AI 在职场中有哪些应用？
职场中的 AI 应用，大多是员工个人完成的生成式文本工作：起草电子邮件和文档、总结会议和长篇报告、面向不同受众改写内容，以及解释数据。在英国政府的《AI 应用研究》中，85% 使用 AI 的企业表示使用了自然语言处理和文本生成，最常见的业务领域是营销、行政和信息技术。这些数据由英国企业在 2025 年初自行报告。
另一类占比较小的用途是嵌入其他软件的 AI，例如客服系统中的建议回复、会议转录或电子表格公式辅助。占比更小的一类，是参与或影响人员相关决策的 AI，例如筛选申请或安排班次。最后这一类涉及最棘手的公平性、透明度和劳动法问题，比第一类需要谨慎得多。
工作中应用AI的例子有哪些？
日常示例看起来并不起眼，也正因如此才有用。下面的每个示例都将一项任务与确保其安全的人工核查相配对。
客户经理起草客户进展通报
她提供自己的笔记和项目计划，然后在发送前对照计划核查每个日期和每项交付成果。
运营负责人总结供应商合同
摘要列出了通知、责任和价格变更方面的条款；他会在采取行动前阅读合同中的每一项条款。
客服人员改写回复，调整语气
事实来自知识库；客服人员检查改写后的政策表述是否保持原意。
财务分析师解释差异
助手描述所提供表格中的变化；分析师重新计算数字，并删除所有缺乏数据支持的原因解释。
人力资源顾问起草政策摘要
通俗版须与完整政策核对，员工仍以完整政策为准。
在工作中使用AI有哪些好处和不足？
好处是更快写出初稿、更快抓住长篇材料的要点，也能帮助写作速度较慢的人。弊端是 AI 可能自信地给出错误信息、敏感信息被输入不合适的工具、过度依赖，以及员工担心 AI 会如何影响自己的工作。这两方面都真实存在，合理的推行计划应同时考虑。
在风险方面，NIST 的《生成式 AI 概况》将幻觉（以肯定语气陈述的虚假内容）、数据隐私、有害偏见以及人机配置问题列为生成式 AI 的特有风险，其中人机配置问题包括过度依赖和自动化偏见。在员工态度方面，Acas 委托 YouGov 于 2025 年 3 月和 4 月对英国大不列颠地区的 1,023 名员工开展调查，询问他们对工作中使用 AI 最担心的问题：26% 表示担心失业，17% 担心 AI 出错，15% 担心 AI 缺乏监管，17% 表示没有担忧。表格将这些利弊并列展示。
| 益处 | 匹配的潜在损失 | 如何保持平衡 |
|---|---|---|
| 更快完成初稿 | 读起来很可信的错误 | 指定一位审核人，对照源材料核查事实 |
| 快速总结长篇资料 | 遗漏例外情况和限定条件 | 凡是要据此采取行动的信息，都要阅读原始来源 |
| 帮助写作较慢或信心不足的人 | 过度依赖与技能退化 | 请大家说明自己改了什么，以及为什么改 |
| 使用现有工具即可轻松开始 | 敏感数据存入了错误的账号 | 获批工具、商业方案和明确的信息使用规则 |
| 员工学习新技能的意愿 | 担心工作不保 | 尽早坦诚征询意见，说明哪些会变、哪些不会变 |
雇主在工作场所引入 AI 前应该做什么？
雇主应制定明确规则，尽早征求员工意见，围绕员工实际要做的任务开展培训，并保留对输出内容的人工核查。Acas 建议雇主制定清晰的工作场所 AI 使用政策，并征求员工及其代表的意见，尤其是在 AI 将改变岗位工作方式的情况下。Acas 指出，职责变化可能意味着需要修改雇佣条款。它还建议检查输出内容的准确性、语气和偏见，使用 AI 时予以注明，并遵守现有的数据隐私政策。
