Jak získat hodnotu z pracovního týmu s GenAI

Díky OpenAI’s ChatGPT ví dneska téměř každý o GenAI. Jeho schopnost uspokojit lidičkovu žízeň po znalostech pomocí jednoduchého dotazu ho udělala virálním. Používání tohoto nástroje je opravdu působivé. Získal milion uživatelů za pouhých pět dní a přilákal více než 100 milionů návštěvníků v prvních několika měsících. Jednotlivci a organizace ho 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 zápasí s jeho přijetím v takové míře, aby nakonec vytvořil měřitelnou hodnotu.

V mé roli jsem měl štěstí, že jsem mohl vidět, jak se AI vyvíjí a mění způsob, jakým organizace fungují, a jakou hodnotu může zákazníkům dodat. Nicméně, podniky potřebují průvodce, aby mohli změnit potenciál v výkon. S těmito výzvami na mysli, můj tým provedl experimentální nasazení s Microsoftovým M365 Copilotem, abychom získali cenné poznatky a praktické strategie pro společnosti, které cílí na úspěšné přijetí a smysluplný ROI.

Naše cesta k GenAI hodnotě

Když jsme se dívali na přijetí Copilota, 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 akce, které nám pomohly na naší cestě:

• Začít se strukturovaným rámcem pro přijetí. Pro zavádění schopností GenAI jsme začali identifikovat osoby v naší organizaci, které by mohly z nich mít prospěch, a poté specifické a velmi cílené použití technologie. Nakonec jsme vytvořili personalizované tréninkové plány pro každou roli nebo osobu, které vedou uživatele pečlivě, aby věděli exactly, jak nejlépe využít tuto schopnost.
• Použít experimentování k ověření technologie. Pro Copilota jsme provedli cvičení se třemi skupinami uživatelů. Skupina A neměla žádné licence Copilota, zatímco pro Skupinu B jsme jim prostě poskytli přístup k nástroji, bez tréninku nebo vedení: bylo na nich, aby zjistili, co dělat. Skupina C dostala náš kompletní rámec pro přijetí. Výsledky? Viděli jsme 31% nárůst přijetí ve Skupině C ve srovnání se Skupinou B. Kromě toho Skupina C registrovala úspory času 2,5 hodiny týdně ve srovnání s 1,8 hodiny týdně pro Skupinu B. Cvičení nám také poskytlo základních dat, například o tom, kolik času týmy mohly ušetřit na specifických 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 náš experiment s Copilotem, pomáhají zajistit, že lidé se více angažují v nové technologii. Dostali jsme lidi úzce zapojené do výběru použití technologie Copilota, což z něj dělá více relatable, a tím i přijetí a nakonec i zlepšení ROI. Tento proces vytváří také evangelisty. Protože náš tým ve Skupině C jasně viděl hodnotu technologie pro ně, zastávali ji v celé společnosti a zejména ve svých týmech, a podporovali další přijetí.
• Vytvořit hyper-personalizované a kontinuální tréninkové plány. Pracovali jsme s projektovými manažery a vlastníky procesů, abychom zajistili, že použití technologie Copilota bylo relevantní pro jejich denní úkoly, jako je například vytváření prezentací na velmi krátkou dobu. Ozbrojeni touto znalostí, jsme vytvořili vysoce personalizovaný trénink, který ukázal, jak technologie může pomoci dosáhnout jejich cílů. Kromě toho jsme zjistili, že kontinuální trénink kolem vytváření dotazů byl velmi cenný pro pomoc lidem získat maximum 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 sezení.
• Využít partnery. Oslovili jsme našeho partnera, aby nám pomohl tím, že přišel s konkrétními použitími a tréninkovými nabídkami, 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 jejich práci, jsou běžné. Je proto důležité zajistit, aby rámec pro přijetí jasně definoval etické AI a etické použití AI. Abychom zajistili odpovědné a bezpečné použití AI, využili jsme našeho Rámcu 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 rutinní a časově náročné úkoly, jako je pořizování zápisů, vypracovávání komunikací nebo procházení zahlazené emailové schránky. Jakmile jejich dovednosti rostly, jsme jim představili pokročilejší techniky, včetně vylepšení jejich schopnosti vytvářet pokročilé dotazy, které poskytují přesnější a přizpůsobené výstupy.

Čas, inovace a trénink

Naše zkušenosti s Copilotem 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 s tréninkem 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 dosažení skutečné hodnoty z GenAI.