האם AI הופך את העבודה לקשה יותר? לא עבור עובדים שכירים

האם AI השתנה לתמיד את הדרך בה אנו עובדים? זה תלוי באיזה “AI” אתה מדבר.

אינטליגנציה מלאכותית מתארת קבוצה רחבה של טכנולוגיות מחשוב המבצעות פונקציות שונות. אין זה נדיר להיות מספר סוגים של AI בשימוש באותו המקום עבודה – או אפילו באותו תוכנית תוכנה – כדי לאפטימיזציה של אוטומציה של משימות ושיפור פרודוקטיביות.

רוב הדיון האחרון סביב AI במקום העבודה מתייחס ל- Generative Artificial Intelligence (GenAI), סוג מיוחד של AI ש- generates פלט, בדרך כלל תמונה או טקסט, על בסיס פוטנציאל למיד.

כבר, GenAI משנה את הדרך בה עובדים מעורבים עם טכנולוגיה (ואחד אחר), מה שהופך את המנהיגים לקוות ליישם AI בכל מקום אפשרי. עם זאת, ישנן דוחות סותרים על ההשפעה הנוכחית של GenAI על פרודוקטיביות. מחקר אחרון מ- Upwork מצא כי 77% מהעובדים אומרים כי כלים AI רק הוסיפו לעומס העבודה שלהם, למרות ההתלהבות מהנהלת החברה. בינתיים, מחקר אחר מ- Section AI דיווח כי 87% מהעובדים שמשתמשים ב- AI יומיומית חוסכים עד 12 שעות בשבוע.

אם קבוצה אחת של עובדים יכולה בוודאות להרוויח מ- AI, זהו עובדים שכירים. עובדים בתעשיות עמל-אינטנסיביות כמו קמעונאות ואירוח צריכים למקסם את הזמן עם לקוחות ועמיתים. אבל, כפי ש- מחקר חדש מ- Legion מראה, עובדים אלה מעוכבים על ידי משימות מנהליות, וזה יוצר אי-שביעות רצון עמוקה עם עבודתם – כל כך עמוק ש- 50% מעובדים שכירים תכננו לעזוב את עבודתם בתוך השנה הבאה.

AI היא בעלת היכולת להפחית באופן משמעותי את עומס המשימות המשעממות במקום העבודה השעתי. היא גם יכולה לאיצון אימון עובדים חדשים, אשר הוא בעל ערך רב בתעשיות עמל-אינטנסיביות שבהן תחלופה גבוהה. בתפקיד מאמן וירטואלי, עוזרי GenAI יכולים להדריך עובדים עם פעולות מוצעות ולעזור להם לגשת למידע חשוב.

בכך שהיא משפרת את הפרודוקטיביות ואת שביעות רצון העבודה, AI עומדת לעזור, ולא למנוע, את כוח העבודה השעתי. אבל רק אם כלים AI מיושמים באופן אסטרטגי.

AI ו- Hourly Labor Shortage

השוק העבודה עשוי להיות מתקרר בכלל, אבל הביקוש לעבודה שכירה נותר גבוה, כי עבודות אלה נוטות להימצא מאחורי סוגים אחרים של עבודה, כגון עבודה משולמת או עבודה עצמאית, במונחים של חווית עובד. כפי שצוין בנתונים של Legion, רק חצי מהעובדים השכירים מאמינים כי מעסיקיהם הואילו ליצור חווית עבודה טובה עבורם.

גמישות היא בראש סדר העדיפויות עבור עובדים שכירים בחיפוש אחר עבודתם הבאה. הם רוצים להחליף ולבחור משמרות בקלות, והם רוצים את היכולת לעבוד בזמנים ומיקומים שונים. במזל, היות ש- AI במערכת ניהול כוח עבודה (WFM) יכולה לאפשר גמישות זו במספר דרכים מפתח.

לפתוח, WFM עם AI בליבה מנצלת למידת מכונה כדי לחזות באופן מדויק את העבודה הנדרשת עבור משמרות ספציפיות. זה משפר את היעילות של העבודה, מה שעוזר למנוע העסקה יתר ותת-העסקה. חיזויי עבודה מדויקים חוסכים לחברות כסף, ובמקרה של תת-העסקה, עוזרים להפחית את הלחץ על העובדים. כאשר עובדים מתחילים את משמרותיהם יודעים שיהיה להם את המשאבים והצוות הנכונים ביד לפגוש את הביקוש המוערך, הם יכולים להתמקד במתן חווית לקוחות גדולה.

WFM שמשתמשת ב- AI יכולה גם לתת לעובדים יותר קלט ישיר ללוחות הזמנים שלהם. עובדים משתפים את העדיפויות הלוחות שלהם, ו- AI מאוטמטת את יצירת לוחות באופן אינטליגנטי, תואמת בקשות עובדים עם דרישות עסקיות. בדרך זו, עובדים אינם צריכים לוותר על גמישותם, והעסק יכול להמשיך לפעול בצורה חלקה.

לבסוף, GenAI מתעצמת כמניע חזק של גמישות, אבל הצלחתה תלויה ביישום מחשבתי של הפתרונות הנכונים כדי לאפשר אותה.

