Connie Tang

2025-08-13

Connie Tang

02/07/2026
企业AI创新

还在担心 AI 抢饭碗？西门子最新实验数据颠覆认知：单打独斗已成过去，人机协同完胜纯人类团队。本文揭示顶级企业让 AI 充当“创意合伙人”的 3 大落地秘诀，不掌握这套工作流，你的团队效率正在隐形流失。

🔑 Runwise 核心洞察：西门子实验启示录

协同效应实证: 数据显示，“人类+AI”的混合模式在创意质量上显著优于“纯人类”或“纯AI”模式，实现了 1+1>2 的效果。
消除创新摩擦: AI 擅长处理结构化整理、海量方案比较及发散性思维，将人类从基础脑力劳动中解放出来。
关键成功要素: 简单的工具堆砌无效，高回报源于“结构化提示词 (Structured Prompts)”与“AI 赋能工作流”的深度结合。

如图所示，AI时代的竞争核心不再是“人与AI赛跑”，而是“人与AI共舞”。这张全景图清晰展示了西门子实验的核心发现：当人类的直觉判断与AI的海量生成能力深度耦合时，创意产出效率实现了惊人的翻倍增长。图中对比了“纯人工”、“纯AI”与“人机协作”三种模式，揭示了协作模式下独有的“启发-迭代-优化”增强回路。这种将AI从工具升级为“数字副驾驶”的全新工作流究竟该如何构建？我们在下文中进行了详细复盘，为您揭示未来组织的核心竞争力所在。

尊敬的管理者，在AI技术浪潮席卷各行各业的今天，一个经久不衰的讨论是：AI会取代人类的创造力吗？我们常常听到关于AI能够生成惊艳文案、设计出独特图像的故事，但它真的能在需要深度洞察和突破性思维的“创新构思”环节中，超越人类吗？

最近，一项由工业巨头西门子（Siemens）和创新操作系统提供商ITONICS联合进行的科学实验，给出了一个出人意料却又极具启发性的答案。这个答案，或许将彻底改变您对团队创新方式的看法。

实验揭示的真相：1 + 1 > 2

这项实验旨在测试创新团队在有和没有生成式AI（GenAI）支持的情况下，其创意产出的质量差异。结果非常清晰且有力：

人类 + AI = 更好的创意。现在，我们有了证据。

正如图片中的柱状图所展示的，如果我们将人类独立构思的创意质量视为基准，那么AI独立构思的创意质量与之不相上下，甚至略高一筹。然而，当人类与AI进行协同合作时，他们共同产出的创意质量实现了显著的、飞跃性的提升。

人机协同为何能创造更优的创意？三大洞察

这项研究进一步揭示了人机协同之所以强大的三个核心原因：

1. 强强联手，优势互补 (Human and AI are on par - but together they’re stronger)

实验数据表明，单独来看，人类的创意构思能力和AI的创意构思能力可以说是在同一水平线上。但当两者结合时，并非简单的能力叠加，而是产生了“1+1>2”的协同效应。人类的经验、直觉和对复杂商业环境的深刻理解，与AI强大的信息处理能力和突破常规的“联想”能力相结合，共同将创意的天花板推向了新的高度。

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2. AI成为“创意摩擦力”的消除器 (AI takes over friction points)

- - 在传统的创意构思过程中，我们常常会遇到一些“摩擦点”或“瓶颈”，它们会消耗大量的心力，阻碍创意的顺畅流动。研究发现，AI在处理以下这些环节时表现出色：
    - - 结构化 (Structuring): 快速地将杂乱无章的想法进行归类、整理和结构化呈现。
        比较 (Comparison): 对大量的不同方案进行快速、客观的横向比较和分析。
        发散 (Divergence): 基于一个初始概念，快速地生成大量不同方向、不同角度的发散性想法。
  - 管理者视角： AI承担了这些相对繁琐的“体力活”和“脑力活”，使得人类创新者可以从这些“摩擦点”中解放出来，将宝贵的精力更多地投入到更高层次的、更具战略性的思考和判断上。

3. 成功的秘诀：“结构化”是人机协同的关键 (Best results came from structured prompts + AI-enabled workflows)

- - 实验中最重要的发现之一是，最佳的创意成果并非来自于随意地使用AI工具，而是来自于“结构化的提示（Structured Prompts）”与“AI赋能的工作流（AI-enabled Workflows）”的有机结合。
  - 管理者视角： 这意味着，仅仅为团队配备一个AI工具是远远不够的。成功的关键在于，要教会团队如何“有方法、有策略”地与AI进行对话，并设计出一套能够将AI能力无缝融入其中的、全新的创新工作流程。有意识、有清晰目标地使用AI，才能真正将其潜力最大化。

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给管理者的启示

这项研究为管理者如何在AI时代提升团队的创新能力，提供了极其宝贵的、可操作的启示：

1. 1. 重新定位AI在创新中的角色：从“替代者”的焦虑转向“创意合伙人”的拥抱： 管理者应引导团队停止将AI视为一个可能取代人类创造力的潜在威胁，而是要积极地将其重新定位为一个强大的、能够与人类智慧相辅相成的“创意合伙人”。鼓励团队成员在日常的创新工作中，主动思考并利用AI来处理那些会消耗大量精力的“创意摩擦点”（如资料整理、初步方案发散、多方案对比等），从而让自己能够更专注于更高层次的战略思考、用户洞察和最终的创意决策。
  2. 战略性地投资于“结构化”的人机协同流程与能力的建设： 要深刻认识到，AI创新的真正价值，并非仅仅来自于购买某一个先进的AI工具，而是来自于构建一套能够有效驾驭AI能力的“软实力”——即高效的“结构化提示”能力和完善的“AI赋能工作流”。管理者应将资源投入到对团队的相关培训上，例如，如何设计出能够激发AI高质量输出的提示词工程（Prompt Engineering），以及如何重新设计和优化现有的创新流程，以便将AI的能力无缝地、高效地整合进来。
  3. 在团队内部鼓励并开展小范围的“人机协同”创新实验： 与其等待一个完美的、全公司范围的AI创新解决方案，不如鼓励各个团队从自身面临的具体创新任务出发，主动进行一些小范围的、可控的“人机协同”实验。例如，可以针对同一个创意挑战，设立三个小组：“纯人类组”、“纯AI组（在人类设定的目标下）”以及“人机协同组”，然后对三组的产出质量、效率和创新性进行对比评估。这种小规模的内部实验，不仅能够直观地向团队成员证明人机协同模式的巨大价值，更能有效地帮助团队在实践中摸索出最适合自己的协同方式，从而为更大范围的推广积累宝贵的经验和信心。