Δημιουργία αξιόπιστης τεχνητής νοημοσύνης για το εργατικό δυναμικό πρώτης γραμμής: Γιατί η συμμόρφωση και η ακεραιότητα της επικοινωνίας πρέπει να προηγούνται

Η συζήτηση γύρω από την Τεχνητή Νοημοσύνη στον χώρο εργασίας είναι έντονη, αλλά συχνά λείπουν οι φωνές που έχουν μεγαλύτερη σημασία: το εργατικό δυναμικό πρώτης γραμμής. Ενώ πολλοί ηγέτες διερευνούν πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βελτιώσει την παραγωγικότητα ή να επιταχύνει τη λήψη αποφάσεων, πολύ λιγότεροι εξετάζουν πώς μοιάζει η υπεύθυνη υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης σε κλάδους όπου η ακρίβεια επικοινωνίας, η κανονιστική συμμόρφωση και η επιχειρησιακή σαφήνεια δεν είναι απλώς βέλτιστες πρακτικές - είναι κρίσιμες για τις επιχειρήσεις.

Οι εργαζόμενοι πρώτης γραμμής αποτελούν περισσότερο από το 80% του παγκόσμιου εργατικού δυναμικού. Διατηρούν τα ράφια γεμάτα, κατασκευάζουν προϊόντα, φροντίζουν ασθενείς και διαχειρίζονται τις αλυσίδες εφοδιασμού. Κι όμως, εδώ και χρόνια, αυτές οι ομάδες έχουν μείνει πίσω στις πρωτοβουλίες ψηφιακού μετασχηματισμού. Τώρα, με την τεχνητή νοημοσύνη να μπαίνει στο προσκήνιο, είναι ζωτικής σημασίας να μην επαναλάβουμε τα ίδια λάθη.

Η εργασία στην πρώτη γραμμή είναι διαφορετική — και έτσι είναι και οι κίνδυνοι

Σε αντίθεση με τους εταιρικούς ρόλους, οι θέσεις εργασίας πρώτης γραμμής βασίζονται σε ταχεία, αποκεντρωμένη επικοινωνία και σε επιχειρησιακές αποφάσεις σε κλάσματα δευτερολέπτου. Μια ενημέρωση προγραμματισμού, μια αλλαγή πολιτικής ή μια ειδοποίηση ασφαλείας πρέπει να είναι σαφής, ακριβής και να παρέχεται άμεσα. Τα διακυβεύματα είναι μεγαλύτερα όταν η παραπληροφόρηση μπορεί να θέσει σε κίνδυνο την ασφάλεια των εργαζομένων, να διαταράξει τις λειτουργίες ή να παραβιάσει τους εργασιακούς κανονισμούς.

Πάρτε, για παράδειγμα, μια ομάδα logistics που συντονίζει παραδόσεις κατά τη διάρκεια ακραίων καιρικών φαινομένων. Εάν μια ειδοποίηση που δημιουργείται από τεχνητή νοημοσύνη μεταδώσει λανθασμένα ένα κλείσιμο ή καθυστέρηση δρόμου, οι συνέπειες δεν είναι μόνο λειτουργικές - μπορούν να θέσουν σε κίνδυνο την ασφάλεια των εργαζομένων και την κανονιστική αναφορά. Αυτός είναι ο πραγματικός κίνδυνος της ανάπτυξης εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης χωρίς τα κατάλληλα προστατευτικά κιγκλιδώματα.

Το τελευταίο μας Έκθεση Παλμού Εργατικού Δυναμικού Πρώτης Γραμμής διαπίστωσε ότι σχεδόν οι μισοί διευθυντές πρώτης γραμμής αισθάνονται ότι δεν έχουν επαρκείς πόρους για να υποστηρίξουν τις ομάδες τους και η κακώς εφαρμοσμένη τεχνολογία επιδεινώνει αυτό το πρόβλημα. Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί είτε να διευρύνει είτε να καλύψει αυτό το κενό υποστήριξης ανάλογα με το πόσο σκόπιμα έχει κατασκευαστεί και εφαρμοστεί.