GenAI ככלי ניהול כוח עבודה חייבת להיות actionable. זה אומר שהיא לא רק יוצרת פלטים חדשים ושימושיים, אלא גם מניעה את ביצוע המשימות, תוך כדי קבלת רווחי פרודוקטיביות גדולים יותר והרחבת יכולתן של עסקים לספק חווית עבודה גמישה יותר.

בסביבת עבודה שעתית, כלים GenAI יכולים לאוטומט את משימות WFM כמו לוחות זמנים דרך אינטראקציות שיחה, חוסכים זמן למנהלים ומאפשרים להם להתאים לבקשות עובדים במהירות (ובתדירות) יותר.

Large Language Models (LLMs), סוג AI המשמש בממשקים של שפה טבעית, הם אידיאליים עבור תקשורת עובדים וניעות פעולות. לדוגמה, אם מנהל בבית קפה רוצה להוסיף קופאי נוסף למשמרת בוקר שבת, הוא יכול להתחיל בפקודה פשוטה. משם, הוא יכול לשוחח עם העוזר כדי לציין איזה קופאי הוא יקצה למלא את לוח הזמנים, ואז לשלוח ולהפיץ את לוח הזמנים המעודכן לצוותים. בשיחה אחת, המנהל יבצע משימה שעשויה הייתה לקחת מספר דקות או אפילו שעות.

אולם, actionability אינה קלה להשגה. ממשקים שיחתיים יכולים להיות מעורפלים, ובלי מערכות נוספות כמו RAG (retrieval-augmented generation), עלולים למנוע מעובדים גישה למידע הכרחי. ככל ש- GenAI הופכת לחלק מ- WFM, פתרונות אלו ימשיכו להתפתח.

איפשור הצלחת עובדים שכירים עם AI

מנהלי עובדים שכירים ירוויחו במיוחד מ- AI. כאשר Legion שאלה כיצד מנהלים רואים את AI משפיע על תפקידם בחודשים הבאים, 66% האמינו כי AI יכולה “להקל על לוחות זמנים” ו- 59% ציינו כי היא יכולה “לשפר את תהליך האימון”. מאחר שמנהלים משחקים תפקיד חשוב כל כך בתפקוד הכללי של החברה, החברות שמתמקדות במנהלים כאשר הן יוצרות יעילויות עם AI יזכו ליתרון תחרותי.

חיסכון בזמן הוא אחד היתרונות הבולטים עבור מנהלים: כאשר הם אינם צריכים לדאוג למשימות משעממות, הם יכולים להתמקד בוודאות שעובדים אחרים מצליחים. בעובדה, רוב המנהלים שענו לסקר של Legion אמרו כי הם היו הכי רוצים להשתמש בזמן שהם קיבלו בחזרה מאוטומציה של משימות כדי לאמן את עובדיהם.

AI גם עוזרת למנהלים להפחית טעויות במקום העבודה. משימות כמו חיזוי ביקוש ויצירת לוחות זמנים נוטות לטעויות אנוש – וטעויות אלו יכולות להיות בעלות עלויות יקרות, במיוחד אם הן מובילות לתכנון עבודה גרוע או הפרות כדין. אוטומציה אינטליגנטית של משימות אלו משפרת קבלת החלטות ומפחיתה את הסיכון לארגון. עם זאת, מיישמים אנושיים תמיד צריכים להיות מסוגלים לקחת שליטה ולעשות התאמות.

זה נשמע סותר, אבל יישום AI במקום העבודה השעתי תיהפוך בסופו של דבר את המקום העבודה ליותר מרכז אנושי. לא רק שזה נותן למנהלים יותר זמן לבלות עם עובדים ולקוחות, אלא גם יכול לספק תובנות מעשיות שיכולות להוביל לשירות לקוחות טוב יותר וחוויות אימון.

כמובן, היתרונות של AI אינם בלעדיים למנהלים. כפי שדנו לפני, AI יכולה לאפשר גמישות רבה יותר עבור עובדים שכירים ולסייע באימון. הם גם יראו הרבה מאותם יתרונות חיסכון בזמן והפחתת טעויות שמנהלים יראו.

מנהיגים צריכים גם להיערך לטפל בחששות העובדים סביב AI. בעוד שרק 12% מהמנהלים שענו לסקר של Legion הסכימו כי הם יכולים לראות AI מחליפה את תפקידיהם, המספר היה כפול עבור עובדים שכירים. עם זאת, עם החינוך והאימון המתאימים, מנהלים יכולים להפוך ל”שגרירי AI” במקום העבודה, ולעזור לצוותים שלהם לנצל את היתרונות החזקים של הטכנולוגיות האלו.

מבט לעתיד

כרגע, רק 11% מהחברות ברחבי העולם משתמשות ב- GenAI בקנה מידה גדול. ככל שמספר זה ממשיך לגדול, מנהיגים צריכים להתמקד בוודאות שעובדיהם מצוידים היטב כדי לאמץ את הכלים האלו. בדרך זו, עובדים לא ירגישו כי AI מוסיף לעומס העבודה שלהם, וחברות יוכלו ליהנות מהיתרונות המלאים של יכולות הפרודוקטיביות של הטכנולוגיה.