女性與人工智能：HUMAN X 大會的啟示

在 HUMAN X 大會上備受矚目的 AI 領域女性不僅講述了一個關於代表性的故事,更是關於實際建立 AI 優先公司的故事。關鍵在於:最好的產品源自真實的人類需求,競爭優勢取決於數據背景,而今天真正的優勢在於招募學習速度快於市場變化的人才。

在 HUMAN X 大會上,由 Scribe 執行長兼共同創辦人 Jennifer Smith 和 Upside 創辦人暨 Branch 前共同創辦人 Mada Seghete 參與的座談會,為 AI 領域女性 這個主題提供了特別實用的觀點。這不是關於多元化的抽象辯論,而是關於 AI 原生公司如何誕生、需要什麼來建立它們,以及當今與人工智慧合作的團隊面臨的真實挑戰的具體對話。

最重要的是:AI 並非被呈現為一種趨勢,而是作為業務轉型的加速器。兩位創辦人都從非常明確的營運問題出發。正是這種源自人性而非理論的起源,賦予了她們論點的權威性。

AI 領域女性與新創公司:為何今天的背景不同

Mada Seghete 解釋說,這是她的第二家公司。在共同創辦 Branch 並達到超過 1 億美元的營收後,她基於個人經歷的問題推出了 Upside:在 B2B 行銷中難以精確證明什麼真正產生了影響。簡而言之:她不再希望行銷人員花更多時間證明自己的價值,而非建立有效的行銷活動。

Jennifer Smith 描述了一段不同但互補的旅程。Scribe 的想法源於在 McKinsey 和後來在創投領域的反覆觀察,即公司的運作仰賴一種無形資產:機構知識。最優秀的人才不只是遵循書面指南。他們運用捷徑、背景、經驗、例外情況來工作。而所有這些,在大多數組織中都沒有被捕捉下來。

這意味著這兩家公司的起點不是「做 AI」,而是解決特定的障礙:

• 對 Upside 而言,更好地衡量行銷的貢獻;
• 對 Scribe 而言,捕捉和擴展營運知識;
• 對兩者而言,將數據和工作流程轉化為真正的優勢。

連續創業者的與眾不同之處

座談會中出現的一個有趣元素是第二次創業時心態的轉變。Seghete 強調,第二次創業時,想要建立公司的原因更加明確。較少需要「證明什麼」,更多渴望與受尊敬的人在真正關心的議題上合作。

Smith 敘述了一個長達數月的反思過程,由一個簡單的問題引導:我會為什麼感到驕傲? 答案不僅關於業務,還關於建立有用、持久並能夠放大人類潛力的機會。

AI 領域女性與 AI 優先產品:為何背景比自動化更重要

討論中最引人注目的觀點之一涉及 AI 優先產品的品質。Jennifer Smith 強調了一個關鍵點:公司最大的風險不只是模型的「幻覺」,而是模型 在沒有足夠背景的情況下進行推理。

這種區別至關重要。一個系統可能在推理能力上非常先進,但如果它不知道特定公司如何結算月度、批准費用或管理監管例外,那麼它只是在猜測。而在企業中,尤其是在受監管的環境中,這是危險的。

明確定義: 背景層 是描述公司真正如何運作的資訊層級,包括工作流程、例外情況、依賴關係和營運記憶。沒有這一層,自動化仍然脆弱。

Mada Seghete 補充了第二個關鍵概念:記憶是最熱門的話題。僅僅向模型提供數據是不夠的。互動的記憶也很重要,用戶糾正代理、優化報告並逐步建立更好輸出的方式。實際上,企業 AI 產品的未來取決於兩個結合的因素:

• 正確的背景;
• 有用且可共享的記憶。

問題:為什麼許多 AI 專案在公司中失敗?

答案: 因為它們可以使用強大的模型,但缺乏可靠執行工作所需的營運背景。

這是座談會中最重要的見解之一。它將焦點從對模型的執著轉移到內部資訊基礎設施的品質上。

AI 時代的招募:履歷的「斜率」更重要

討論的另一個核心軸線是招募。在這裡,座談會為創辦人、人力資源主管和管理者提供了非常具體的見解。

Jennifer Smith 澄清,對 Scribe 而言,價值觀仍然是不可妥協的。但今天這還不夠。還需要一種 AI 流暢度,這不是指使用的工具清單,而是根據 AI 重新思考自己角色的能力。

她對應徵者的指導非常明確:說「我使用 ChatGPT 進行腦力激盪」是不夠的。必須展示如何用人工智慧重新設計工作。這是實質性的差異。重點不在於表面的採用,而在於角色的重新設計。

Seghete 則描述了更靈活的新創公司的典型做法:短期且有薪的試用期,持續一到兩週,以密切觀察適應能力、學習速度和與公司文化的契合度。

總結:今天,履歷不如發展軌跡重要。

問題:AI 原生公司在招募時真正尋找什麼?

