Mata Uang Produktivitas: AI dan Elemen Manusia

Di dalam beberapa tahun terakhir, cara kita bekerja telah berubah secara total oleh tren tempat kerja baru dan teknologi. AI telah dengan cepat mengubah aturan produktivitas di dunia bisnis; email, posting media sosial, gambar, presentasi, dan video dapat dibuat dalam waktu beberapa klik, bukan hari.

Namun, produktivitas tidak ditentukan oleh kecepatan saja. Kualitas dan hasil juga sangat penting. Ya, kita mulai mempercayakan AI dengan tugas-tugas yang semakin penting, dari mengemudi hingga peramalan dan bahkan diagnosis medis, dalam beberapa kasus. Namun, masih banyak hal yang dapat diuntungkan (dan akan terus diuntungkan) dari adanya seorang manusia di balik kemudi. Karena sentuhan manusia memiliki nilai bawaan. Ini mempromosikan kepercayaan dan koneksi dengan cara yang mesin masih jauh dari mereplikasi secara efektif.

Apa yang menjadi jelas ketika adopsi AI dipercepat adalah bahwa nilai proposisi paling jelas dan paling mudah diperoleh adalah kemampuannya untuk mengembalikan waktu kepada pekerja. Ini memungkinkan pekerja untuk fokus pada elemen paling berdampak dari peran mereka, seperti pemecahan masalah khusus, bertindak sebagai mitra untuk klien, dan mempelajari kebutuhan bisnis kompleks pembeli.

Jadi di era generative AI, pertanyaannya menjadi: bagaimana kita dapat menggunakan keterampilan manusia bawaan kita untuk tidak hanya meningkatkan produktivitas, tetapi juga mengubah cara kita berpikir tentangnya secara keseluruhan? Di bawah, kita akan menjelajahi dampak mendalam AI terhadap tempat kerja dan pentingnya keterampilan lunak di era otomatisasi.

Bagaimana AI Mengubah Dinamika Tempat Kerja

Tempat kerja saat ini tidak banyak menyerupai tempat kerja satu dekade yang lalu, berkat perubahan transformasional yang disebabkan oleh teknologi dan budaya kerja yang berkembang. Alat AI generatif seperti ChatGPT, Midjourney, dan DALL·E adalah di antara penggunaan AI yang paling mencolok saat ini, tetapi analitik AI yang ditenagai yang menganalisis dataset besar, mengidentifikasi pola, dan menghasilkan wawasan juga membawa nilai tak terhingga bagi bisnis.

Pertimbangkan empat jenis analitik data yang ditenagai AI:

• Analitik deskriptif melihat data sejarah untuk memberitahu kita apa yang terjadi. Jenis ini mengukur, mengukur, dan memantau secara objektif, seperti kinerja penjualan, penjualan per wilayah, dan laporan kemenangan/kekalahan.
• Analitik diagnostik memberitahu kita mengapa itu terjadi. Diagnostik menggunakan ukuran objektif untuk membantu pengguna memahami faktor subjektif yang menyebabkan hasil. Alat diagnostik menghasilkan analisis untuk hal-hal seperti kehilangan kesepakatan, panjang siklus penjualan, churn pelanggan, dan kinerja wakil.
• Analitik prediktif memperkirakan apa yang mungkin terjadi di masa depan menggunakan input subjektif dan objektif untuk menskor lead, memprediksi churn, memperkirakan permintaan dan penjualan, dan memodelkan kemungkinan penutupan kesepakatan tertentu. Secara kritis, model prediktif mungkin menggunakan sinyal eksternal dan data – seperti kinerja pasar secara keseluruhan – untuk memodelkan tren yang sedang berlangsung.
• Analitik preskriptif memberitahu kita tentang langkah-langkah berikutnya yang harus diambil berdasarkan semua di atas. Sebagian besar orang akan familiar dengan cabang analitik ini dari kehidupan pribadi mereka. Teknologi yang sama yang menggerakkan algoritma saran Netflix, TikTok, dan YouTube dapat menimbang tindakan pembeli dan penjual untuk menyarankan apa yang harus dilakukan selanjutnya.

Analitik preskriptif adalah di mana bisnis dapat memperoleh nilai terbesar dan merupakan upaya terdekat kita untuk mereplikasi kecerdasan manusia hingga saat ini. Model ini mengubah wawasan menjadi tindakan dan tindakan menjadi hasil. Hasil ini kemudian dapat dikodifikasi untuk konsistensi dan keberulangan. Namun, mereka masih memerlukan pengawasan dan kolaborasi manusia.

