De Valuta van Productiviteit: AI en het Menselijke Element

Binnen de afgelopen jaren is de manier waarop we werken compleet veranderd door nieuwe trends op de werkplek en technologie. AI heeft de regels van productiviteit in de zakenwereld snel herdefinieerd; e-mails, sociale mediaberichten, afbeeldingen, presentaties en video’s kunnen allemaal gegenereerd worden within een paar klikken, in plaats van dagen.

Maar productiviteit wordt niet alleen door snelheid gedefinieerd. Kwaliteit en resultaten zijn net zo belangrijk. Ja, we beginnen AI steeds meer te vertrouwen met belangrijke taken, van rijden tot forecasting en zelfs medische diagnoses, in sommige gevallen. Echter, er zijn nog veel dingen die profiteren (en zullen blijven profiteren) van het hebben van een persoon aan het roer. Omdat de menselijke aanraking een inherente waarde heeft. Het bevordert vertrouwen en verbinding op manieren die machines nog steeds ver van kunnen repliceren.

Het wordt duidelijk dat, nu de adoptie van AI is versneld, de meest voor de hand liggende en gemakkelijkst te bereiken waarde van AI de mogelijkheid is om tijd terug te geven aan werknemers. Het laat werknemers toe om zich te concentreren op de meest impactvolle elementen van hun rollen, zoals maatwerkprobleemoplossing, het fungeren als partner voor klanten en het duiken in de complexe bedrijfsvereisten van kopers.

In de era van generatieve AI, wordt de vraag: hoe kunnen we onze inherent menselijke vaardigheden gebruiken om niet alleen productiviteit te stimuleren, maar om onze manier van denken over productiviteit te herschikken? Hieronder zullen we de diepgaande impact van AI op de werkplek en de verhoogde belangrijkheid van zachte vaardigheden in de era van automatisering onderzoeken.

Hoe AI de Dynamiek van de Werkplek heeft Veranderd

De werkplek van vandaag lijkt weinig op die van een decennium geleden, dankzij de transformatieve verschuivingen veroorzaakt door technologie en evoluerende werkcultuur. Generatieve AI-hulpmiddelen zoals ChatGPT, Midjourney en DALL·E zijn enkele van de opvallendste toepassingen van AI tegenwoordig, maar AI-gebaseerde analytics die grote datasets analyseren, patronen identificeren en inzichten genereren, hebben ook een onmetelijke waarde gebracht aan bedrijven.

Overweeg vier soorten AI-geactiveerde data-analyse:

• Descriptieve analytics kijken naar historische gegevens om ons te vertellen wat er is gebeurd. Dit type kwantificeert, meet en monitort objectief, zoals verkoopprestaties, verkoop per regio en win/verliesrapporten.
• Diagnostische analytics vertellen ons waarom het gebeurde. Diagnostiek gebruikt objectieve maatstaven om gebruikers beter te laten begrijpen van de subjectieve factoren die tot de resultaten leidden. Diagnostische tools produceren analyses voor dingen zoals dealverlies, verkoopcycluslengte, klantchurn en verkoopprestaties.
• Predictieve analytics voorspellen wat waarschijnlijk in de toekomst zal gebeuren met behulp van zowel subjectieve als objectieve invoer om leads te scoren, churn te anticiperen, vraag en verkoop te voorspellen en de waarschijnlijkheid van specifieke deals te modelleren. Critisch, predictieve modellen kunnen externe signalen en gegevens gebruiken, zoals de algehele marktuitvoering, om trends in ontwikkeling te modelleren.
• Prescriptieve analytics adviseren ons over de volgende stappen die we moeten nemen op basis van al het bovenstaande. De meeste mensen zullen bekend zijn met deze tak van analytics uit hun persoonlijke leven. Dezelfde technologie die de suggestiealgoritmes van Netflix, TikTok en YouTube aandrijft, kan koper- en verkopersacties wegen om te suggereren wat er vervolgens moet gebeuren.

Prescriptieve analytics zijn waar bedrijven de meeste waarde uit kunnen halen en zijn het dichtst bij het repliceren van menselijke vernuftigheid. Deze modellen zetten inzicht om in actie en actie in resultaten. Deze resultaten kunnen vervolgens worden gecodeerd voor consistentie en herhaalbaarheid. Echter, ze vereisen nog steeds menselijke toezicht en samenwerking.