答案: 他們尋找具有強大價值觀、快速學習能力和用 AI 重新思考工作的天賦的人才。

Smith 使用了一個特別有效的術語:斜率。這不僅僅是關於應徵者今天的位置,而是他們能夠成長的速度。Seghete 提供了一個具體例子:一位在知識圖譜方面擁有豐富經驗但幾乎沒有 AI 經驗的工程師,恰恰因為學習速度而被證明是一個有效的選擇。

這個訊息在全球層面也很有力:AI 經濟越來越獎勵那些能夠適應的人,而不是那些持有昨天劇本的人。

「正確劇本」的迷思不再有效

座談會最具洞察力的觀點之一涉及劇本的過時性。Jennifer Smith 指出,當今招募最有風險的檔案之一是確信 2021 年的成功模式仍然適用的領導者。在 AI 背景下,市場變化太快,僅靠過去的經驗無法保證未來的成功。

Seghete 從不同角度表達了類似的看法:即使你已經創辦過公司,也不能簡單地重複使用以前有效的方法。團隊更小,角色被壓縮,個人生產力增加了,職能之間的界限快速變化。

這意味著 AI 不僅重新定義產品,還重新定義工作組織。

治理、隱私和董事會壓力:企業 AI 的真正挑戰

在企業方面,座談會針對參與數位轉型的人解決了一個關鍵點:來自董事會的壓力。

根據 Smith 的說法,許多公司從董事會收到明確的要求:制定 AI 策略 並用更少的資源產出更多。問題是,在營運層面上,將這一任務轉化為具體的工作流程非常困難。如果一個組織不確切知道目前工作是如何完成的,就無法嚴格確定在哪裡介入、自動化什麼以及如何建立可信的商業案例。

Seghete 在安全方面補充了一個重要註解:在大型公司,尤其是受監管的公司,主要關注點不是使用 AI 本身,而是防止專有數據被重新用於訓練共享模型。

策略教訓很簡單:公司採用 AI 不僅僅取決於模型的品質,還取決於:

• 數據治理;
• 安全政策;
• 存取架構;
• 組織信任。

AI 會搶走工作還是主要消除無用的工作?

在這裡,座談會對許多媒體敘事提供了更平衡的觀點。Jennifer Smith 解釋說,在她合作的公司中,「用更少做更多」的任務並不自動意味著「裁員」。在許多情況下,這意味著在無法快速招聘的背景下增加了生產能力。

她的論點很明確:AI 的最佳目標是消除 苦差事,即重複性、行政性和沒有區別的工作,讓人們專注於角色中更人性化和更高價值的方面。

總結:AI 有潛力放大人們的優勢,而不僅僅是降低成本。

話雖如此,座談會並沒有提供天真的樂觀主義。人們承認在過程中會有 結構性陣痛。工作會改變,組織架構會改變,並非所有調整都會簡單。然而,根據演講者的說法,長期前景仍然是建設性的。

這場座談會真正教給創辦人、行銷人員和領導者的內容

HUMAN X 大會上這場對話的價值在於其具體性。Jennifer Smith 和 Mada Seghete 的經驗證明,最可信的 AI 公司不是源自創新口號,而是源自三個精確的選擇:

1. 從真實的人類問題出發

最好的 AI 新創公司不是從模型開始,而是從障礙開始。

2. 在自動化之前建立背景

沒有可靠的工作流程、記憶和營運數據,企業 AI 仍然不完整。

3. 為學習而非懷舊招募

在當前市場中,進化能力比履歷的保證更重要。

最重要的是,關於 AI 領域女性 的座談會呈現了該領域女性領導力的成熟形象:不是作為象徵性類別,而是作為能夠理解問題、建立產品和定義新工作規則的力量。

常見問題

HUMAN X 大會座談會的主要演講者是誰?

座談會的核心人物是 Jennifer Smith,Scribe 的執行長兼共同創辦人,以及 Mada Seghete,Upside 的創辦人和 Branch 的前共同創辦人。

關於 AI 在商業中的未來出現的主要訊息是什麼?

主要訊息是,AI 只有在具有正確的營運背景時才能真正發揮作用。沒有可靠數據、工作流程和企業記憶的強大模型仍然不完整。

對 AI 原生公司的招募而言,什麼最重要?

快速學習的能力、用 AI 重新思考角色以及展示適應能力才是真正重要的。僅有過往經驗已不再足夠。

為什麼 AI 領域女性的主題在這場座談會中相關?

因為它展示了 AI 領域的女性領導力不僅僅是代表性的問題,而是關於產品開發、企業文化和策略願景的問題。

AI 會取代人還是改變工作?

根據座談會的發現,AI 將主要致力於消除重複性任務並轉變角色。變化可能是劇烈的,但人類價值將仍然是核心!