3 डेटा-सिद्ध तरीके जिनसे कंपनियां एआई अपनाने और उत्पादकता बढ़ाने में सफल हो सकती हैं

जैसे ही अधिक कंपनियां यह जानने की कोशिश कर रही हैं कि एआई उत्पादकता को कैसे बढ़ा सकता है, एक महत्वपूर्ण पहलू अक्सर अनदेखा किया जाता है: कर्मचारी वास्तव में इन उपकरणों का उपयोग अपने दैनिक कार्य में कैसे कर रहे हैं। प्रश्न यह नहीं है कि एआई उत्पादकता को बढ़ा सकता है – यह है कि कंपनियां एआई के हर चरण में कर्मचारियों का समर्थन कैसे कर सकती हैं ताकि आरओआई को अधिकतम किया जा सके।

प्रोडोस्कोर के सीईओ के रूप में, जो एक अग्रणी कर्मचारी उत्पादकता और डेटा इंटेलिजेंस सॉफ्टवेयर प्रदाता है, मैंने पहले से ही देखा है कि एआई को अपनाने का काम कैसे होता है – या इसकी कमी – कार्यस्थल में। प्रोडोस्कोर के एआई और व्यवसाय के बीच स्थिति से डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि का लाभ उठाते हुए, यहां तीन महत्वपूर्ण बातें हैं जो नेताओं को यह सुनिश्चित करने के लिए मार्गदर्शन कर सकती हैं कि एआई उपकरण उनके संगठनों में पूरी तरह से उपयोग किए जा रहे हैं।

1. एआई उपयोग के संबंध में, कर्मचारियों के तीन अलग-अलग समूह हैं।

जैसे ही एआई सी-सूट के लिए शीर्ष पर है, एआई को अपनाने की चर्चा मूर्त परिणामों पर चली गई है। एआई का उत्पादकता पर रिटर्न अब समय और राजस्व पर प्रभाव सहित एक सूक्ष्म स्तर पर मापा और समझा जा सकता है। प्रोडोस्कोर के हाल के आंकड़ों से पता चलता है कि कर्मचारी एआई को अपनाने के संबंध में तीन अलग-अलग श्रेणियों में आते हैं।

• टो-डिपर्स: ये कर्मचारी एआई का उपयोग बहुत कम करते हैं, केवल एक मिनट से अधिक समय तक प्रति सत्र में जुड़ते हैं। वे एआई के साथ प्रयोग कर सकते हैं लेकिन इसे पूरी तरह से अपने कार्य प्रवाह में शामिल नहीं किया है।
• फुट-वेडर्स: ये मध्यम रूप से जुड़े उपयोगकर्ता हैं जो एआई टूल्स तक 2-4 बार प्रति सत्र पहुंचते हैं और औसतन लगभग तीन मिनट का उपयोग करते हैं। ये कर्मचारी पानी की जांच कर रहे हैं और अपने काम में सुधार के लिए एआई को शामिल करने की कोशिश कर रहे हैं, लेकिन वे अभी भी सावधानी से उपकरणों का उपयोग करते हैं।
• स्विमर्स: ये उच्च रूप से जुड़े उपयोगकर्ता हैं और कंपनी के भीतर संभावित एआई नेता हैं। वे प्रति सत्र में पांच या अधिक बार एआई टूल्स के साथ बातचीत करते हैं, जिनका औसत उपयोग समय लगभग छह मिनट है। वे अपनी भूमिकाओं में एआई के मूल्य को समझते हैं और उत्पादकता में सुधार के लिए इसका लाभ उठाने के लिए प्रतिबद्ध हैं।

जो संगठन इन अलग-अलग कर्मचारी समूहों को पहचानते हैं, वे अपने दृष्टिकोण को एआई को अपनाने के अनुसार अनुकूलित कर सकते हैं। इसके अलावा, एआई का उत्पादकता पर प्रभाव उद्योग रेखाओं को पार करता है। चाहे वह पैरालेगल, आईटी पेशेवर या प्रबंधक हों, एआई टूल जैसे ओपनएआई और अन्य विभिन्न भूमिकाओं और उद्योगों में उपयोगी साबित हो रहे हैं। प्रत्येक मामले में, एआई का उपयोग कुशलता और बचाए गए समय में मापने योग्य वृद्धि दिखा रहा है।

