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Wie man den Wert eines GenAI-aktiven Arbeitskräftepotenzials realisiert

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Vielen Dank an OpenAI’s ChatGPT, das heute fast jeder über GenAI weiß. Seine Fähigkeit, den Durst nach Wissen mit einem einfachen Prompt zu stillen, hat es viral gemacht. Die Nutzung dieses Tools ist wirklich beeindruckend. Es gewann eine Million Benutzer in nur fünf Tagen und zog mehr als 100 Millionen Besucher in seinen ersten few Monaten an. Individuen und Organisationen integrieren es mit großer Begeisterung in ihren Alltag und ihre Aktivitäten.

Und doch – obwohl GenAI weltberühmt ist, sind nur wenige über die Experimentierphase hinausgegangen. Organisationen sind von seinem Potenzial begeistert, aber oft kämpfen sie darum, es in einem Umfang zu adoptieren, der letztendlich messbaren Wert schaffen kann.

In meiner Rolle hatte ich das Glück, beobachten zu können, wie AI die Art und Weise verändert, wie Organisationen operieren, und den Wert, den sie für Kunden liefern kann. Doch Unternehmen benötigen einen Leitfaden, um Potenzial in Leistung umzuwandeln. Mit diesen Herausforderungen im Hinterkopf hat mein Team eine Roll-out-Experimentierung mit Microsofts M365 Copilot durchgeführt, um wertvolle Erkenntnisse und praktische Strategien für Unternehmen zu entwickeln, die eine erfolgreiche Adoption und eine bedeutende ROI erzielen möchten.

Unser Weg zum GenAI-Wert

Als wir Copilot adoptierten, half uns unsere Herangehensweise, zu identifizieren, wo dessen Fähigkeiten Wert hinzufügen konnten.

Unsere Erfahrung könnte für jede Organisation nützlich sein, die GenAI in ihre Workflows einführen möchte.

Hier sind einige der Maßnahmen, die uns auf dem Weg geholfen haben:

  • Beginnen Sie mit einem strukturierten Adoptionsrahmen. Für die Einführung von GenAI-Fähigkeiten begannen wir damit, Personen in unserer Organisation zu identifizieren, die davon profitieren könnten, und dann spezifische und hochzielgerichtete Anwendungsfälle für die Technologie. Schließlich erstellten wir personalisierte Schulungspläne für jede Rolle oder Person, die den Benutzern genau zeigen, wie sie das meiste aus der Fähigkeit herausholen können.
  • Verwenden Sie Experimente, um die Technologie zu validieren. Für Copilot führten wir ein Experiment mit drei Benutzergruppen durch. Gruppe A hatte keine Copilot-Lizenzen, während Gruppe B einfach Zugang zum Tool erhielt, ohne Schulung oder Anleitung: es lag an ihnen, herauszufinden, was zu tun war. Gruppe C erhielt unseren vollständigen Adoptionsrahmen. Die Ergebnisse? Wir sahen eine 31-prozentige Steigerung der Adoption in Gruppe C im Vergleich zu Gruppe B. Darüber hinaus registrierte Gruppe C eine Zeitersparnis von 2,5 Stunden pro Woche im Vergleich zu 1,8 Stunden pro Woche für Gruppe B. Das Experiment gab uns auch Basisdaten, beispielsweise darüber, wie viel Zeit Teams für bestimmte Aufgaben wie die Erstellung von Präsentationen sparen konnten. Dies war ein weiteres starkes Beispiel und Argument, das bestätigte, dass unser Adoptionsrahmen funktionierte.
  • Beteiligen Sie die Mitarbeiter eng am Prozess. Übungen wie unser Copilot-Experiment helfen sicherzustellen, dass Menschen sich eher mit neuer Technologie befassen. Wir beteiligten die Menschen eng an der Auswahl der Anwendungsfälle für Copilot, was es relatabler macht und die Adoption antreibt und letztendlich die ROI verbessert. Dieser Prozess schafft auch Botschafter. Da unser Gruppe-C-Kohort den Wert der Technologie für sich selbst klar sehen konnte, setzten sie sich für sie im gesamten Unternehmen und insbesondere in ihren Teams ein und förderten weitere Adoption.
  • Erstellen Sie hyperpersonalisierte und kontinuierliche Schulungspläne. Wir arbeiteten mit Projektmanagern und Prozesseigentümern zusammen, um sicherzustellen, dass die Copilot-Anwendungsfälle relevant für ihre täglichen Aufgaben waren, wie z.B. die Erstellung von Präsentationen mit sehr kurzer Vorlaufzeit. Mit diesem Verständnis erstellten wir hochgradig zugeschnittene Schulungen, die zeigten, wie die Technologie ihnen helfen konnte, ihre Ziele zu erreichen. Wir fanden auch, dass kontinuierliche Schulungen zur Erstellung von Prompts sehr wertvoll waren, um den Menschen zu helfen, den besten Wert aus GenAI zu ziehen. Es macht auch Spaß und hilft, die Gemeinschaft zu vereinen. Zum Beispiel haben wir eine Gruppe erstellt, in der wir nützliche Prompts teilen, und wir haben regelmäßige kurze Teilen-Sitzungen.
  • Nutzen Sie Partner. Wir nutzten unseren Partner, um uns zu helfen, indem sie spezifische Anwendungsfälle und Schulungsangebote einbrachten, die halfen, unsere Fähigkeiten aufzubauen. In einem Bereich, der so schnell wie GenAI verändert, sind Partnerschaft und Zusammenarbeit unerlässlich, um gute Ergebnisse zu erzielen.
  • Kommunizieren Sie proaktiv über Bedenken der Mitarbeiter. Fragen zu ethischer AI und ob sie Menschen ihre Jobs stehlen werden, sind häufig. Es ist daher wichtig, sicherzustellen, dass der Adoptionsrahmen ethische AI und den ethischen Einsatz von AI klar definiert. Um einen verantwortungsvollen und sicheren Einsatz von AI sicherzustellen, nutzten wir unseren Responsible-AI-Rahmen. Dieser Rahmen bietet klare Richtlinien für unsere Mitarbeiter, die mit unseren Unternehmenswerten übereinstimmen und ihnen helfen, AI verantwortungsvoll zu verwenden. Und um Bedenken hinsichtlich des Einflusses von GenAI auf Jobs zu zerstreuen, konzentrierten wir uns auf seine Fähigkeit, unpopuläre, alltägliche und zeitaufwändige Aufgaben wie Protokollführung, Erstellung von Kommunikationen oder Durchsuchen eines überfüllten E-Mail-Postfachs zu übernehmen. Als ihre Fähigkeiten wuchsen, führten wir komplexere Techniken ein, einschließlich der Verbesserung ihrer Fähigkeit, erweiterte Prompts zu erstellen, die präzisere und zugeschnittene Ausgaben liefern.

