ບົດບາດຂອງ AI ທົ່ວໄປໃນຄວາມພໍໃຈໃນວຽກ

AI ສ້າງ (GenAI) ເປັນເທັກໂນໂລຍີຫຼັກທີ່ຊ່ວຍເພີ່ມການເຮັດວຽກໃນຫຼາຍດ້ານ. ຈາກການວິເຄາະສະລັບສັບຊ້ອນອັດຕະໂນມັດໄປສູ່ການຈໍາລອງສະຖານະການທີ່ຊ່ວຍໃນການຕັດສິນໃຈ, ກໍລະນີການນໍາໃຊ້ GenAI ກໍາລັງສ້າງຜົນກະທົບອັນໃຫຍ່ຫຼວງໃນທົ່ວອຸດສາຫະກໍາຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ລວມທັງການບໍລິການທາງດ້ານການເງິນ, ທີ່ປຶກສາ, ເຕັກໂນໂລຢີຂໍ້ມູນຂ່າວສານ, ກົດຫມາຍ, ໂທລະຄົມແລະອື່ນໆ.

ແນ່ນອນວ່າ, ອົງການຈັດຕັ້ງຮັບຮູ້ທ່າແຮງຂອງ GenAI ດ້ວຍການຮັບຮອງເອົາ AI ເພີ່ມຂຶ້ນພາຍໃນອົງການຈັດຕັ້ງ. ອີງຕາມ ກ ການສໍາຫຼວດ PWC, 73% ຂອງບໍລິສັດສະຫະລັດໄດ້ຮັບຮອງເອົາ AI ໃນບາງຂົງເຂດຂອງທຸລະກິດຂອງພວກເຂົາ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ການສົນທະນາຍັງຄົງຢູ່ກ່ຽວກັບບົດບາດຂອງ GenAI ພາຍໃນບ່ອນເຮັດວຽກ, ຍ້ອນຄວາມຢ້ານກົວຕໍ່ການຍົກຍ້າຍວຽກ, ຄວາມລໍາອຽງ, ຄວາມໂປ່ງໃສໃນການຕັດສິນໃຈແລະອື່ນໆ. ເຖິງວ່າຈະມີສິ່ງນີ້, GenAI ໄດ້ເຮັດໃຫ້ເຕັກໂນໂລຢີ AI ສາມາດເຂົ້າເຖິງພະນັກງານພາຍໃນອົງການຈັດຕັ້ງ, ໂດຍບໍ່ສົນເລື່ອງຂອງພາລະບົດບາດສະເພາະຂອງເຂົາເຈົ້າ.

ໃນຄວາມເປັນຈິງ, LexisNexis ການສໍາຫຼວດໃນອະນາຄົດຂອງການເຮັດວຽກ ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ 72% ຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານຄາດຄະເນຜົນກະທົບທາງບວກຈາກ GenAI, ແລະພຽງແຕ່ 4% ເຫັນວ່າມັນເປັນໄພຂົ່ມຂູ່ຕໍ່ຄວາມປອດໄພຂອງວຽກ. GenAI ສາມາດອັດຕະໂນມັດວຽກງານ mundane, ໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດສຸມໃສ່ວຽກງານພິເສດ, ມີຜົນກະທົບແລະຍຸດທະສາດຫຼາຍຂຶ້ນ. ນີ້, ໃນທາງກັບກັນ, ສາມາດເພີ່ມຜົນຜະລິດຂອງພະນັກງານແລະຄວາມພໍໃຈໃນການເຮັດວຽກໃນຂະນະທີ່ຮັບປະກັນຄວາມທະເຍີທະຍານຂອງມະນຸດແລະນະວັດຕະກໍາຍ່າງຢູ່ໃນມື.

ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງ AI

ການເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງໄວວາຂອງ GenAI ເປັນການປ່ຽນແປງທີ່ສໍາຄັນໃນວິທີການທີ່ອົງການຈັດຕັ້ງຕ້ອງດໍາເນີນການແລະຍຸດທະສາດເພື່ອເພີ່ມບົດບາດຂອງທຸກໆ. ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ GenAI ມີຄວາມຫລາກຫລາຍຍ້ອນວ່າພວກເຂົາມີຜົນກະທົບ. ມັນບໍ່ພຽງແຕ່ hype; GenAI ແມ່ນກຽມພ້ອມທີ່ຈະເພີ່ມຜົນຜະລິດແຮງງານໂດຍ 0.1 ຫາ 0.6% ຕໍ່ປີຈົນຮອດປີ 2040.

GenAI ຍັງໄດ້ສ້າງມູນຄ່າໃນຫຼາຍຂະແຫນງການແລະອຸດສາຫະກໍາ. ຫນ້າທີ່ທຸລະກິດທີ່ສໍາຄັນ, ລວມທັງການຂາຍ, ການຕະຫຼາດ, ການດໍາເນີນງານຂອງລູກຄ້າແລະເຕັກໂນໂລຢີໄດ້ leveraged GenAI ເພື່ອເພີ່ມຜົນຜະລິດ. ໃນເທກໂນໂລຍີ, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ຜູ້ຊ່ວຍການຂຽນລະຫັດທີ່ອີງໃສ່ GenAI ແມ່ນການຊ່ວຍເຫຼືອອັນໃຫຍ່ຫຼວງຕໍ່ນັກພັດທະນາຊອບແວໃນການແນະນໍາ snippets ລະຫັດ, refactoring ລະຫັດ, ແກ້ໄຂຂໍ້ບົກຜ່ອງ, ຄວາມເຂົ້າໃຈລະຫັດສະລັບສັບຊ້ອນ, ການທົດສອບຫນ່ວຍງານ, ເອກະສານແລະການສ້າງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ສົມບູນ.

ໃນຂະນະທີ່ພະນັກງານທົດລອງແລະຄົ້ນຫາດ້ວຍເຄື່ອງມື GenAI, ລະດັບຄວາມສະດວກສະບາຍຂອງພວກເຂົາກັບເຕັກໂນໂລຢີເພີ່ມຂຶ້ນ. ແປດສິບຫົກເປີເຊັນ ຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານ 'ຕົກລົງ' ຫຼື 'ຕົກລົງຢ່າງແຂງແຮງ' ດ້ວຍຄວາມເຕັມໃຈທີ່ຈະຍອມຮັບ GenAI ສໍາລັບທັງວຽກງານສ້າງສັນແລະເປັນມືອາຊີບ. ຫົກສິບແປດເປີເຊັນ ຂອງພະນັກງານວາງແຜນທີ່ຈະນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມື GenAI ສໍາລັບຈຸດປະສົງການເຮັດວຽກ, ໃນຂະນະທີ່ 69% ກໍາລັງໃຊ້ເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອຊ່ວຍວຽກງານປະຈໍາວັນ. ຂໍ້ມູນເຮັດໃຫ້ມັນຊັດເຈນວ່າອົງການຈັດຕັ້ງທີ່ຮັບຮອງເອົາ GenAI ສາມາດເພີ່ມຜົນຜະລິດ, ແລະພະນັກງານເຕັມໃຈທີ່ຈະໃຊ້ມັນເພື່ອເລັ່ງປະສິດທິພາບ.

ການເພີ່ມຜົນຜະລິດແມ່ນໄດ້ຮັບ, ແຕ່ຍັງ AI ຊ່ວຍໃຫ້ມີຄວາມພໍໃຈໃນການເຮັດວຽກ

ຫນຶ່ງໃນໂອກາດທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດປະມານ GenAI ແມ່ນຢູ່ໃນອໍານາດຂອງມັນເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ມີຄວາມພໍໃຈໃນວຽກ. ໃນຂະນະທີ່ຜູ້ຊ່ຽວຊານມີຄວາມຄາດຫວັງທີ່ສົມດູນພໍສົມຄວນກ່ຽວກັບການຮັບຮອງເອົາຈະໄປໄກປານໃດ, 82% ຄາດວ່າ AI ທົ່ວໄປຈະຄອບຄອງວຽກງານບໍລິຫານທີ່ຊໍ້າຊ້ອນກັນຫຼາຍດ້ານໂດຍການເຮັດໃຫ້ວຽກງານປົກກະຕິ ແລະ ການວິເຄາະຂໍ້ມູນອັດຕະໂນມັດ, ປ່ອຍໃຫ້ພວກເຂົາສຸມໃສ່ວຽກງານຍຸດທະສາດຫຼາຍຂຶ້ນ.