2. एआई को अपनाने के लिए एक लचीला, डेटा-संचालित दृष्टिकोण अधिक लाभ प्रदान करता है।

एआई की शक्ति को वास्तव में हार्नेस करने के लिए, कंपनियों को बस एआई को एक बाज़वورد के रूप में बढ़ावा देने से आगे बढ़ने की आवश्यकता है। सफल व्यवसाय डेटा का उपयोग करके लचीले रहते हैं, जो उन्हें संसाधनों और दक्षता के बारे में बुद्धिमान और सूचित निर्णय लेने की अनुमति देता है।

उदाहरण के लिए, कर्मचारी एआई उपयोग और उत्पादकता के बीच संबंध को ट्रैक करने से व्यवसायिक नेताओं को व्यवसायिक परिणामों पर इन उपकरणों के प्रभाव के बारे में स्पष्ट अंतर्दृष्टि प्राप्त होती है। प्रोडोस्कोर के शोध के अनुसार, जब कर्मचारी ओपनएआई या जेमिनी जैसे टूल का उपयोग करते हैं, तो वे उन लोगों की तुलना में 15-21% अधिक उत्पादक होते हैं जो ऐसे टूल का उपयोग नहीं करते हैं। इसके अलावा, एआई टूल के साथ जुड़ने वाले कर्मचारी औसतन उन लोगों की तुलना में प्रति दिन 90 मिनट अधिक काम करते हैं जो नहीं करते हैं। वे संदेश और चैट टूल का उपयोग करके अधिक समय सहयोग करते हैं, जो टीम वर्क और आंतरिक संचार को बढ़ावा देता है।

इन संख्याओं से एक महत्वपूर्ण बिंदु पर जोर दिया जाता है: एआई का उत्पादकता पर प्रभाव महत्वपूर्ण है। हालांकि, कार्यस्थल में एआई का परिचय देना पर्याप्त नहीं है। एक डेटा-संचालित, गतिशील दृष्टिकोण जो समायोज्य है, यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि कर्मचारी एआई टूल को अपने विशिष्ट कार्य प्रवाह और कंपनी के लक्ष्यों का समर्थन करने वाले तरीके से अपना रहे हैं।

इसके अलावा, विशेष रूप से हाइब्रिड कार्य वातावरण में, कर्मचारियों और प्रबंधकों के बीच संचार का महत्व अतिरंजित नहीं किया जा सकता है। प्रोडोस्कोर के डेटा के अनुसार, 61% प्रबंधकों ने एक दिए गए सप्ताह में अपनी टीम के कम से कम एक सदस्य से बात नहीं की है, जबकि केवल 16% प्रबंधक अपने सभी टीम के सदस्यों के साथ दैनिक संपर्क बनाए रखते हैं। औसत संचार अंतर 3-4 दिन है, जो एआई टूल और समग्र उत्पादकता के प्रभावी उपयोग में बाधा उत्पन्न कर सकता है।

एआई का पूरा मूल्य हासिल करने के लिए, कंपनियों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि प्रबंधकों और कर्मचारियों के बीच, विशेष रूप से एआई को अपनाने के संबंध में, प्रभावी संचार प्रक्रियाएं हैं। हाइब्रिड वातावरण में, संचार का महत्व और भी बढ़ जाता है।

3. प्रशिक्षण और स्थापित उपयोग दिशानिर्देश आवश्यक हैं।

एआई के स्पष्ट लाभों के बावजूद, उन कर्मचारियों के बीच एक उल्लेखनीय अंतर है जो एआई टूल का उपयोग करने में सहज महसूस करते हैं और जो नहीं करते हैं। इस अंतर को पाटना महत्वपूर्ण है, और यह नियोक्ताओं पर निर्भर करता है कि वे आवश्यक प्रशिक्षण प्रदान करें और एआई टूल को अपनाने के लिए स्पष्ट दिशानिर्देश स्थापित करें।

