面向董事会的办公场所 AI 建议详解

设想一下 Tomasz，一家在三个城市设有办公室的公司的办公场所负责人。现在是周一上午，董事会周四开会。董事长提了一个简单的问题："办公室方面我们应该做哪些调整？"

Tomasz 有数据。董事会报告显示了利用率、各楼层的幽灵率、停车、电动车充电桩需求，以及一张部门表格。他缺的是时间，把十二张图表变成三条有数字支撑的提案。而且他知道，不管他拿出什么，会上总有人会问："你怎么知道的？"

Desk & Park 中的战略建议部分正是为此而设计的：基于汇总数据写出一份初稿，列出值得董事会关注的事项，每条建议都可以对照同一页面上的报告进行核查。

第 1 步：在需要时生成报告

Tomasz 是管理员，所以在董事会报告的战略建议卡片上能看到生成报告按钮。他点击它。没有任何定时任务：只有管理员要求时才会生成报告，默认覆盖上一个完整的周，从周一到周日。

如果该周没有利用率数据（新帐号，或办公室关闭的一周），应用会如实说明并且不生成任何内容，而不是从一周空白中编出一个故事。

第 2 步：了解模型看到了什么

在把这些内容拿给董事会之前，Tomasz 想知道输入了什么。输入只有汇总数据：

按办公地点：利用率、幽灵率（从未签到的预订）、停车、电动车充电桩使用、董事会成员释放的空间、为访客保留的座位、利用率低于 30% 的楼层以及工作日规律。
按部门和团队：人数、活跃人数、每人每周到岗天数、未到场，部门层面还有 P95 高峰日和共享比。
按部门和团队的四周趋势，由 Desk & Park 在发送任何内容之前用代码计算，因此"上升"和"下降"在每条建议中含义一致，单独一周表现偏弱也不会被称为下滑。

输入中任何地方都不会出现员工的名字：没有用户 ID，没有名或姓，没有按人统计的行。会发送的是地点和组织单元的名称（办公地点、楼层、部门、团队），因为一条写着"地点 1，B 组"的建议是没人能据此行动的。建议由大语言模型根据这些输入生成。

第 3 步：阅读建议卡片

一份报告包含三到六条建议。每张卡片显示：

类别：成本节约、空间整合、电动车优化、幽灵预订警示、董事会成员影响、ESG 或容量规划；
标题和简短的正文，引用其所依据的数据；
影响估算。

下面是一张卡片可能的内容，系虚构示例：

空间整合。 华沙办公室 4 楼的平均工位利用率为 22%，周五最低。可考虑周五关闭 4 楼，并把周五的少量预订转移到 3 楼。影响估算：周五的供暖和照明用量下降。

影响估算最需要谨慎对待。它是由模型撰写的，而不是由 Desk & Park 测量的。应用不计算成本、节省或能耗。请把这一估算当作待检验的假设，绝不要把它作为已实现的节省放进董事会的幻灯片。

第 4 步：对照报告进行核实

这一步决定了建议能否真正派上用场。卡片引用的所有内容都来自同一页面上的数据，因此 Tomasz 在转发任何内容之前都会先核对：

某层楼被指使用不足：按楼层的使用情况是否显示同样的结果？与上一时间段相比，它的幽灵率是否在上升？
某部门据称需要更少的工位：在部门表格中，它的高峰日 (P95) 和空间/百人怎么说？在比一周更长的时间段内又怎样？
一条关于电动车充电桩的说明：电动车充电需求数据在一个月内（而不只是一周）显示了什么？

一周只是很小的样本。当某条建议很重要时，Tomasz 会在同一份报告中扩大时间段，检验这一规律是否成立。

第 5 步：逐张卡片分类处理

每条建议都有两个按钮，它们只记录针对这张卡片的决定：

忽略：董事会不同意，或者不适用。
标记为已完成：有人已经处理了。按钮只记录这一点，并不会去执行任何操作。

已决定的卡片会移入已处理列表，并带有恢复按钮，所以误点也不会有任何损失。管理员和董事会成员都可以进行分类处理；生成报告则仅限管理员。经理在 Enterprise 方案中可以查看自己团队的报告，但完全看不到 AI 建议。

每个决定都会写入组织的审计日志，记录是谁做出的以及改变了什么，因此三个月后"是谁忽略了停车那条建议？"依然有据可查。

实用建议

在一个正常的周之后生成。 有假期或公司团建的一周，产出的会是关于假期的建议。
把卡片和图表放在一起。 向董事会展示建议时，同时展示它所引用的数据；数字就在幻灯片上，讨论会更短。
把影响改写成一个问题。 "周五关闭 4 楼能否节约能源？设施部门将核查一个月的电表读数"是诚实的；"我们将节省 X"则不是。
大胆忽略。 被忽略的卡片是一项有记录的决定，比一份没人清理的清单更有价值。
先解决数据质量问题。 关于部门的建议，其质量取决于每位用户的部门字段。关于底层数字的含义，参见《衡量真实的办公室占用率》。

适用范围：这项功能不做什么

它不定时运行，不会自行执行任何操作，也不做预测。影响估算是模型撰写的估算，而非实测的节省，Desk & Park 自身不进行任何成本或能耗计算。模型看到的是汇总数据，从不包含具名员工。这些建议是人工决策的起点，做决定的是董事会。

常见问题

员工姓名会被发送给 AI 吗？

不会。模型只接收汇总数据：按办公地点、楼层、部门和团队统计的数量、比率和百分比。不发送用户 ID、姓名或按人统计的行。办公地点、楼层、部门和团队的名称会包含在内，以便建议可以付诸行动。

建议多久生成一次？

只在管理员点击"生成报告"时生成，没有定时计划。默认情况下，报告覆盖上一个完整的周，从周一到周日。

影响估算可信吗？

请把它当作假设。影响估算由语言模型根据汇总数据撰写；Desk & Park 不测量节省，也不计算成本。在采取行动之前，请在同一页面的报告中核实建议所引用的数据。

谁可以查看建议并做出决定？

管理员和董事会成员可以查看建议，并对每条建议执行忽略、标记为已完成或恢复，每个决定都会记录在审计日志中。只有管理员可以生成报告。经理看不到 AI 建议。

"标记为已完成"实际上做了什么？

它记录有人已经处理了这条建议，并把卡片移入已处理列表。它不会更改 Desk & Park 中的任何设置、预订或楼层。