ເມື່ອຖືກຖາມວ່າພວກເຂົາຮັບຮູ້ບົດບາດຂອງ GenAI ໃນສະພາບແວດລ້ອມການເຮັດວຽກແນວໃດ, ຫຼາຍກ່ວາ ສອງສ່ວນສາມ ຜູ້ຊ່ຽວຊານເຫັນວ່າມັນເປັນ 'ເຄື່ອງມືທີ່ເປັນປະໂຫຍດ' ຫຼື 'ເພື່ອນຮ່ວມງານທີ່ສະຫນັບສະຫນູນ'. ດັ່ງນັ້ນ, ພວກເຂົາຮັບຮູ້ທ່າແຮງຂອງ AI ທີ່ຈະເສີມຂະຫຍາຍ, ບໍ່ຂັດຂວາງ, ການປະຕິບັດວຽກແລະກໍາລັງຍອມຮັບມັນດ້ວຍຄວາມຄິດໃນທາງບວກຕໍ່ການກໍາຈັດວຽກງານທີ່ຊ້ໍາກັນແລະໃຊ້ເວລາຫວ່າງສໍາລັບວຽກທີ່ມີຄ່າຕອບແທນ, ສູງກວ່າ.

ຜູ້ຊ່ຽວຊານສ່ວນໃຫຍ່ບໍ່ໄດ້ເບິ່ງ AI ທົ່ວໄປເປັນຄວາມເສຍຫາຍຕໍ່ຄວາມພໍໃຈຂອງວຽກ, ບໍ່ວ່າຈະ. ເກີນເຄິ່ງ (51%) ເວົ້າວ່າຄວາມພໍໃຈໃນການເຮັດວຽກໄດ້ປັບປຸງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຫຼືປານກາງຍ້ອນ GenAI, ໃນຂະນະທີ່ພຽງແຕ່ 10% ຮູ້ສຶກວ່າມັນເຮັດໃຫ້ຄວາມພໍໃຈໃນການເຮັດວຽກຫຼຸດລົງ. ການຄິດຄືນໃຫມ່ໂດຍພື້ນຖານແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນບ່ອນໃດແລະວິທີການອົງການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດເຄື່ອງມື GenAI ພາຍໃນບ່ອນເຮັດວຽກ.

ຄໍາແນະນໍາເພື່ອປັບປຸງການມີສ່ວນພົວພັນແລະຄວາມພໍໃຈໃນການເຮັດວຽກ

ອົງການຈັດຕັ້ງຈໍາເປັນຕ້ອງພິຈາລະນາການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງພະນັກງານຕະຫຼອດຂະບວນການຮັບຮອງເອົາເຄື່ອງມື GenAI. ນີ້ແມ່ນຄໍາແນະນໍາບາງຢ່າງເພື່ອປັບປຸງການມີສ່ວນພົວພັນແລະດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງເພີ່ມຄວາມພໍໃຈໃນວຽກ:

