Měna produktivity: AI a lidský prvek

V posledních několika letech se způsob, jakým pracujeme, dramaticky změnil díky novým trendům na pracovišti a technologiím. AI rychle předefinovala pravidla produktivity v obchodním světě; e-maily, příspěvky na sociálních médiích, obrázky, prezentace a videa lze všechny generovat během několika kliknutí, ne dnů.

Ale produktivita není definována pouze rychlostí. Stejně důležité jsou kvalita a výsledky. Ano, začínáme důvěřovat AI s increasingly důležitými úkoly, od řízení až po předpověď a dokonce medicínské diagnózy, v některých případech. Nicméně, existuje stále mnoho věcí, které profitují (a budou i nadále profitovat) z toho, že na palubě je člověk. Protože lidský dotek má vrozenou hodnotu. Podporuje důvěru a spojení způsoby, které stroje jsou stále daleko od efektivní replikace.

Co se stává zřejmým, jakmile se urychlila adopce AI, je to, že její nejzřetelnější a nejsnazší hodnotový proposition je její schopnost vrátit čas pracovníkům. Umožňuje pracovníkům soustředit se na nejvýznamnější prvky jejich rolí, jako je přizpůsobené řešení problémů, působení jako partner klientům a ponoření se do komplexních obchodních požadavků kupujících.

Takže v éře generativní AI, se otázka stává: jak můžeme použít naše vrozené lidské dovednosti, aby ne pouze poháněly produktivitu, ale také změnily, jak o ní přemýšlíme vůbec? Níže prozkoumáme hluboký dopad AI na pracoviště a zvýšenou důležitost měkkých dovedností v éře automatizace.

Jak AI změnila dynamiku pracoviště

Pracoviště dneška nese málo podobnosti s tím z před deseti lety, díky transformačním posunům přineseným technologií a měnící se kulturou práce. Generativní nástroje AI, jako je ChatGPT, Midjourney a DALL·E, jsou mezi těmi nápadnějšími použitími AI dnes, ale AI-poháněná analytika, která analyzují rozsáhlé datové sady, identifikují vzorce a generují přehledy, také přinesly nevyčíslitelnou hodnotu podnikům.

Zvažte čtyři typy AI-poháněné datové analytiky:

• Popisová analytika se dívá na historická data, aby nám řekla, co se stalo. Tento typ kvantifikuje, měří a monitoruje objektivně, jako je prodejní výkon, prodej podle regionu a zprávy o výhře/prohře.
• Diagnostická analytika nám říká, proč se to stalo. Diagnostika používá objektivní měření, aby uživatelům pomohla lépe pochopit subjektivní faktory, které vedly k výsledkům. Diagnostické nástroje produkují analýzy pro věci, jako je ztráta obchodu, délka prodejního cyklu, odchod zákazníků a výkon zástupce.
• Předpovědní analytika předpovídá, co se pravděpodobně stane v budoucnu, pomocí både subjektivních a objektivních vstupů pro ohodnocení leadů, anticipaci odchodu, předpověď poptávky a prodejů a modelování pravděpodobnosti uzavření konkrétních obchodů. Kriticky, předpovědní modely mohou použít externí signály a data – jako celkový výkon trhu – pro modelování trendů v pokroku.
• Předepisovací analytika nás informuje o dalších krocích, které máme podniknout, na základě všeho výše uvedeného. Většina lidí bude s tímto odvětvím analytiky熟á z jejich osobního života. Stejná technologie, která pohání algoritmy návrhů Netflixu, TikToku a YouTube, může vážit akce kupujícího a prodávajícího, aby navrhla, co by mělo následovat.

Předepisovací analytika jsou tam, kde podniky mohou získat největší hodnotu a jsou nejbližší, kam jsme dosud přišli k replikaci lidské originality. Tyto modely převádějí přehledy na akce a akce na výsledky. Tyto výsledky lze poté kodifikovat pro konzistenci a opakovatelnost. Nicméně, stále vyžadují lidský dohled a spolupráci.

Jako taková, integrace AI nejen předefinuje povahu práce, ale také bude i nadále měnit složení pracovní síly. Organizace budou pravděpodobně klást důraz na jedince, kteří vlastní kombinaci technických odborných znalostí a měkkých dovedností, což znamená, že je kritické nezapomínat na hodnotu lidského doteku.

Hodnota měkkých dovedností v automatizovaném světě

Zatímco AI zpracovává rutinní a analytické aspekty úkolu, lidé přispívají svou kreativitou, empatií a kritickým myšlením. I ty nejvyspělejší modely AI dnes postrádají emocionální inteligenci, což činí lidi integračními v efektivní komunikaci. Lidé přinášejí do interakcí věci, které AI nemůže; lidé přinášejí své životní zkušenosti, životní zkušenosti osoby, které naslouchají, a schopnost přemýšlet o nuancích, které dokonce AI nemůže chytit. A stejně jako AI může trénovat sama sebe, lidé jsou nepostradatelní v koučování a mentorství, aby podpořili produktivitu na pracovišti.

Tyto měkké dovednosti jsou zvláště důležité v aktivitách generujících výnosy, zaměřených na vztahy, jako je prodej. Například prodejní manažer pracuje s novým prodejcem a ten prodejce se angažuje se svým přímým kontaktním místem (POC) na účtu prospectu. Cílem tohoto prodejce je získat POC, aby ho představil VP prodeje, protože ví, že VP bude nakonec rozhodovat a musí být zapojen do procesu hodnocení.

Přírodní zpracování jazyka (NLP) nástroje lze použít k zachycení této váhavosti, ale interpretace základních důvodů pro ni nemusí být v rámci možností řešení. To je místo, kde lidský prvek vstupuje, přebírající to, co nástroj AI poskytl, a přidávající odborné znalosti a kontext založený na zkušenostech. Manažer, chápající nuance práce s klienty, může poradit novému prodejci, jak zvládnout zbytek konverzace, aby navázal důvěru s POC. Jak konverzace pokračuje, tento pivot směruje následné materiály systému, aby zajistil vhodnou, přizpůsobenou a efektivní odpověď.

To je pouze jeden z mnoha příkladů, jak lidé vkládají hodnotu do aktivit, které uzavírají obchody a pohánějí podnik dopředu. Při vytváření mezilidských vztahů lidé mohou také pamatovat malé detaily, které ukazují opravdovou péči, najít nové způsoby, jak spolupracovat, aby vyhovovaly specifickým potřebám zaměstnanců, nebo pomoci vytvořit podpůrné pracovní prostředí. Tyto věci nakonec pohánějí obchodní výsledky, dělají je stejně produktivní jako dokončování úkolů AI.

Závěrečné shrnutí

AI a pokročilá analytika nezpochybnitelně revolucionalizovaly pracoviště, automatizovaly rutinní úkoly a zefektivnily procesy s bezprecedentní rychlostí a efektivitou. Nicméně, esence produktivity přesahuje pouhou rychlost; spočívá v hmotných výsledcích, které přispívají k úspěchu a růstu podniků. Zatímco AI zpracovává nudné a manuální aspekty úkolů, lidé se objevují jako nepostradatelní přispěvatelé.

Jak se pohybujeme v měnícím se krajině práce, kde spolupráce AI a lidí se stává normou, symbiotický vztah mezi technologií a lidskými dovednostmi se objevuje jako hnací síla za inovativními řešeními a trvalým obchodním úspěchem. Při přehodnocování, jak přemýšlíme o produktivitě, je kritické uznat a oslavit trvalou hodnotu lidského doteku, který, ve své mnohých formách, stojí ramenem k ramenům s AI při produkci významných obchodních výsledků.