Valutaen for produktivitet: AI og det menneskelige element

Inden for de sidste få år er måden, vi arbejder på, blevet fuldstændigt omdefineret af nye tendenser på arbejdspladsen og teknologi. AI har hurtigt gendefineret reglerne for produktivitet i forretningsverdenen; e-mails, sociale medieindlæg, billeder, præsentationer og videoer kan alle genereres inden for få klik, ikke dage.

Men produktivitet defineres ikke kun af hastighed. Lige så vigtigt er kvalitet og resultater. Ja, vi er begyndt at betro AI med stadig vigtigere opgaver, fra kørsel til prognoser og endda medicinske diagnoser i visse tilfælde. Men der er stadig mange ting, der kan nyde (og vil fortsætte med at nyde) af at have en person i spidsen. Fordi det menneskelige touch har en indre værdi. Det fremmer tillid og forbindelse på måder, som maskiner endnu ikke kan replikere effektivt.

Hvad der bliver tydeligt, da AI-adoptionshastigheden er accelereret, er, at dens mest åbenlyse og lettest tilgængelige værdi er dens evne til at give tid tilbage til arbejdere. Det giver arbejdere mulighed for at fokusere på de mest betydningsfulde aspekter af deres roller, som f.eks. tilpasset problemløsning, at fungere som partner for kunder og at dykke ned i købernes komplekse forretningskrav.

I æraen med generativ AI bliver spørgsmålet: Hvordan kan vi bruge vores medfødte menneskelige færdigheder til ikke kun at drive produktivitet, men omdefinere, hvordan vi tænker om det overhovedet? Herunder vil vi udforske den dybe indvirkning af AI på arbejdspladsen og den øgede betydning af bløde færdigheder i automationens æra.

Hvordan AI har ændret arbejdspladsdynamikken

Arbejdspladsen i dag ligner kun lidt den, der var for et årti siden, takket være transformative ændringer, der er sket som følge af teknologi og udvikling af arbejdskultur. Generative AI-værktøjer som ChatGPT, Midjourney og DALL·E er blandt de mere iøjnefaldende brug af AI i dag, men AI-drevne analyser, der analyserer store datasæt, identificerer mønstre og genererer indsigt, har også bragt uvurderlig værdi til forretninger.

Overvej fire typer AI-aktiveret dataanalyse:

• Beskrivende analyser ser på historiske data for at fortælle os, hvad der skete. Denne type kvantificerer, måler og overvåger objektivt, som f.eks. salgspræstation, salg pr. region og sejr/tab-rapporter.
• Diagnostiske analyser fortæller os, hvorfor det skete. Diagnostik bruger objektive målinger til at hjælpe brugerne med at forstå de subjektive faktorer, der førte til resultaterne. Diagnostiske værktøjer producerer analyser af ting som f.eks. tab af kunder, længde af salgscyklus, kundeskift og præstationsniveau for salgsrepræsentanter.
• Prediktive analyser forudser, hvad der sandsynligvis vil ske i fremtiden ved hjælp af både subjektive og objektive input til at score leads, forudse kundeskift, forudse efterspørgsel og salg og model sandsynligheden for, at bestemte aftaler bliver gennemført. Vigtigt er, at prediktive modeller kan bruge eksterne signaler og data – som f.eks. markedets samlede præstation – til at modeltrende i udvikling.
• Preskriptive analyser råder os om, hvilke næste skridt at tage på baggrund af alt ovenstående. De fleste mennesker vil være bekendt med denne gren af analyser fra deres personlige liv. Den samme teknologi, der driver Netflix, TikTok og YouTubes anbefalingsalgoritmer, kan vægte købers og sælgers handlinger for at foreslå, hvad der skal ske herefter.