如果你在欧盟经营业务或为欧盟客户提供服务，请留意《人工智能法案》中的 AI 素养条款。欧盟委员会的 AI 素养问答指出，第 4 条自 2025 年 2 月 2 日起适用，要求 AI 系统提供者和部署者采取措施，支持员工提升 AI 素养，但不要求取得证书。该条款已于 2026 年 7 月中旬经《数字综合法案》修订，AI 素养仍是一项义务，但未设定“足够”的水平。问答还提醒，仅要求员工阅读使用说明可能并无实效。本页提供一般信息，不构成法律建议；请就你所在组织的具体情况寻求专业意见。
想看看这与具体岗位有什么联系吗？
了解规划中的团队试用 ↗单位能要求你使用 AI 吗？你可以拒绝吗？
雇主能否要求你使用 AI 工具，取决于你的合同、具体指令、这会如何改变你的岗位职责，以及工作所在地的劳动法，因此没有统一答案。在许多情况下，雇主可以合理地要求员工在工作中使用新软件，就像引入新的 CRM 一样。如果 AI 显著改变了工作职责，就需要参考 Acas 关于协商以及可能修改雇佣条款的建议。
如果你有顾虑，请说得具体一些。'我不放心把客户合同粘贴到个人 ChatGPT 账户中'是雇主可以采取行动解决的顾虑；'我不喜欢 AI'则更难解决。请询问哪些工具已获批准、可以输入哪些数据、由谁审核输出，以及有哪些培训可用。如果分歧变得严重，可以向英国的 Acas、劳动事务顾问或工会代表寻求帮助。这些内容仅提供一般信息，不构成法律建议。
审慎引入 AI 的做法是什么样的？
采石街设计工作室是一家虚构的设计公司，共有 18 名员工。在批准使用一款助手前，总经理召开了一场 30 分钟的团队会议。她说明了原因（撰写提案占用了资深设计师的晚间时间）、获准的范围（一款企业套餐的助手，用于两项任务：根据通话摘要起草提案文字，以及汇总各轮客户反馈）、禁止的事项（不得上传客户文件，不得处理员工事务，未经客户同意，不得在客户交付物中使用 AI 生成的图像），并明确表示，这次调整不会裁撤任何人的岗位。
一位初级设计师提出了一个顾虑：客户有时会发送受保密协议约束的工作材料。于是，规则定为“如果需求说明受保密协议约束，就不能用AI助手处理”。一个月后的复查发现，提案任务效果良好，但反馈摘要遗漏了细微差别，因此第二项任务调整为“先生成摘要，再由客户负责人阅读原始反馈后回复”。这次征询只用了一场会议，就形成了两条总经理独自考虑时想不到的规则。
在工作中，什么时候更多地使用 AI 反而是错误的做法？
如果问题在于流程不清晰、缺少专业知识或信任不足，引入更多 AI 只会让情况更糟。如果团队对什么样的方案才算好都没有共识，AI 助手也解决不了；它只会更快地产出谁都不认可的草稿。如果员工担心自己的工作，在没有坦诚沟通的情况下增加工具，只会加重而非减轻他们的担忧。
招聘、绩效和纪律处分等涉及个人的决定，最需要谨慎处理。不要把这些决定交给通用助手；在使用任何专用工具处理此类事项之前，也应先核实相关法律要求及自身责任。
员工应如何学习在工作中使用 AI？
员工在自己的任务中学习，并获得明确规则和针对输出的反馈，效果最好；仅靠一般性概述并不够。英国特许人事与发展协会强调，人力资源专业人员应为试用 AI 创造安全的空间，并识别任务中需要人工监督的环节。我们的 AI 素养指南介绍了更全面的基础知识。
Tosheo.ai 正在筹备中，旨在为 5 至 200 人的团队提供岗位专属练习，每节课都以使用真实 AI 工具完成动手任务收尾，并依据学员可见的评分标准评分。按规划，管理者将能查看技能进展和完成情况，绝不会看到原始聊天记录。产品尚未进入开发阶段；定价页面列出了计划价格。
来源与范围
DSIT，《AI 应用研究报告》（实地调研时间：2025年2月至5月），2026年1月发布 ↗
NIST，AI 600-1 生成式 AI 风险概况，July 2024 ↗
Acas，每 4 名员工中有 1 名担心 AI 会导致失业，28 April 2025 ↗
Acas，三分之一的雇主认为 AI 将提高生产力，15 May 2025 ↗