AI 框架
Google 分享了一份关于如何利用 AI 加速可持续发展报告的指南，包括一个工具包、五个步骤框架、最佳实践和机会格局。
简介
Google 认为 AI 有能力加速各个领域的进展，包括可持续发展报告。报告团队目前面临着高度手动流程、非结构化数据孤岛以及快速发展的标准和框架的挑战。AI 可以帮助团队应对这些复杂性。Google 将可持续发展视为一项协作事业，而不是一项竞争事业。经过十年的透明披露和近两年的 AI 测试，Google 分享了这份 AI 指南。
五步框架
指南提出了一个五步框架，帮助将 AI 整合到报告流程中：
- 审计手动、耗时的流程：寻找最大的时间消耗点，特别是重复性任务、涉及非结构化数据的流程或涉及信息密集型密集文档的流程。
- 决定使用 AI、自动化或两者兼用：并非每个问题都需要 AI 解决；有时电子表格公式或简单的自动化脚本更快、更可靠。将 AI 用于基于规则的逻辑无法处理的复杂和模糊的任务。
- 选择合适的 AI 工具：根据任务的性质选择模型类型。生成式 AI 擅长处理文本密集型任务，如总结框架或起草叙述，而结构化机器学习通常更适合定量需求，如分类基于支出的排放或填充能源数据。
- 构建、测试和迭代解决方案：从小型原型开始，而不是立即追求完美。将输出与人工验证的信息或数据进行比较，然后根据任何差异进行改进。
- 记录您的解决方案：解决方案如果可重复使用，则最有价值。将成功的提示、工具配置和修订后的流程流程记录在中央指南中。使您的解决方案易于复制，可以减少同事的学习曲线，并将一个团队的一次性成功转变为可扩展的组织资产。
机会格局
指南绘制了 AI 在可持续发展报告中可以增加最多价值的领域，包括数据分析、内容生成和内容交互：
- 数据分析：数据管理、数据审查、差距分析、同行基准、供应商分析。
- 内容生成：内部协助、叙述起草、内容标准化、文档摘要、可访问性增强。
- 内容交互：交互式查询、内容本地化、多媒体生成、用户定制。
工具包
指南提供了一些有影响力的提示，以帮助团队开始将 AI 应用于报告任务，包括起草和改进、数据验证和可访问性。
最佳实践
指南总结了最佳实践，以帮助团队成功和扩展：
- 迭代、迭代、迭代：您的第一个提示很少是您的最佳提示。将早期失败视为数据点，而不是障碍。
- 保持好奇：将 AI 素养视为一项持续实践，而不是一次培训。
- 始终让人类参与其中：AI 是一个协作者，而不是一个替代品。您必须保持“飞行员”而不是“乘客”。
- 请求 AI 的帮助：当不确定时，请 AI 帮助指导您。
- 避免 AI 解决方案主义陷阱：并非每个问题都需要 AI 解决。在用 AI 解决挑战之前，请询问电子表格公式或简单脚本是否可以更好地完成这项工作。
- 记录您的解决方案：不要让成功的实验死在聊天窗口中。为您的团队建立一个共享的“AI 工具箱”，其中包含成功的提示、经过验证的工作流程和相关的教程。
结论
AI 不仅仅是一个效率工具，它是一个影响催化剂。通过简化报告的手动、复杂的机制，我们可以把更多时间花在推动世界前进的战略上。指南呼吁所有报告团队开始进行实验，并分享他们的反馈和成功故事。
