Měna produktivity: AI a lidský prvek

Během několika posledních let byl způsob naší práce zcela přepracován novými trendy a technologiemi na pracovišti. AI rychle předefinoval pravidla produktivity v obchodním světě; e-maily, příspěvky na sociálních sítích, obrázky, prezentace a videa lze vygenerovat během několika kliknutí, nikoli dnů.

Produktivita však není definována pouze rychlostí. Stejně důležitá je kvalita a výsledky. Ano, začínáme svěřovat AI stále důležitějšími úkoly, od řízení po předpovídání a dokonce lékařské diagnózy, v některých případech. Stále však existuje mnoho věcí, kterým prospívá (a bude těžit) mít člověka v čele. Protože lidský dotek má vrozenou hodnotu. Podporuje důvěru a spojení způsoby, které stroje ještě zdaleka nereplikují efektivně.

S tím, jak se zavádění umělé inteligence zrychlilo, začíná být zřejmé, že její nejzjevnější a nejsnáze dosažitelnou hodnotou je její schopnost vrátit čas pracovníkům. Umožňuje pracovníkům soustředit se na nejpůsobivější prvky jejich rolí, jako je řešení problémů na míru, vystupování jako partner klientům a ponoření se do komplexních obchodních požadavků kupujících.

Takže v éře generativní AIOtázka zní: jak můžeme využít své vrozené lidské schopnosti nejen k podpoře produktivity, ale také k přetvoření toho, jak o ní přemýšlíme? Níže prozkoumáme hluboký dopad AI na pracoviště a zvýšený význam měkkých dovedností v éře automatizace.

Jak umělá inteligence posunula dynamiku pracoviště

Dnešní pracoviště se jen málo podobá pracovišti před deseti lety, a to díky transformačním posunům, které přináší technologie a vyvíjející se pracovní kultura. Generativní nástroje umělé inteligence, jako je ChatGPT, Midjourney a DALL·E, patří v dnešní době k nejkřiklavějším způsobům využití umělé inteligence, ale neměřitelnou hodnotu pro podniky přinesla také analytika založená na umělé inteligenci, která analyzuje rozsáhlé datové sady, identifikuje vzory a generuje přehledy.

Zvažte čtyři typy analýzy dat s podporou AI:

• Popisná analytika se dívá na historická data, aby nám řekla, co se stalo. Tento typ objektivně kvantifikuje, měří a monitoruje, jako je výkon prodeje, prodeje podle regionu a zprávy o výhrách/ztrátách.
• Diagnostické analýzy nám řeknou, proč se to stalo. Diagnostika využívá objektivní měřítka, která uživatelům pomáhají lépe porozumět subjektivním faktorům, které vedly k výsledkům. Diagnostické nástroje produkují analýzy věcí, jako je ztráta obchodu, délka prodejního cyklu, odchod zákazníků a výkon zástupců.
• Prediktivní analytika předpovídá, co se pravděpodobně stane v budoucnu, pomocí subjektivních i objektivních vstupů k hodnocení potenciálních zákazníků, předvídání odchodu zákazníků, předpovídání poptávky a prodeje a modelování pravděpodobnosti uzavření konkrétních obchodů. V zásadě mohou prediktivní modely používat externí signály a data – jako je celkový výkon trhu – k modelování probíhajících trendů.
• Preskriptivní analytika nám radí, jaké další kroky je třeba podniknout na základě výše uvedeného. Většina lidí zná toto odvětví analytiky ze svého osobního života. Stejná technologie, která řídí algoritmy návrhů Netflix, TikTok a YouTube, může zvážit akce kupujících a prodávajících, aby navrhly, co by mělo následovat.

Preskriptivní analytika je místo, kde mohou podniky získat největší hodnotu, a jsou nejblíže, jak jsme se dosud dostali k replikaci lidské vynalézavosti. Tyto modely proměňují vhled v akci a akci ve výsledky. Tyto výsledky pak mohou být kodifikovány pro konzistenci a opakovatelnost. Stále však vyžadují lidský dohled a spolupráci.

