您无需花费数周时间收集特定数据、进行分析并将您的发现汇编成演示文稿，只需告诉您的 AI 即可：“请创建一份 20 页的报告，介绍小部件行业的现状和未来前景。报告应包括市场规模和增长、主要参与者和市场份额、新兴趋势和技术、监管问题以及对我们公司的战略建议。
请使用来自可靠行业来源的数据和至少 5 位专家访谈的引述来支持您的发现。语气应专业但引人入胜，视觉效果应符合我们的品牌指南。请在下周五之前准备好完整的草稿供我审核。”然后，您的 AI 将立即采取行动，将这个复杂的请求分解为子任务和里程碑。
它可能首先在其知识库中搜索有关小部件市场的现有 德国 whatsapp 数据 研究和数据。然后，它可以联系行业思想领袖安排访谈，并根据其在初步研究中发现的差距生成一份有针对性的问题列表。随着 AI 收集到更多信息，它将开始将其发现综合为关键主题和见解。
它可以创建数据可视分，总结行业的不同方面。在此过程中，它甚至可能会确定其他来源或角度来探索并相应地调整其计划。在整个过程中，人工智能会主动向您通报其进展情况，并标记任何需要您输入的决定或问题。
但在大多数情况下，它可以从头到尾自主管理项目，利用各种技能和资源来完成工作。在周末，您将获得一份精美的专业报告来呈现给您的领导——而不必自己花费数小时埋头研究电子表格或幻灯片。这只是 AI 助手在未来几年如何彻底改变知识工作的一个例子。
通过承担更多与研究、分析、写作和项目管理相关的工作，它们可以让人类专注于机器无法复制的更高层次的思考和决策——至少目前还不能。当然，这个未来不会一夜之间到来。在我们看到 AI 助手以这种复杂程度和自主性运行之前，仍有许多技术、道德和组织挑战需要克服。