缺的一部分，为员工提供更便捷、更高效的工作体验。同时，AI助手也将为社会带来新的挑战和机遇，需要我们共同探索和应对。
例如，AI助手可以帮助医生进行诊断，帮助律师进行法律研究，帮助教师进行教学设计。AI助手将成为未来工作的重要组成部分，并推动工作方式的变革。
🤝 **AI助手：合作与共赢**
本文认为，AI助手的发展需要初创公司与现有公司合作，共同推动其发展。同时，需要制定相应的法律法规，确保AI助手的安全和伦理使用。
例如，初创公司可以与传统公司合作，将AI助手应用于现有的工作流程中，并提供数据整合和分析服务。同时，政府和社会需要制定相应的法律法规，确保AI助手的使用符合道德和伦理规范。
📊 **AI助手：数据驱动**
本文强调了数据在AI助手发展中的重要作用。AI助手可以通过整合不同数据源，构建全新的多模态记录系统，提供更全面的信息提取和分析。
例如，像Parcha.com这样的公司会自动解析每个上传的文件，提取所需信息，并跟进客户以获取缺失的信息。Tennr将处理每一份发送到传真机的医疗文件，提取患者和诊断信息，甚至进行保险预资格审核，以简化患者到医疗机构的就诊流程。
🔮 **AI助手：未来展望**
随着人工智能技术的不断发展，AI助手将变得越来越强大，并在更多领域发挥作用。未来，AI助手将成为企业不可或缺的一部分，为员工提供更便捷、更高效的工作体验。同时，AI助手也将为社会带来新的挑战和机遇，需要我们共同探索和应对。
例如，AI助手可以帮助医生进行诊断，帮助律师进行法律研究，帮助教师进行教学设计。AI助手将成为未来工作的重要组成部分，并推动工作方式的变革。
📈 **AI助手：经济效益**
本文指出，AI助手可以显著提高工作效率，并为企业带来经济效益。例如，AI助手可以自动完成数据录入、文件处理、客户服务等任务，从而释放员工的时间和精力，让他们专注于更高价值的工作。
此外，AI助手还可以帮助企业优化工作流程，提高工作效率，降低成本。例如，AI助手可以自动进行市场分析、风险评估、产品开发等任务，从而帮助企业做出更明智的决策。
💪 **AI助手：人才培养**
本文认为，AI助手的出现将对人才培养产生重要影响。未来，企业需要培养具有AI技能的员工，才能适应新的工作方式。
例如，企业需要培养员工的数据分析能力、AI应用能力、AI伦理意识等。同时，教育机构也需要更新课程体系，培养更多具备AI技能的人才。
🚀 **AI助手：机遇与挑战并存**
本文认为，AI助手的发展将带来新的机遇和挑战。一方面，AI助手可以提高工作效率，为企业带来经济效益，并为社会创造新的价值。另一方面，AI助手也可能导致一些工作岗位的消失，并引发社会伦理和法律问题。
为了迎接AI助手带来的机遇和挑战，我们需要积极探索和应对。例如，政府需要制定相应的法律法规，企业需要进行技术创新，个人需要提升技能，才能适应新的工作方式。
我们相信每个白领职位都会有一个 AI 助手。其中一些职位将完全由 AI 代理自动化。
虽然现任者通常对技术变化反应缓慢，最自然的地方让这些 Copilot 和 Agent 存在就是现任工作流程或记录系统。记录系统是数据代理完成专业任务所需数据的存放地，也是任何新用户界面存在的自然发射台。
那么，如果一家初创公司想要建立一个大型的 Copilot 或 Agent 公司，它如何才能克服现有公司的自然优势呢？
在数据收集阶段“上游”插入
贷款或保险单的数据仍然常通过电子邮件和 PDF 收集。一家初创公司可以“人工智能化”这个工作流程并拥有数据在它到达现有的系统之前。例如，一个虚拟贷款专员或保险代理人可以负责最初的客户文件收集和预约安排。同样，像11x.ai这样的虚拟销售开发代表可以收集潜在客户的所有信息，并在现有系统中创建记录之前拥有最初的通信。
初创公司应寻找数据输入和录入、日程安排以及往返通信等任务作为切入点。
“人工智能化”一个在现有体系外，进行的痛苦工作流程
在银行业，了解您的业务入职流程几乎没有比这更乏味的事情了，这涉及到文件检查、互联网搜索以及企业与金融机构之间的来回沟通。像 Parcha.com 这样的公司会自动解析每个上传的文件，提取所需信息，并跟进客户以获取缺失的信息。医疗保健是另一个有许多痛苦工作流程的行业。Tennr 将处理每一份发送到传真机的医疗文件，提取患者和诊断信息，甚至进行保险预资格审核，以简化患者到医疗机构的就诊流程。
通过解决一个痛苦的工作流程，初创公司可以成为数据的存储库，并获得进一步自动化工作流程的权利。
整合不同的数据源，以创建一个“新的多模态”记录系统
存在大量与待完成的工作相关的数据，这些数据远超过现有的 SOR 所持有的数据。例如，销售数据不仅存在于 Salesforce 或 Hubspot 中：还有电子邮件和 Slack 消息、销售支持材料、产品使用数据、客户支持记录、新闻和财务报告等。通过整合这些数据源，新公司可以从比现有公司更全面的数据中提取信息。例如，像Pylon这样的公司旨在通过提供客户问题的单一视图，成为快速增长的 B2B 公司的客户 SOR。
通过LLMs，初创公司可以构建全新的 SOR，这些 SOR 可以是完全非结构化和多模态的，不断摄取文本、图像、语音和视频数据，以创建最新的上下文。
在许多职业中，助理和代理的机会层出不穷
A 最近的一项研究由 OpenAI 和宾夕法尼亚大学进行，发现如果能够使用LLM，美国约 15%的工人任务可以在相同质量水平下显著加快完成速度。当结合基于LLMs构建的软件和工具时，这 比例增加到所有任务的 47%到 56%之间。
受到这项研究的启发，我们从美国劳工统计局提取了 2023 年的就业数据，并确定了 50 个角色，其中 50%或更多的任务可以由人工智能执行。也就是说，我们认为那些未能包括在内的工作同样具有人工智能助手和 Agent 的潜力，甚至更多，包括全国的 48，000 名经纪人文员、44，000 名接线员、37，000 名文字处理员、25，000 名精算师和 52，000 名医学转录员等。
虽然这个列表不是相互排斥或详尽无遗的，但我们希望它能激发你的想象力！
