Jak realizovat hodnotu z pracovní síly s GenAI

Díky OpenAI’s ChatGPT ví dneska téměř každý o GenAI. Jeho schopnost uspokojit lidičtu žízeň po znalostech pomocí jednoduchého dotazu ho učinila virálním. Používání tohoto nástroje je skutečně působivé. Získal milion uživatelů za pouhých pět dní a přilákal více než 100 milionů návštěvníků v prvních několika měsících. Jednotlivci a organizace jej začleňují do svého denního života a aktivit s velkou nadšením.

A přesto – zatímco GenAI je globálně slavný, málokdo se dostal daleko za hranice experimentování. Organizace jsou nadšeny jeho potenciálem, ale často se potýkají s jeho přijetím v takovém měřítku, aby nakonec vytvořily měřitelnou hodnotu.

V mé roli jsem měl štěstí být svědkem toho, jak AI mění způsob, jakým organizace fungují, a jakou hodnotu může zákazníkům nabídnout. Nicméně, podniky potřebují průvodce, aby mohli potenciál proměnit v výkon. S těmito výzvami na mysli, můj tým provedl experimentální nasazení s Microsoft’s M365 Copilot, aby získal cenné poznatky a praktické strategie pro společnosti, které mají za cíl dosáhnout úspěšného přijetí a smysluplného ROI.

Naše cesta k hodnotě GenAI

Když jsme se dívali na přijetí Copilot, náš přístup nám pomohl identifikovat, kde jeho schopnosti mohou přidat hodnotu.

Naše zkušenosti by mohly být užitečné pro jakoukoli organizaci, která se snaží zavést GenAI do svých pracovních postupů.

Zde jsou některé z akcí, které nám pomohly na naší cestě:

• Začít se strukturovaným rámcem pro přijetí. Pro zavedení schopností GenAI jsme začali identifikovat osoby v naší organizaci, které by z nich mohly mít prospěch, a poté specifické a velmi cílené použití technologie. Nakonec jsme vytvořili personalizované plány školení pro každou roli nebo osobu, které uživatelům pomohou pečlivě, aby věděli exactly, jak nejlépe využít schopnosti.
• Použít experimentování k ověření technologie. Pro Copilot jsme provedli cvičení se třemi skupinami uživatelů. Skupina A neměla žádné licence Copilot, zatímco pro Skupinu B jsme uživatelům poskytli přístup k nástroji, bez školení nebo vedení: bylo na nich, aby sami zjistili, co dělat. Skupina C získala náš plný rámec pro přijetí. Výsledky? Viděli jsme 31% nárůst přijetí ve Skupině C ve srovnání se Skupinou B. Kromě toho Skupina C zaznamenala úspory času 2,5 hodiny týdně oproti 1,8 hodiny týdně pro Skupinu B. Cvičení nám také poskytlo základních dat, například o tom, kolik času týmy mohly ušetřit na konkrétních úkolech, jako je vytváření prezentací. To byl další silný příklad a argument potvrzující, že náš rámec pro přijetí funguje.
• Zapojit zaměstnance úzce do procesu. Cvičení, jako je naše experiment Copilot, pomáhají zajistit, aby se lidé více angažovali v nové technologii. Dostali jsme lidi úzce zapojené do výběru použití Copilot, což z něj dělá více relatable, pohánějící přijetí a nakonec zlepšující ROI. Tento proces vytváří také evangelisty. Protože náš cohort Skupiny C jasně viděl hodnotu technologie pro ně, zastávali ji napříč společností a zejména ve svých týmech, podporovali další přijetí.
• Vytvořit hyper-personalizované a kontinuální plány školení. Pracovali jsme s projektovými manažery a vlastníky procesů, abychom zajistili, že použití Copilot je relevantní pro jejich denní úkoly, jako je například vytváření prezentací ve velmi krátkém předstihu. Ozbrojeni touto znalostí, jsme vytvořili vysoce přizpůsobené školení, které ukázalo, jak technologie může pomoci dosáhnout jejich cílů. Kromě toho jsme zjistili, že kontinuální školení o vytváření dotazů je velmi cenné pro pomoc lidem získat nejlepší hodnotu z GenAI. Je to také zábavné a pomáhá udržet komunitu sjednocenou. Například jsme vytvořili skupinu, ve které sdílíme užitečné dotazy, a také pravidelné krátké sdílené relace.
• Využít partnery. Oslovili jsme našeho partnera, aby nám pomohl, a to tak, že přišel s konkrétními použitími a nabídkami školení, které nám pomohly vybudovat naše dovednosti. V oblasti, která se mění tak rychle jako GenAI, je partnerství a spolupráce nezbytné pro dosažení dobrých výsledků.
• Komunikovat proaktivně o obavách zaměstnanců. Otázky o etickém AI a zda bude krást lidem práci, jsou běžné. Je proto důležité zajistit, aby rámec pro přijetí jasně definoval etické AI a etické použití AI. Abychom zajistili odpovědné a zabezpečené použití AI, využili jsme náš rámec pro odpovědné AI. Tento rámec poskytuje jasná směrnice pro naše zaměstnance, které jsou v souladu s našimi firemními hodnotami a pomáhají jim používat AI zodpovědně. A aby se zmírnily obavy o dopadu GenAI na pracovní místa, jsme se zaměřili na jeho schopnost převzít neoblíbené monotónní a časově náročné úkoly, jako je pořizování zápisů, vypracování komunikací nebo procházení zahlazené emailové schránky. Jakmile se jejich dovednosti zvýšily, představili jsme jim pokročilejší techniky, včetně vylepšení jejich schopnosti vytvářet pokročilé dotazy, které poskytují přesnější a přizpůsobené výstupy.

Čas, inovace a školení

Naše zkušenosti s Copilot a dalšími projekty GenAI jsou, že strukturovaná pilotní fáze je klíčová, a že lidé potřebují čas, aby se naučili inovativní technologii. Je také nezbytné mít rámec pro přijetí AI a řízení změn, který je přizpůsoben specifickým potřebám vašeho týmu. V kombinaci se školením a aktivním zapojením uživatelů to motivuje a odstraňuje obavy o GenAI.

Jakmile se technologie začlení do organizace a rozšíří, stává se součástí kultury a urychluje vaši cestu k realizaci skutečné hodnoty z GenAI.