प्रोडोस्कोर के डेटा से पता चलता है कि जबकि 24% कर्मचारियों ने ओपनएआई या जेमिनी का कम से कम एक बार उपयोग किया है, जुड़ाव का स्तर बहुत भिन्न है। इन उपयोगकर्ताओं में से आधे एआई टूल के साथ पांच या अधिक बार प्रति दिन बातचीत करते हैं, जिनका औसत उपयोग समय लगभग छह मिनट है। हालांकि, अन्य आधे केवल दो मिनट से अधिक के लिए जुड़ते हैं।

यह असमानता निरंतर प्रशिक्षण की आवश्यकता को रेखांकित करती है। जो कर्मचारी एआई टूल का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के बारे में अनिश्चित हैं वे उनसे完全 दूरी बना सकते हैं, जिससे संगठन एआई के पूर्ण लाभ प्राप्त करने में असमर्थ हो सकता है, और संभावित रूप से उत्पादकता में कमी आ सकती है क्योंकि अनावश्यक तनाव या बर्बाद समय हो सकता है। पूर्ण प्रशिक्षण प्रदान करके और स्पष्ट उपयोग दिशानिर्देश स्थापित करके, कंपनियां अधिक कर्मचारियों को एआई को अपनाने में मदद कर सकती हैं।

आगे देखते हुए, एआई केवल तभी उत्पादकता में सुधार करेगा जब कर्मचारी उपलब्ध उपकरणों का उपयोग करने के लिए प्रतिबद्ध होंगे। यह प्रतिबद्धता अधिक होने की संभावना है जब कंपनियां प्रशिक्षण प्रदान करती हैं और एआई के उपयोग के संबंध में अपेक्षाओं को स्पष्ट रूप से संवाद करती हैं।

एआई उत्पादकता को आकार दे रहा है – नेताओं को अनुकूलन करना चाहिए।

एआई को अपनाना व्यवसायों के संचालन को पहले से ही फिर से आकार दे रहा है। नेताओं के पास अब अपने निर्णयों को सूचित करने के लिए पहले से अधिक डेटा है। हालांकि, डेटा पर निर्भर रहने और अनुभवी कर्मचारियों और वरिष्ठ नेतृत्व की विशेषज्ञता का लाभ उठाने के बीच संतुलन बनाना महत्वपूर्ण है।

एआई-संचालित बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) का एक सबसे महत्वपूर्ण लाभ यह है कि वे वास्तविक समय में व्यवसायिक निर्णयों को चला सकते हैं। जैसे ही डेटा आता है, संगठनात्मक परिवर्तन गतिशील रूप से किए जा सकते हैं, जिससे व्यवसाय तेजी से बदलाव कर सकते हैं और परिणामों को अनुकूलित कर सकते हैं। फिर भी, डेटा को कभी भी अपने आप निर्णय नहीं लेना चाहिए। नेताओं को अभी भी अपनी टीमों की विशेषज्ञता और अंतर्ज्ञान पर भरोसा करना चाहिए। वरिष्ठ नेतृत्व में मूल्यवान ज्ञान है जिसे एआई अंतर्दृष्टि के साथ एकीकृत किया जाना चाहिए ताकि उत्पादकता और नवाचार के लिए एक संतुलित दृष्टिकोण बनाया जा सके।

अंततः, सबसे सफल संगठन वे होंगे जो लचीले रह सकते हैं, एआई उपयोग के रुझानों की बारीकी से निगरानी कर सकते हैं, और डेटा-संचालित निर्णय ले सकते हैं। एआई को अपनाना एक-आकार-फिट-सभी दृष्टिकोण नहीं है; यह वास्तव में अपना पूरा लाभ प्राप्त करने के लिए निरंतर परिशोधन, संचार और प्रशिक्षण की आवश्यकता है।