Zeit, Innovation und Schulung

Unsere Erfahrung mit Copilot und anderen GenAI-Projekten ist, dass eine strukturierte Pilotphase der Schlüssel ist und dass Menschen Zeit benötigen, um die innovative Technologie zu lernen. Es ist auch notwendig, einen Rahmen für AI-Adoption und Change-Management zu haben, der auf die spezifischen Bedürfnisse Ihres Teams zugeschnitten ist. Kombiniert mit Schulung und aktiver Einbindung der Benutzer, wird dies motivieren und Bedenken hinsichtlich GenAI zerstreuen.

Sobald sich die Technologie in der Organisation verankert und sich ausbreitet, wird sie Teil der Kultur und beschleunigt Ihren Weg, realen Wert aus GenAI zu realisieren.

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Sarah Lundgren ist die Direktorin des Transformation Office bei Lenovo's Solutions and Services Group (SSG). Mit Sitz in Wien leitet Sarah AI-getriebene Transformationsinitiativen, die innovative Technologie mit praktischen Geschäftsergebnissen verbinden und Umgebungen schaffen, in denen AI messbare Werte erzeugt.

Mit über 20+ Jahren Erfahrung in der IT-Branche hat Sarah verschiedene Rollen innegehabt, oft große Transformationsaktivitäten vorangetrieben. Sie hat erfolgreich wichtige Initiativen wie die globale Implementierung von Lenovo's Services CRM, die Verlagerung von Geschäftsbetrieben von externen zu internen und die AI-Transformation geleitet.

Sarahs Ansatz balanciert innovative Technologie mit einem tiefen Verständnis für menschliche Verbindungen. Sie ist leidenschaftlich daran interessiert, Komplexität zu vereinfachen und sicherzustellen, dass AI sowohl organisatorischen als auch gesellschaftlichen Bedürfnissen dient. Ihre Expertise liegt in der Steuerung von Transformationen mit einem menschenorientierten Ansatz, der mit Lenovo's Mission übereinstimmt, Smartere Technologie für alle bereitzustellen.

Eine neugierige und kontinuierliche Lernerin mit einer Leidenschaft für die Schaffung von Werten für Menschen durch AI, ist Sarah bekannt für ihre Fähigkeit, in das Unbekannte einzutauchen und strukturierte Pfade zu schaffen, die Werte für die Teams mit Klarheit über "wer tut was wann" und ihre Kunden erzeugen. Außerhalb der Arbeit ist sie eine leidenschaftliche Köchin, die ihre kulinarischen Fähigkeiten ohne Handbücher experimentiert.