Dengan demikian, integrasi AI tidak hanya mengubah sifat pekerjaan tetapi juga akan terus mengubah komposisi tenaga kerja. Organisasi kemungkinan akan menempatkan premi pada individu yang memiliki campuran keahlian teknis dan keterampilan lunak, yang berarti sangat penting untuk tidak melupakan nilai sentuhan manusia.

Nilai Keterampilan Lunak di Dunia yang Otomatis

Sementara AI menangani aspek rutin dan analitis dari tugas, manusia memberikan kontribusi kreativitas, empati, dan keterampilan berpikir kritis mereka. Bahkan model AI paling canggih saat ini kekurangan kecerdasan emosional, membuat manusia sangat penting dalam komunikasi yang efektif. Manusia membawa hal-hal ke interaksi yang AI tidak bisa; manusia membawa pengalaman hidup, pengalaman hidup orang yang mereka dengarkan, dan kemampuan untuk berpikir melalui nuansa yang bahkan AI tidak bisa tangkap. Dan dengan cara yang sama AI dapat melatih diri, manusia sangat penting dalam pelatihan dan mentor untuk meningkatkan produktivitas di tempat kerja.

Keterampilan lunak ini sangat penting dalam kegiatan yang menghasilkan pendapatan, seperti penjualan. Misalnya, seorang manajer penjualan bekerja dengan seorang penjual baru, dan penjual itu berinteraksi dengan titik kontak langsung (POC) di akun prospek. Tujuan penjual awal ini adalah untuk mendapatkan POC untuk memperkenalkannya kepada Wakil Presiden Penjualan karena dia tahu Wakil Presiden akan menjadi pengambil keputusan akhir dan perlu terlibat dalam proses evaluasi.

Pengolahan bahasa alami (NLP) dapat digunakan untuk mendeteksi keberatan ini, tetapi menafsirkan alasan yang mendasarinya mungkin tidak dalam kemampuan solusi. Di sinilah elemen manusia masuk, mengambil apa yang telah disediakan oleh alat AI dan menambahkan keahlian dan konteks berdasarkan pengalaman. Manajer, memahami nuansa bekerja dengan klien, dapat memberi saran kepada penjual baru tentang cara menangani sisa percakapan untuk membangun kepercayaan dengan POC. Ketika percakapan berlanjut, ini memandu bahan pengikut sistem untuk memastikan respons yang sesuai, disesuaikan, dan efektif.

Ini hanya salah satu contoh dari banyak cara manusia menyuntikkan nilai ke dalam kegiatan yang menutup kesepakatan dan mendorong bisnis maju. Dalam memupuk hubungan antar pribadi, manusia juga dapat mengingat detail kecil yang menunjukkan perawatan yang tulus, menemukan cara baru untuk berkolaborasi yang sesuai dengan kebutuhan khusus karyawan atau membantu membentuk lingkungan kerja yang mendukung. Hal-hal ini pada akhirnya mengarah pada hasil bisnis, membuatnya sama produktifnya dengan penyelesaian tugas otomatis AI.

Bagian Bawah Garis

AI dan analitik canggih telah tanpa ragu merevolusi tempat kerja, mengotomatisasi tugas rutin dan memperlancar proses dengan kecepatan dan efisiensi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Namun, inti produktivitas melampaui kecepatan saja; terletak pada hasil yang nyata yang memberikan kontribusi pada keberhasilan dan pertumbuhan bisnis. Ketika AI menangani aspek yang membosankan dan manual dari tugas, manusia muncul sebagai kontributor yang sangat penting.

Ketika kita menavigasi lanskap kerja yang berkembang di mana kolaborasi AI dan manusia menjadi norma, hubungan simbiosis antara teknologi dan keterampilan manusia muncul sebagai kekuatan pendorong di balik solusi inovatif dan kesuksesan bisnis yang langgeng. Dalam mengubah cara kita berpikir tentang produktivitas, sangat penting untuk mengakui dan merayakan nilai abadi sentuhan manusia, yang, dalam bentuknya yang beragam, berdiri berdampingan dengan AI dalam menghasilkan hasil bisnis yang berarti.