Γιατί η εμπιστοσύνη στην τεχνητή νοημοσύνη έχει μεγαλύτερη σημασία στην πρώτη γραμμή

Η έρευνά μας και οι συνομιλίες μας με ηγέτες πρώτης γραμμής αποκαλύπτουν ένα χάσμα εμπιστοσύνης στην υιοθέτηση της Τεχνητής Νοημοσύνης σε περιβάλλοντα πρώτης γραμμής. Ενώ οι ηγέτες των επιχειρήσεων είναι πρόθυμοι να υιοθετήσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη, πολλοί εργαζόμενοι και διευθυντές πρώτης γραμμής παραμένουν επιφυλακτικοί. Και δεν είναι δύσκολο να καταλάβουμε γιατί. Ιστορικά, η ανάπτυξη τεχνολογίας γινόταν από πάνω προς τα κάτω, με περιορισμένη συμβολή από τους χρήστες που χρησιμοποιούν τα εργαλεία.

Η αποσύνδεση δεν είναι μόνο πολιτισμική, είναι λειτουργική. Σύμφωνα με το Παγκόσμιο Οικονομικό Φόρουμ, ενώ πάνω από το 75% των εταιρειών σχεδιάζουν να υιοθετήσουν τεχνολογίες Τεχνητής Νοημοσύνης τα επόμενα πέντε χρόνια, μόνο το 2% είναι επί του παρόντος προετοιμασμένο για εφαρμογή σε μεγάλη κλίμακα, υπογραμμίζοντας ένα σημαντικό κενό ετοιμότητας που θα μπορούσε να αφήσει πίσω τις ομάδες πρώτης γραμμής. Εάν η Τεχνητή Νοημοσύνη πρόκειται πραγματικά να υποστηρίξει τους εργαζόμενους πρώτης γραμμής, πρέπει να σχεδιαστεί λαμβάνοντας υπόψη την πραγματικότητά τους. Αυτό σημαίνει ότι οι ηγέτες πρέπει να εξηγούν με σαφήνεια πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη λαμβάνει αποφάσεις, πότε εμπλέκεται ανθρώπινη εποπτεία και πώς προστατεύονται τα δεδομένα των εργαζομένων.

Δημιουργία Υπεύθυνης Τεχνητής Νοημοσύνης για Ομάδες Πρώτης Γραμμής

Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βελτιώσει την εργασία στην πρώτη γραμμή – αλλά μόνο όταν οι ηγέτες την εφαρμόζουν υπεύθυνα. Υπάρχουν τρεις αρχές που πιστεύω ότι θα πρέπει να καθοδηγούν αυτήν την προσπάθεια:

• Προστασία απορρήτου δεδομένωνΤα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης θα πρέπει να συλλέγουν μόνο τα απαραίτητα και να προστατεύουν τις πληροφορίες των εργαζομένων. Σε κλάδους όπως η υγειονομική περίθαλψη και το λιανικό εμπόριο, όπου τα ωράρια βάρδιων, τα δεδομένα ασθενών και οι πληροφορίες μισθοδοσίας τέμνονται, η κακή χρήση ή η υπερβολική συλλογή δεδομένων μπορεί γρήγορα να οδηγήσει σε παραβιάσεις κανονισμών, όπως αυτές που σχετίζονται με τον GDPR ή τον HIPAA. Μεταξύ των οργανισμών με τους οποίους μιλάμε, εκείνοι που εισάγουν σαφή πρωτόκολλα συμμετοχής στην τεχνητή νοημοσύνη και διαφανείς πρακτικές αναφοράς αναφέρουν σταθερά υψηλότερα επίπεδα εμπιστοσύνης και υιοθέτησης από τους εργαζόμενους.
• Δώστε προτεραιότητα στην ακεραιότητα της επικοινωνίαςΟι ενημερώσεις και οι περιλήψεις που δημιουργούνται από την Τεχνητή Νοημοσύνη πρέπει να είναι ακριβείς, να λαμβάνουν υπόψη τα συμφραζόμενα και να είναι κατανοητές. Σε περιβάλλοντα παραγωγής, ακόμη και μικρές παρερμηνείες στις λειτουργικές ενημερώσεις που δημιουργούνται από την Τεχνητή Νοημοσύνη μπορούν να προκαλέσουν σύγχυση στο εργοστάσιο, γι' αυτό και οι ηγέτες τονίζουν τη σημασία της ανθρώπινης εποπτείας για κρίσιμες επικοινωνίες.
• Ευθυγράμμιση με τις κανονιστικές και λειτουργικές πραγματικότητεςΚάθε κλάδος πρώτης γραμμής, από τη φιλοξενία έως τις κατασκευές, λειτουργεί σύμφωνα με το δικό του σύνολο εργατικών νόμων, εντολών ασφαλείας και προτύπων αναφοράς. Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης πρέπει να σχεδιάζονται ώστε να ανταποκρίνονται σε αυτές τις απαιτήσεις και να προσαρμόζονται καθώς εξελίσσονται οι κανονισμοί. Σε κλάδους με αυστηρή ρύθμιση, όπως η εστίαση, η ενσωμάτωση των τοπικών ελέγχων της εργατικής νομοθεσίας στα συστήματα προγραμματισμού της τεχνητής νοημοσύνης είναι απαραίτητη για την αποφυγή προβλημάτων συμμόρφωσης — μια αυξανόμενη προτεραιότητα που ακούμε από πολλούς επιχειρησιακούς ηγέτες.