Preskriptive analyser er, hvor forretninger kan udlede den største værdi, og er det nærmeste, vi er kommet til at replikere menneskelig opfindsomhed hidtil. Disse modeller omdanner indsigt til handling og handling til resultater. Disse resultater kan derefter kodificeres for konsistens og gentagelse. Men de kræver stadig menneskelig oversigt og samarbejde.

Som sådan vil integrationen af AI ikke kun omdefinere arbejdets natur, men vil også fortsætte med at omforme arbejdsstyrkens sammensætning. Organisationer vil sandsynligvis sætte pris på individer, der besidder en blanding af teknisk ekspertise og bløde færdigheder, hvilket betyder, at det er kritisk at ikke glemme værdien af det menneskelige touch.

Værdien af bløde færdigheder i en automatiseret verden

Mens AI håndterer de rutinemæssige og analytiske aspekter af en opgave, bidrager mennesker med deres kreativitet, empati og kritiske tænkning. Selv de mest avancerede AI-modeller i dag mangler emotionel intelligens, hvilket gør mennesker essentielle i effektiv kommunikation. Mennesker bringer ting til interaktioner, som AI ikke kan; mennesker bringer deres livserfaring, den person, de lytter til, og evnen til at tænke igennem nuancer, som selv AI ikke kan fange. Og på samme måde, som AI kan træne sig selv, er mennesker uundværlige i coaching og mentorering for at fremme produktivitet på arbejdspladsen.

Disse bløde færdigheder er særligt vigtige i indtægtsgenererende, relationsskabende aktiviteter som salg. For eksempel arbejder en salgschef med en ny sælger, og denne sælger er i gang med at engagere sig med sin direkte kontaktperson (POC) på en prospektkonto. Denne tidlige sælgers mål er at få POC til at introducere hende for vicepræsidenten for salg, fordi hun ved, at vicepræsidenten vil være den endelige beslutningstager og skal være involveret i evalueringen.

Naturlig sprogbehandling (NLP)-værktøjer kan bruges til at opdage denne tøven, men at fortolke de underliggende årsager til den kan ikke nødvendigvis være inden for løsningens muligheder. Det er her, det menneskelige element kommer ind, tager det, som AI-værktøjet har givet, og tilføjer ekspertise og kontekst baseret på erfaring. Chefen, der forstår nuancerne ved at arbejde med kunder, kan rådgive den nye sælger om, hvordan han skal håndtere resten af samtalen for at etablere tillid med POC. Da samtalen fortsætter, guide denne vending systemets følgende materiale til at sikre en passende, tilpasset og effektiv respons.

Dette er kun et af mange eksempler på, hvordan mennesker indsætter værdi i aktiviteter, der lukker aftaler og fremmer en forretning. I fremme af interpersonlige relationer kan mennesker også huske små detaljer, der viser ægte omsorg, finde nye måder at samarbejde på, der passer medarbejdernes specifikke behov, eller hjælpe med at forme en støttende arbejdsmiljø. Disse ting driver forretningsresultater i sidste ende og gør dem lige så produktive som AI’s automatiserede opgaveafslutning.

Bottom Line

AI og avanceret analyse har uden tvivl revolutioneret arbejdspladsen, automatiseret rutineopgaver og strømlinjet processer med en hidtil uset hastighed og effektivitet. Men produktivitetens væsen går ud over blot hastighed; det ligger i de konkrete resultater, der bidrager til forretningers succes og vækst. Da AI håndterer de kedelige og manuelle aspekter af opgaver, opstår mennesker som uundværlige bidragydere.

Da vi navigerer i det udviklende landskab af arbejde, hvor AI og menneskelig samarbejde bliver normen, opstår den symbiotiske relation mellem teknologi og menneskelige færdigheder som drivkraften bag innovative løsninger og varig forretningsucces. I omdefineringen af, hvordan vi tænker om produktivitet, er det afgørende at anerkende og fejre den varige værdi af det menneskelige touch, der i sin multifacetterede form står skulder ved skulder med AI i produktionen af meningsfulde forretningsresultater.