日前，，，IBM商业价值研究院针对全球首席执行官的一项调查研究显示，，50%的首席执行官表示已经将生成式人工智能集成到产品和服务中，，，43%的首席执行官表示正在使用生成式人工智能来为战略决策提供信息支撑。。不可否认，，以ChatGPT为代表的大模型浪潮开启了人工智能产业发展的新篇章，，，，从一线业务到顶层决策
，，，
，从技术开发到产品运营，，，，无论是打工人，，，，还是企业高管，，，都试图借助生成式人工智能来提高工作效能，，，，提升公司竞争力。
。。

然而，，
，IBM的研究也表明，，，即便69%的首席执行官认为生成式人工智能会为企业整体带来众多好处，，，，但只有29%的执行团队认为他们拥有运用生成式人工智能的内部专业能力。
。。。这意味着，
，生成式人工智能提供的信息难辨真伪且无法佐证，，
，绝大多数公司执行团队或将受此危害
，，，做出错误决策，
，，，进而影响公司发展。
。

另外，
，生成式人工智能技术发展尚处初级，，，，诸多复杂的商业信息，
，，以及依靠情感维系的企业文化、、社会责任等荣誉性相关内容
，，，都难以量化为可供人工智能学习和转化的数据
，，，某种程度上也影响着企业管理及决策层依靠生成式人工智能做出正确的商业判断和决策
。。。

从林法则讲优胜劣汰，，适者生存。。无论个人还是企业，，想要不被时代抛弃，，，，唯一办法就是学习再学习。
。。在如今人工智能浪潮势不可挡的时代背景下，
，
，生成式人工智能的种种应用“盲点”，，也正在倒逼企业管理及决策层、、、、执行层学习如何利用生成式人工智能提高自身工作效能，，
，即使他们面临着工作量饱和甚至超负荷的现实状况。。。。

事实上
，，，这很考验他们对时间的管理能力，
，，毕竟一天时间就24小时
，，，当日常工作和休息占据了大半
，，留给他们学习新事物的时间可能也就2、、3个小时甚至更少。
。。。因此，，，，他们必须具备极致的时间管理能力，
，才能让每一分钟的价值最大化
。。。

尊龙时凯董事长郭为在其新书《时间的力量》中提出了七项时间管理工具，，，，即拉条子、
、、找重点
、、四象限、、
、列日程
、、
、写周报、
、善授权
、
、、做总结。。

简言之就是先将自己每天的工作用“拉条子”的方式罗列出来
，，，清楚知道自己每天要做哪些事情
，，，，然后利用“二八定律”
，，，找出这些工作当中的重点事项，，对它们按照“四象限”原则进行分类
，，并根据个人及团体、、、
、组织目标确定每件事情的轻重缓急程度。。

当然
，
，身处公司不同层级
，，所面临的事情优先级自然不同。。
。。于大多数执行层而言
，，生成式人工智能所带来的价值日益凸显，，学习如何运用生成式人工智能驱动工作效能提升
，
，自然也就成为重中之重
。。。
。因此，
，，，在一天固定的24小时中
，，，，他们需要将更多精力和时间花费在学习生成式人工智能与工作内容的结合应用上。。。相对于报销、、、
、立项等一些日常琐事，，，，其优先级自然靠前。
。《时间的力量》书中也提出了一个很典型的观点：面对一件重要的事情，，，，如果能够预先留出充足的时间想清楚、、想明白
，，，
，甚至与相关人等进行讨论，，，获取充分的信息，，，，再做决策和行动的时候，
，，，就有更大的概率能够成功。。

事情的轻重缓急程度确定之后，，就需要按照时间顺序把事情放在日程表中，，并按计划完成。。。。当一周的工作完成之后，，，就要对这周的工作进行复盘，
，，，分析时间管理效果，，，总结经验和教训。。。
。

而作为一名管理及决策人员，，，，不论高管还是中层
，，，，亦或是基层管理者，，，，都需要做好授权工作，，让他们根据相应目标探索和实践生成式人工智能的应用方法
，，以及解决相关问题，
，比如授权相关业务人员研究如何量化非标准的商业信息，，
，，并转化成可供人工智能学习的数据。。

最后
，
，要做好复盘，，以终为始，
，全面系统地梳理过去一段时期内的工作情况，，
，，找到成绩，，
，，发现不足
，
，
，挖掘原因，，，，总结经验，，
，，进而更好地指导下一阶段的工作
。。。。

身处新一轮科技变革浪潮中
，，，人工智能的发展势不可挡。
。。。个人及企业要想在变幻莫测的商业环境中保持领先占位，，，关键在于做好时间管理，
，以确保自身始终掌握最前沿核心技术，
，，并将其融合在自身工作及业务发展中。。。滴水穿石，，当个人及企业将每一分钟的价值发挥到最大化
，，，，就能在滚滚历史长河中感受到时间的力量。
。。