3 daty ověřené způsoby, jak mohou společnosti zvýšit přijetí umělé inteligence a zvýšit produktivitu

Vzhledem k tomu, že stále více společností zkoumá, jak může umělá inteligence zvýšit produktivitu, jeden zásadní aspekt je často přehlížen: jak zaměstnanci skutečně přijímají a používají tyto nástroje ve své každodenní práci. Otázkou není, zda umělá inteligence může zvýšit produktivitu – jde o to, jak mohou společnosti účinně podporovat zaměstnance v každé fázi zapojení AI, aby maximalizovaly návratnost investic.

Jako generální ředitel společnosti Prodoscore, předního poskytovatele softwaru pro produktivitu zaměstnanců a datové inteligence, jsem z první ruky viděl, jak se přijímání AI – nebo její nedostatek – projevuje na pracovišti. S využitím poznatků založených na datech z pozice společnosti Prodoscore na propojení umělé inteligence a obchodu uvádíme tři klíčové poznatky o tom, jak mohou lídři zajistit, aby nástroje umělé inteligence byly plně využívány v jejich organizacích.

1. Pokud jde o využití AI, existují tři odlišné skupiny zaměstnanců.

Jak se umělá inteligence stala hlavní myšlenkou sady C, diskuse o přijetí umělé inteligence se posunula ke hmatatelným výsledkům. Návratnost produktivity AI lze nyní kvantifikovat a chápat na podrobné úrovni, která zahrnuje strávený čas a dopad na příjmy. Nedávná data společnosti Prodoscore naznačují, že zaměstnanci spadají do tří odlišných kategorií, pokud jde o přijetí AI.

• Špičky: Tito zaměstnanci používají umělou inteligenci střídmě a na jednu relaci se zapojují jen něco málo přes minutu. Možná experimentují s umělou inteligencí, ale ještě ji musí plně začlenit do svých pracovních postupů.
• Nohaři: Jedná se o středně zaujaté uživatele, kteří přistupují k nástrojům AI 2–4krát za relaci a průměrně používají méně než tři minuty. Tito zaměstnanci testují vody a chtějí začlenit AI ke zlepšení své práce, ale stále přistupují k nástrojům opatrně.
• plavci: Jedná se o vysoce angažované uživatele a potenciální vůdce AI ve společnosti. S nástroji AI interagují pětkrát nebo vícekrát za relaci s průměrnou dobou použití téměř šest minut. Chápou hodnotu, kterou AI přináší do jejich rolí, a jsou odhodláni ji využít ke zvýšení produktivity.

Organizace, které uznávají tyto odlišné skupiny zaměstnání, mohou odpovídajícím způsobem přizpůsobit svůj přístup k přijetí AI. Vliv umělé inteligence na produktivitu navíc přesahuje obory. Ať už jde o asistenty, IT profesionály nebo manažery, nástroje umělé inteligence jako OpenAI a další se ukazují jako užitečné v širokém spektru rolí a odvětví. V každém případě použití umělé inteligence ukázalo měřitelné zvýšení efektivity a úsporu času.

2. Flexibilní přístup k přijetí AI založený na datech přináší větší výhody.

Aby společnosti skutečně využily sílu umělé inteligence, musí se posunout od pouhého propagování umělé inteligence jako módního slova. Úspěšné podniky využívají data, aby zůstaly agilní, což jim umožňuje činit inteligentní a informovaná rozhodnutí týkající se zdrojů a efektivity.

Například sledování vztahu mezi využíváním umělé inteligence zaměstnanců a produktivitou poskytuje vedoucím podnikům jasnější pohled na to, jak tyto nástroje ovlivňují obchodní výsledky. Podle výzkumu Prodoscore jsou ve dnech, kdy zaměstnanci používají nástroje jako OpenAI nebo Gemini, o 15–21 % produktivnější než ti, kteří takové nástroje nepoužívají. Mezitím zaměstnanci, kteří používají nástroje AI, pracují v průměru dalších 90 minut denně ve srovnání s těmi, kteří je nepoužívají. Také tráví více času spoluprací pomocí nástrojů pro zasílání zpráv a chatu, podporují týmovou práci a lepší interní komunikaci.

