3 způsoby, kterými společnosti mohou zvýšit přijetí AI a zvýšit produktivitu

Jak více společností zkoumá, jak může AI pohánět produktivitu, jeden zásadní aspekt je často přehlížen: jak zaměstnanci skutečně přijímají a používají tyto nástroje ve své denní práci. Otázkou není, zda může AI zvýšit produktivitu – je to, jak společnosti mohou účinně podporovat zaměstnance na každé fázi zapojení do AI, aby maximalizovaly návratnost investic.

Jako CEO společnosti Prodoscore, předního poskytovatele softwaru pro produktivitu zaměstnanců a datové inteligence, jsem osobně viděl, jak přijetí AI – nebo jeho absence – vypadá v pracovním prostředí. Díky datovým poznatkům z pozice Prodoscore na rozhraní AI a podnikání jsou zde tři klíčové poznatky o tom, jak mohou lídři zajistit, aby nástroje AI byly plně využity napříč jejich organizacemi.

1. Pokud jde o používání AI, existují tři rozdílné skupiny zaměstnanců.

Jak se AI stalo hlavním tématem pro nejvyšší vedení, diskuse o přijetí AI se posunula k hmotným výsledkům. Návratnost AI na produktivitu může být nyní kvantifikována a pochopena na granulární úrovni, která zahrnuje strávený čas a dopad na výnosy. Recentní data Prodoscore ukazují, že zaměstnanci spadají do tří rozdílných kategorií, pokud jde o přijetí AI.

• Testovací: Tito zaměstnanci používají AI sporadicky, zapojují se pouze na více než minutu za relaci. Mohou experimentovat s AI, ale dosud jej plně nezahrnuli do svých pracovních postupů.
• Pomalu se pohybující: Tito jsou zaměstnanci s mírnou účastí, kteří přistupují k nástrojům AI 2-4krát za relaci a průměrně stráví téměř tři minuty používáním. Tito zaměstnanci testují vody a snaží se začlenit AI, aby zlepšili svou práci, ale stále se k nástrojům přistupují s opatrností.
• Plavci: Tito jsou vysoce zapojení uživatelé a potenciální lídři AI ve společnosti. Interagují s nástroji AI pět nebo vícekrát za relaci, s průměrným časem používání téměř šesti minut. Rozumějí hodnotě, kterou AI přináší do jejich rolí, a jsou odhodláni využít ji ke zlepšení produktivity.

Organizace, které rozpoznají tyto rozdílné skupiny zaměstnanců, mohou přizpůsobit svůj přístup k přijetí AI odpovídajícím způsobem. Kromě toho dopad AI na produktivitu přesahuje hranice odvětví. Bez ohledu na to, zda se jedná o právníky, IT odborníky nebo manažery, nástroje AI, jako je OpenAI a další, se ukazují jako užitečné v širokém spektru rolí a odvětví. V každém případě se ukázalo, že používání AI přináší měřitelné zvýšení efektivity a úspory času.

2. Pružný, datem řízený přístup k přijetí AI přináší větší výhody.

Aby společnosti skutečně využily sílu AI, musí jít beyond pouhého propagování AI jako buzzwordu. Úspěšné podniky používají data, aby zůstaly pružné, což jim umožňuje učinit inteligentní a informovaná rozhodnutí týkající se zdrojů a efektivity.

Například sledování vztahu mezi používáním AI zaměstnanci a produktivitou poskytuje obchodním lídrům jasnější přehled o tom, jak tyto nástroje ovlivňují obchodní výsledky. Podle výzkumu Prodoscore jsou zaměstnanci, kteří používají nástroje, jako je OpenAI nebo Gemini, o 15-21 % produktivnější než ti, kteří tyto nástroje nepoužívají. Zatímco zaměstnanci, kteří se zapojují s nástroji AI, pracují v průměru o 90 minut déle denně než ti, kteří je nepoužívají. Také tráví více času spoluprací pomocí nástrojů pro zasílání zpráv a chat, což podporuje týmovou práci a vnitřní komunikaci.