Aangezien de integratie van AI niet alleen de aard van het werk herdefinieert, maar ook de samenstelling van de workforce zal blijven herschikken. Organisaties zullen waarschijnlijk een premie plaatsen op individuen die een combinatie van technische expertise en zachte vaardigheden bezitten, waardoor het cruciaal is om niet te vergeten de waarde van de menselijke aanraking.

De Waarde van Zachte Vaardigheden in een Geautomatiseerde Wereld

Terwijl AI de routine en analytische aspecten van een taak afhandelt, dragen mensen hun creativiteit, empathie en kritisch denken bij. Zelfs de meest geavanceerde AI-modellen van vandaag ontbreken emotionele intelligentie, waardoor mensen onmisbaar zijn in effectieve communicatie. Mensen brengen dingen naar interacties die AI niet kan; mensen brengen hun levenservaring, de levenservaring van de persoon die ze luisteren naar, en de mogelijkheid om door nuances te denken die zelfs AI niet kan vangen. En net zoals AI zichzelf kan trainen, zijn mensen onmisbaar in coaching en mentorship om productiviteit op de werkplek te stimuleren.

Deze zachte vaardigheden zijn vooral belangrijk in omzetgenererende, relatie-georiënteerde activiteiten zoals verkoop. Bijvoorbeeld, een verkoopmanager werkt met een nieuwe verkoper, en die verkoper is bezig met zijn directe aanspreekpunt (POC) bij een prospectaccount. Het doel van deze vroegere carrièrevarkoper is om de POC te laten introduceren bij de VP van Sales, omdat hij weet dat de VP uiteindelijk de beslissingsnemer zal zijn en moet worden betrokken bij het evaluatieproces. Maar tijdens een videogesprek is de POC terughoudend om de introductie te maken. Misschien wil de POC verzekerd zijn dat de verkoper niet “off script” zal gaan en hem belachelijk zal maken als hij hem voor zijn VP van Sales zet.

Natuurlijke taalverwerking (NLP) tools kunnen worden gebruikt om deze aarzeling op te pikken, maar het interpreteren van de onderliggende redenen ervoor kan niet binnen de mogelijkheden van de oplossingen liggen. Dat is waar de menselijke factor om de hoek komt, door wat de AI-tool heeft geleverd en expertise en context toe te voegen op basis van ervaring. De manager, die de nuances van het werken met klanten begrijpt, kan de nieuwe verkoper adviseren over hoe hij de rest van het gesprek moet afhandelen om vertrouwen met de POC te vestigen. Terwijl het gesprek voortduurt, leidt deze pivot de follow-upmateriaal van het systeem om een passende, aangepaste en effectieve reactie te garanderen.

Dit is slechts een van de vele voorbeelden van hoe mensen waarde toevoegen aan activiteiten die deals sluiten en een bedrijf vooruit helpen. In het kweken van interpersoonlijke relaties kunnen mensen ook kleine details onthouden die echte zorg tonen, nieuwe manieren vinden om te samenwerken die aansluiten bij de specifieke behoeften van werknemers of helpen om een ondersteunende werkomgeving te creëren. Deze dingen drijven uiteindelijk bedrijfsresultaten aan, waardoor ze net zo productief zijn als de geautomatiseerde taakvoltooiing van AI.

De Kern

AI en geavanceerde analytics hebben onmiskenbaar de werkplek gerevolutioneerd, routine taken geautomatiseerd en processen gestroomlijnd met ongekende snelheid en efficiëntie. Echter, de essentie van productiviteit gaat verder dan alleen snelheid; het ligt in de tastbare resultaten die bijdragen aan het succes en de groei van bedrijven. Terwijl AI de saaie en handmatige facetten van taken afhandelt, komen mensen naar voren als onmisbare bijdragers.

Terwijl we de evoluerende landschap van werk navigeren waar AI en menselijke samenwerking de norm wordt, komt de symbiotische relatie tussen technologie en menselijke vaardigheden naar voren als de drijvende kracht achter innovatieve oplossingen en duurzame bedrijfssucces. In het herschikken van hoe we over productiviteit denken, is het cruciaal om de blijvende waarde van de menselijke aanraking te erkennen en te vieren, die, in zijn veelzijdige vorm, schouder aan schouder staat met AI bij het produceren van betekenisvolle bedrijfsresultaten.