Miten GenAI-pohjaisen työvoiman arvo voidaan toteuttaa

Kiitos OpenAI:n ChatGPT:lle, melkein jokainen tietää jo GenAI:sta. Sen kyky tyydyttää ihmisten tietämisen himo yksinkertaisella kehotuksella teki siitä viraalihitin. Tämän työkalun käyttö on todella vaikuttavaa. Se sai miljoona käyttäjää vain viidessä päivässä ja houkutteli yli 100 miljoonaa vierailijaa ensimmäisten kuukausien aikana. Yksilöt ja organisaatiot ottavat sen osaksi päivittäistä elämäänsä ja toimintaa suurella innostuksella.

Ja kuitenkin – vaikka GenAI on maailmanlaajuisesti kuuluisa, harva on edennyt kauemmas kokeilusta. Organisaatiot ovat innoissaan sen mahdollisuuksista, mutta usein kamppailevat sen omaksumisessa mittakaavassa, joka voisi lopulta luoda mitattavaa arvoa.

Tehtävässäni olen ollut etuoikeutettu nähdä, miten AI kehittää organisaatioiden toimintaa ja mitä arvoa se voi tuoda asiakkaille. Silti yrityksillä on tarve opasta muuttaa potentiaalia suorituskykyyn. Näiden haasteiden mielessä tiimini toteutti kokeilun Microsoftin M365 Copilotin kanssa, kehittääksemme arvokkaita näkemyksiä ja käytännön strategioita yrityksille, joilla on tavoitteena onnistunut omaksuminen ja merkittävä ROI.

Polku GenAI-arvoon

Kun tarkastelimme Copilotin omaksumista, lähestymistapamme auttoi meitä tunnistamaan, missä sen kyvyt voisivat lisätä arvoa.

Kokemuksemme voi olla hyödyllistä mille tahansa organisaatiolle, joka aikoo ottaa GenAI:sta osan työprosesseistaan.

Tässä on joitakin toimia, jotka auttoivat meitä matkalla:

• Aloita rakenteellisella omaksumiskehikolla. GenAI-kykyjen esittelyssä aloimme tunnistamalla henkilöhahmoja organisaatiomme, jotka voisivat hyötyä niistä, ja sitten tarkoitukseen suunnattuja ja kohdennettuja käyttötarkoituksia teknologialle. Lopulta luimme henkilökohtaiset koulutussuunnitelmat kullekin roolille tai hahmolle, jotka opastavat käyttäjiä huolellisesti, jotta he tietävät tarkalleen, miten tehdä parhaan mahdollisen hyödyn kyvystä.
• Käytä kokeilua teknologian vahvistamiseen. Copilotille suorittimme harjoituksen, jossa oli kolme käyttäjäryhmää. Ryhmä A:lla ei ollut Copilot-lisenssejä, kun taas Ryhmä B:lle annettiin vain pääsy työkaluun ilman koulutusta tai ohjausta: heidän oli itse selvittävä, mitä tehdä. Ryhmä C sai koko omaksumisemme kehikon. Tulokset? Näimme 31 prosentin kasvun omaksumisessa Ryhmä C:ssä verrattuna Ryhmä B:hen. Lisäksi Ryhmä C rekisteröi 2,5 tunnin viikoittaisen ajan säästön verrattuna Ryhmä B:n 1,8 tuntiin viikossa. Harjoitus antoi meille myös perustiedot, esimerkiksi siitä, kuinka paljon aikaa tiimit voivat säästää tiettyjen tehtävien, kuten esitysten luomisen, suhteen. Tämä oli toinen vahva esimerkki ja argumentti vahvistamaan, että omaksumisemme kehikko toimii.
• Ota työntekijät läheisesti mukaan prosessiin. Harjoitukset, kuten Copilot-kokeilumme, varmistavat, että ihmiset sitoutuvat uuteen teknologiaan. Saimme ihmisten osallistumaan mukaan valitsemaan Copilotin käyttötarkoituksia, mikä tekee siitä tuttavampaa, ajaa omaksumista ja lopulta parantaa ROI:ta. Tämä prosessi luo myös evankelistoja. Koska Ryhmä C:n joukkomme pystyi selvästi näkemään teknologian arvon itselleen, he puolustivat sitä koko yrityksessä ja erityisesti tiimien kanssa, rohkaisten siten laajempaa omaksumista.
• Luo hyperhenkilökohtaiset ja jatkuvat koulutussuunnitelmat. Työskentelimme projektipäälliköiden ja prosessien omistajien kanssa varmistamaan, että Copilotin käyttötarkoituksia oli relevantti heidän päivittäin tehtäviinsä, kuten esitysten tuottamiseen hyvin lyhyessä ajassa. Tästä ymmärryksestä varustettuina luimme erittäin kohdennettua koulutusta, joka osoitti, miten teknologia voisi auttaa heitä saavuttamaan tavoitteensa. Lisäksi havaitsemme, että jatkuva koulutus kehotteiden luomiseksi oli erittäin arvokasta auttaakseen ihmisiä saamaan parhaan mahdollisen hyödyn GenAI:sta. Se on myös hauskaa ja auttaa yhteisöä pysymään yhtenäisenä. Esimerkiksi olemme luoneet ryhmän, jossa jaamme hyödyllisiä kehotteita, ja meillä on säännöllisiä lyhyitä jakamissessioita.
• Hyödynnä kumppaneita. Kääntyimme kumppanimme puoleen pyytääksemme heitä tulemaan tiettyjen käyttötarkoituksien ja koulutustarjousten kanssa, jotka auttoivat meitä kehittämään taitoja. Alalla, joka muuttuu yhtä nopeasti kuin GenAI, kumppanuus ja yhteistyö ovat olennaisia saavuttamaan hyvät tulokset.
• Viesti proaktiivisesti työntekijöiden huolenaiheista. Kysymykset eettisestä AI:sta ja siitä, viekö se ihmisten työpaikat, ovat yleisiä. On siis tärkeää varmistaa, että omaksumisemme kehikko määrittelee selvästi eettisen AI:n ja eettisen AI:n käytön. Vastuullisen ja turvallisen AI:n käytön varmistamiseksi hyödynsimme Vastuullisen AI -kehikkoomme. Tämä kehikko tarjoaa selkeät ohjeet työntekijöillemme, jotka ovat linjassa yrityksen arvojen kanssa ja auttavat heitä käyttämään AI:ta vastuullisesti. Ja lievittääksemme huolenaiheita GenAI:n vaikutuksesta työpaikkoihin, keskityimme sen kykyyn ottaa haltuun epäsuositut, arkiset ja aikavaativat tehtävät, kuten pöytäkirjojen tekeminen, viestintäluonnosten laatiminen tai täynnä olevan sähköpostilaatikon läpikäynti. Kun heidän taitonsa kasvoi, esittelimme heille monimutkaisempia tekniikoita, mukaan lukien kehottimien luominen, joka antaa tarkemman ja kohdennetun tuloksen.

Aika, innovaatio ja koulutus

Kokemuksemme Copilotin ja muiden GenAI-projektien kanssa on, että rakenteellinen pilotointivaihe on avainasemassa, ja että ihmisille on tarve aikaa oppia uutta teknologiaa. On myös tarpeen, että on olemassa AI:n omaksumisen ja muutoksen hallinnan kehikko, joka on räätälöity tiimin tarpeisiin. Yhdistettynä koulutukseen ja käyttäjien aktiiviseen osallistumiseen tämä motivoi ja selkiyttää huolenaiheita GenAI:sta.

Kun teknologia vakiintuu organisaatiossa ja leviää, se tulee osaksi kulttuuria ja kiihdyttää polkua GenAI:sta saatavaan todelliseen arvoon.