Tato čísla podtrhují zásadní bod: vliv umělé inteligence na produktivitu je značný. Pouhé zavedení umělé inteligence na pracovišti však nestačí. Dynamický přístup založený na datech, který lze upravit, je nezbytný pro zajištění toho, aby zaměstnanci přijímali nástroje AI způsoby, které podporují jejich jedinečné pracovní postupy a cíle společnosti.

Kromě toho nelze přeceňovat význam komunikace mezi zaměstnanci a manažery, zejména v hybridních pracovních prostředích. Podle údajů společnosti Prodoscore 61% manažerů nemluvilo v daném týdnu alespoň s jedním členem svého týmu, zatímco pouze 16 % manažerů udržuje každodenní kontakt se všemi členy týmu. Průměrná komunikační mezera je 3 4-dny, což může bránit efektivnímu využívání nástrojů AI a celkové produktivitě.

Aby mohly společnosti využít plnou hodnotu AI, musí zajistit, aby mezi manažery a zaměstnanci existovaly účinné komunikační postupy, zejména pokud jde o přijetí AI. V hybridních prostředích je význam komunikace ještě větší.

3. Školení a zavedené pokyny pro používání jsou zásadní.

Navzdory jasným výhodám umělé inteligence existuje znatelný rozdíl mezi zaměstnanci, kteří se cítí dobře používat nástroje umělé inteligence, a těmi, kteří je neznají. Překlenutí této mezery je kritické a je na zaměstnavatelích, aby poskytli potřebné školení a stanovili jasné pokyny, jak nástroje AI používat.

Data společnosti Prodoscore ukazují, že zatímco 24 % zaměstnanců alespoň jednou použilo OpenAI nebo Gemini, míra zapojení se značně liší. Polovina těchto uživatelů interaguje s nástroji umělé inteligence pětkrát nebo vícekrát během svého pracovního dne, v průměru se blíží šesti minutám používání. Druhá polovina se však zapojuje jen něco málo přes dvě minuty.

Tento rozpor zdůrazňuje potřebu průběžného školení. Zaměstnanci, kteří si nejsou jisti, jak efektivně používat nástroje AI, se jim mohou úplně vyhýbat, což omezuje schopnost organizace využívat všech výhod AI a potenciálně snižuje produktivitu tím, že způsobuje zbytečný stres nebo plýtvání časem. může zajistit, aby více zaměstnanců překonalo počáteční fázi „namáčení prstů“ a plně přijalo AI.

Co se týče budoucnosti, AI zvýší produktivitu pouze tehdy, pokud se zaměstnanci zaváží používat nástroje, které mají k dispozici. Tento závazek je pravděpodobnější, když společnosti poskytují školení a jasně sdělují očekávání ohledně používání AI.

AI utváří produktivitu – lídři se musí přizpůsobit.

Přijetí umělé inteligence již mění způsob fungování podniků. Lídři mají nyní přístup k většímu množství dat než kdykoli předtím, aby mohli informovat svá rozhodnutí. Je však důležité najít rovnováhu mezi spoléháním se na data a využitím odborných znalostí zkušených zaměstnanců a vyššího vedení.

Jednou z nejvýznamnějších výhod velkých jazykových modelů (LLM) založených na umělé inteligenci je jejich schopnost řídit obchodní rozhodnutí v reálném čase. Jak data proudí, organizační změny lze provádět dynamicky, což podnikům umožňuje rychle se orientovat a optimalizovat výsledky. Data by však nikdy neměla diktovat rozhodnutí sama o sobě. Lídři se stále musí spoléhat na odbornost a intuici svých týmů. Vyšší vedení disponuje neocenitelnými znalostmi, které musí být integrovány s poznatky AI, aby se vytvořil ucelený přístup k produktivitě a inovacím.

Nejúspěšnějšími organizacemi budou nakonec ty, které mohou zůstat flexibilní, pozorně sledovat trendy v používání AI a rozhodovat se na základě dat. Přijetí umělé inteligence není univerzální přístup; vyžaduje neustálé zdokonalování, komunikaci a školení, aby skutečně odemkl svůj potenciál.