• ມີສ່ວນຮ່ວມກັບພະນັກງານຂອງທ່ານເພື່ອກໍານົດກໍລະນີການນໍາໃຊ້ທີ່ມີຜົນກະທົບທີ່ສຸດສໍາລັບພາລະບົດບາດຫຼືກຸ່ມສະເພາະໃດຫນຶ່ງ. ເລືອກໜ້າວຽກທີ່ໃຊ້ເວລາຫຼາຍ ແລະ ໜ້າເບື່ອທີ່ສຸດ, ເຊັ່ນວ່າການແກ້ໄຂພວກມັນຈະເຮັດໃຫ້ເສຍເວລາເພື່ອສຸມໃສ່ລາຍການທີ່ສຳຄັນກວ່າ.
• ກໍານົດເຄື່ອງມື GenAI ແລະ ຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ (LLMs) ທີ່ມີປະສິດທິຜົນທີ່ສຸດສໍາລັບການແກ້ໄຂກໍລະນີການນໍາໃຊ້ທີ່ຖືກກໍານົດ. ໃຊ້ເວລາເພື່ອທົດລອງ, ທົດສອບແລະກວດສອບຜົນຜະລິດ. ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າທ່ານບັນຊີສໍາລັບຊຸດວັດສະດຸປ້ອນທີ່ຫຼາກຫຼາຍສໍາລັບກໍລະນີການນໍາໃຊ້ແລະການວັດແທກຄຸນນະພາບຂອງຜົນຜະລິດ, ລວມທັງອັດຕາການ hallucination, ເພື່ອຊ່ວຍສ້າງຄວາມໄວ້ວາງໃຈໃນຖານພະນັກງານຂອງທ່ານໂດຍໃຊ້ວິທີແກ້ໄຂ.
• ໃຫ້ການຝຶກອົບຮົມກັບທີມງານຂອງທ່ານ. ໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກຂໍ້ມູນທີ່ກວ້າງຂວາງທີ່ມີຢູ່ໃນເວັບ, ດ້ວຍວິດີໂອ, ຕົວຢ່າງລະຫັດ, ຊັບພະຍາກອນຂອງຜູ້ຂາຍເຄື່ອງມືແລະການສອນກ່ຽວກັບການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມືສະເພາະ, LLM, ການເຕືອນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງແລະ guardrails. ສ້າງຜູ້ໃຫ້ຄໍາແນະນໍາແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານພາຍໃນທີມເພື່ອຊ່ວຍຄູຝຶກສ່ວນທີ່ເຫຼືອ. ສະແດງຕົວຢ່າງຂອງບົດຮຽນທີ່ຖອດຖອນໄດ້ ແລະເລື່ອງຄວາມສໍາເລັດເພື່ອສ້າງແຮງບັນດານໃຈໃຫ້ກັບສະມາຊິກທີມທີ່ອາດຈະບໍ່ເຫັນຄຸນຄ່າ.
• ກໍານົດແລະວັດແທກ KPIs. ເຫຼົ່ານີ້ສາມາດປະກອບມີການຮັບຮອງເອົາ, ການເພີ່ມຜົນຜະລິດ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ປະຫຍັດຫຼື repurposed, ຄວາມພໍໃຈຂອງພະນັກງານ, ການປັບປຸງຄຸນນະພາບແລະ KPIs ອື່ນໆທີ່ອາດຈະເປັນສະເພາະກັບທີມງານຫຼືທຸລະກິດ.

Gen AI ບໍ່ພຽງແຕ່ສໍາລັບນັກເທກໂນໂລຍີເທົ່ານັ້ນ; ມັນເຮັດໃຫ້ເຄື່ອງມືທີ່ມີທ່າແຮງສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ກັບທຸກຄົນ. ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານທຸລະກິດສ່ວນໃຫຍ່ທີ່ເຄີຍເບິ່ງເຕັກໂນໂລຢີເຫຼົ່ານີ້ດ້ວຍຄວາມບໍ່ຄ່ອຍເຊື່ອງ່າຍໆໃນປັດຈຸບັນຍອມຮັບແລະແມ້ກະທັ້ງຍິນດີຕ້ອນຮັບພວກເຂົາ. ແລະມັນບໍ່ມີຄວາມລັບວ່າເປັນຫຍັງ, ໃຫ້ອໍານາດຂອງ GenAI ໃນການນໍາສະເຫນີອົງການຈັດຕັ້ງແລະພະນັກງານເຊັ່ນດຽວກັນກັບໂອກາດທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນສໍາລັບອະນາຄົດຂອງການເຮັດວຽກ.