Tyto čísla podtrhují zásadní bod: vliv AI na produktivitu je podstatný. Avšak jednoduše zavedení AI do pracovního prostředí nestačí. Datem řízený, dynamický přístup, který je přizpůsobitelný, je nezbytný k zajištění toho, aby zaměstnanci přijímali nástroje AI způsobem, který podporuje jejich jedinečné pracovní postupy a cíle společnosti.

Kromě toho nelze přehlížet důležitost komunikace mezi zaměstnanci a manažery, zejména v hybridních pracovních prostředích. Podle dat Prodoscore 61% manažerů nemluvilo s alespoň jedním ze svých týmů během týdne, zatímco pouze 16% manažerů udržuje denní kontakt se všemi členy týmu. Průměrná komunikační mezera je 3-4 dny, což může bránit efektivnímu používání nástrojů AI a celkové produktivitě.

Aby společnosti využily plnou hodnotu AI, musí zajistit, aby byly zavedeny efektivní komunikační postupy mezi manažery a zaměstnanci, zejména pokud jde o přijetí AI. V hybridních prostředích je důležitost komunikace ještě větší.

3. Školení a stanovené pokyny pro používání jsou nezbytné.

Přes zřejmé výhody AI existuje znatelná mezera mezi zaměstnanci, kteří se cítí pohodlně při používání nástrojů AI, a těmi, kteří se necítí. Zavření této mezery je kritické, a je to na zaměstnavatelích, aby poskytli nezbytné školení a stanovili jasná pravidla pro přijetí nástrojů AI.

Data Prodoscore ukazují, že zatímco 24% zaměstnanců používalo OpenAI nebo Gemini alespoň jednou, úroveň zapojení se značně liší. Půlka těchto uživatelů interaguje s nástroji AI pět nebo vícekrát během pracovní doby, s průměrným časem používání téměř šesti minut. Avšak druhá polovina se zapojuje pouze na více než dvě minuty.

Tento rozpor podtrhuje potřebu pokračujícího školení. Zaměstnanci, kteří nejsou jisti, jak používat nástroje AI účinně, se mohou completamente vyhnout jim, což omezuje schopnost organizace využít plné výhody AI a potenciálně snižuje produktivitu tím, že způsobuje zbytečný stres nebo ztrátu času. Poskytováním komplexního školení a stanovením jasných pokynů pro používání mohou společnosti zajistit, aby více zaměstnanců překročilo počáteční “testovací” fázi a plně přijalo AI.

V budoucnu bude AI zvyšovat produktivitu pouze tehdy, pokud se zaměstnanci zaváží používat dostupné nástroje. Toto zavázání je pravděpodobnější, pokud společnosti poskytují školení a jasně komunikují očekávání týkající se používání AI.

AI formuje produktivitu – lídři musí přizpůsobit.

Přijetí AI již mění, jak podniky fungují. Lídři nyní mají přístup k více datům než kdykoli předtím, aby informovali svá rozhodnutí. Avšak je kritické najít rovnováhu mezi závislostí na datech a využíváním odborných znalostí zkušených zaměstnanců a senior leadership.

Jednou z největších výhod AI poháněných velkých jazykových modelů (LLM) je jejich schopnost pohánět obchodní rozhodnutí v reálném čase. Jakmile data přicházejí, organizační změny lze provést dynamicky, umožňující podnikům rychle měnit a optimalizovat výsledky. Avšak data by nikdy neměla sama o sobě určovat rozhodnutí. Lídři musí stále spoléhat na odborné znalosti a intuici svých týmů. Senior leadership drží neocenitelné znalosti, které musí být integrovány s AI poznatky, aby se vytvořil komplexní přístup k produktivitě a inovacím.

Nakonec budou nejúspěšnější organizace ty, které mohou zůstat pružné, sledovat trendy používání AI a učinit datem řízená rozhodnutí. Přijetí AI není jeden velikosti pro všechny; vyžaduje neustálé zlepšování, komunikaci a školení, aby se skutečně odemkly jeho výhody.