Integrace umělé inteligence jako taková nejen redefinuje povahu práce, ale bude i nadále přetvářet složení pracovní síly. Organizace pravděpodobně kladou důraz na jednotlivce, kteří mají kombinaci technických znalostí a měkkých dovedností, což znamená, že je důležité nezapomínat na hodnotu lidského doteku.

Hodnota měkkých dovedností v automatizovaném světě 

Zatímco umělá inteligence zvládá rutinní a analytické aspekty úkolu, lidé přispívají svou kreativitou, empatií a schopnostmi kritického myšlení. Dokonce i ty nejpokročilejší modely AI současnosti nedostatek emoční inteligence, čímž se lidé stávají nedílnou součástí efektivní komunikace. Lidé do interakcí vnášejí věci, které umělá inteligence nedokáže; přinášejí své životní zkušenosti, životní zkušenosti osoby, které naslouchají, a schopnost promýšlet nuance, které ani umělá inteligence nedokáže zachytit. A stejně jako se umělá inteligence dokáže sama trénovat, jsou lidé nepostradatelní v koučování a mentorování pro podporu produktivity na pracovišti.

Tyto měkké dovednosti jsou zvláště důležité v činnostech generujících příjmy a zaměřených na vztahy jako prodeje. Například manažer prodeje pracuje s novým prodejcem a tento prodejce spolupracuje s jejím přímým kontaktním místem (POC) na účtu potenciálního zákazníka. Cílem tohoto prodejce v dřívější kariéře je přimět POC, aby ji představil viceprezidentovi prodeje, protože ví, že viceprezident bude nakonec rozhodovat a musí být zapojen do procesu hodnocení. Ale při videohovoru se POC zdráhá představit. Možná, že POC chce ujištění, že prodejce nevyjde „mimo scénář“ a nepřiměje ho vypadat hloupě, když ji postaví před svého viceprezidenta prodeje.

Zpracování přirozeného jazyka K odstranění tohoto váhání lze použít nástroje (NLP), ale interpretace základních důvodů nemusí být v rámci možností řešení. Zde přichází na řadu lidský prvek, který bere to, co poskytuje nástroj AI, a přidává odborné znalosti a kontext na základě zkušeností. Manažer, který rozumí nuancím práce s klienty, může novému prodejci poradit, jak zvládnout zbytek rozhovoru, aby navázal důvěru s POC. Jak konverzace pokračuje, tento střed vede následné materiály systému k zajištění vhodné, přizpůsobené a efektivní reakce.

Toto je jen jeden z mnoha příkladů toho, jak lidé vkládají hodnotu do činností, které uzavírají obchody a pohánějí podnik vpřed. Při podpoře mezilidských vztahů si lidé mohou pamatovat i malé detaily, které ukazují skutečnou péči, nacházet nové způsoby spolupráce, které odpovídají specifickým potřebám zaměstnanců nebo pomáhají utvářet podpůrné pracovní prostředí. Tyto věci v konečném důsledku řídí obchodní výsledky, díky čemuž jsou stejně produktivní jako automatické dokončování úkolů AI.

Bottom Line

Umělá inteligence a pokročilá analytika nepopiratelně způsobily revoluci na pracovišti, automatizovaly rutinní úkoly a zjednodušovaly procesy s nebývalou rychlostí a efektivitou. Podstata produktivity však přesahuje pouhou rychlost; spočívá v hmatatelných výsledcích, které přispívají k úspěchu a růstu podniků. Zatímco umělá inteligence zvládá únavné a manuální aspekty úkolů, lidé se stávají nepostradatelnými přispěvateli.

Jak se pohybujeme ve vyvíjejícím se prostředí práce kde AI a lidská spolupráce se stává normou, symbiotický vztah mezi technologií a lidskými dovednostmi se ukazuje jako hnací síla inovativních řešení a trvalého obchodního úspěchu. Při přetváření toho, jak přemýšlíme o produktivitě, je zásadní uznat a oslavit trvalou hodnotu lidského doteku, který ve své mnohostranné podobě stojí bok po boku s AI při vytváření smysluplných obchodních výsledků.