Αυτό δεν αφορά μόνο την τεχνολογία — είναι μια επιτακτική ανάγκη ηγεσίας

Στην ουσία, πρόκειται για εμπιστοσύνη. Εμπιστοσύνη στα συστήματα στα οποία ζητάμε από τις ομάδες πρώτης γραμμής μας να βασίζονται και εμπιστοσύνη στην ηγεσία για την υπεύθυνη ανάπτυξη της τεχνολογίας. Η Τεχνητή Νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στη βελτίωση των λειτουργιών, στη μείωση του διοικητικού φόρτου, ακόμη και στην ενίσχυση της εμπειρίας των εργαζομένων. Ωστόσο, αυτό πρέπει να γίνεται με διαφάνεια, με τους εργαζόμενους πρώτης γραμμής να συμμετέχουν ενεργά στη διαδικασία.

Αυτό που ακούω από τους ηγέτες πρώτης γραμμής είναι σαφές: η επιχειρησιακή σαφήνεια ξεκινά με την καλύτερη επικοινωνία. Η Τεχνητή Νοημοσύνη θα πρέπει να ενισχύει αυτή τη σαφήνεια, όχι να την θολώνει. Και θα πρέπει να υποστηρίζει, όχι να αντικαθιστά, τις κρίσιμες ανθρώπινες αποφάσεις που λαμβάνουν καθημερινά οι ηγέτες πρώτης γραμμής.

Καθώς η Τεχνητή Νοημοσύνη συνεχίζει να αναδιαμορφώνει τον χώρο εργασίας, οι οργανισμοί που θα πετύχουν δεν θα είναι εκείνοι που θα αγωνίζονται να υιοθετήσουν τα πιο φανταχτερά εργαλεία. Θα είναι εκείνοι που θα ενσωματώσουν προσεκτικά την Τεχνητή Νοημοσύνη στις δραστηριότητές τους, θα δώσουν προτεραιότητα στην εμπιστοσύνη και τη διαφάνεια και θα δημιουργήσουν συστήματα που αντικατοπτρίζουν την πραγματικότητα των ανθρώπων που κάνουν τις πιο απαιτητικές εργασίες.

Για τους εργοδότες πρώτης γραμμής, τώρα είναι η ώρα να επανεξετάσουν τον τρόπο με τον οποίο η Τεχνητή Νοημοσύνη εντάσσεται στις δραστηριότητές τους. Όχι μόνο ως εργαλείο για την αποτελεσματικότητα, αλλά και ως μέσο για την ενίσχυση της επικοινωνίας, την προστασία των εργαζομένων και τη διασφάλιση του μέλλοντος της επιχείρησής τους.

Τελικά, οι αποφάσεις που λαμβάνουν οι ηγέτες σήμερα θα διαμορφώσουν το μέλλον της εργασίας στην πρώτη γραμμή. Όταν σχεδιάζουμε την Τεχνητή Νοημοσύνη με επίκεντρο την ακεραιότητα, τη διαφάνεια και τις πραγματικότητες της πρώτης γραμμής, μπορεί να αποτελέσει ένα από τα πιο ισχυρά εργαλεία που διαθέτουμε για να βελτιώσουμε την εργασία των ανθρώπων που την εκτελούν.