3 Data-Proven Ways Companies Can Increase AI Adoption and Boost Productivity

Da flere selskaper utforsker hvordan AI kan drive produktivitet, er ett kritisk aspekt ofte oversett: hvordan ansatte faktisk tar i bruk og bruker disse verktøyene i deres daglige arbeid. Spørsmålet er ikke om AI kan forbedre produktivitet – det er hvordan selskaper kan effektivt støtte ansatte på alle stadier av AI-engasjement for å maksimere ROI.

Som CEO av Prodoscore, en ledende leverandør av ansatt produktivitet og dataintelligensprogramvare, har jeg sett førstehånds hvordan AI-tilpasning – eller mangelen på det – spiller ut på arbeidsplassen. Ved å utnytte data-drevne innsikter fra Prodoscore sin posisjon i krysningspunktet mellom AI og forretning, her er tre nøkkelbud på hvordan ledere kan sikre at AI-verktøyene fullt ut utnyttes over hele organisasjonen.

1. Når det gjelder AI-bruk, er det tre distinkte grupper av ansatte.

Da AI har blitt toppen av sinnet for C-suiten, har diskusjonen om AI-tilpasning flyttet seg til tangibelt resultater. AI sin avkastning på produktivitet kan nå kvantifiseres og forstås på et granulert nivå som inkluderer tid brukt og innvirkning på omsetning. Prodoscore sine nyeste data indikerer at ansatte faller inn i tre distinkte kategorier når det gjelder AI-tilpasning.

• Tå-dypere: Disse ansatte bruker AI sparsomt, engasjerer for bare over en minutt per sesjon. De kan være i ferd med å eksperimentere med AI, men har ennå ikke inkorporert det fullt ut i deres arbeidsflyter.
• Fot-vadere: Disse er moderat engasjerte brukere som aksesserer AI-verktøy 2-4 ganger per sesjon og har en gjennomsnittlig brukstid på nesten tre minutter. Disse ansatte tester vannet og ser på å inkorporere AI for å forbedre deres arbeid, men de nærmer seg fortsatt verktøyene med forsiktighet.
• Swimmere: Disse er høyt engasjerte brukere og potensielle AI-ledere innen selskapet. De interagerer med AI-verktøy fem eller flere ganger per sesjon, med en gjennomsnittlig brukstid på nesten seks minutter. De forstår verdien AI bringer til deres roller og er kommet til å utnytte det til å forbedre produktivitet.

Organisasjoner som erkjenner disse distinkte gruppene av ansatte kan tilpasse sin tilnærming til AI-tilpasning etter hvert. Videre, AI sin innvirkning på produktivitet går utenom bransjegrenser. Uansett om det er juridiske assistenter, IT-fagfolk eller ledere, AI-verktøy som OpenAI og andre har vist seg å være nyttige over et bredt spekter av roller og bransjer. I hver enkelt sak har bruken av AI vist målbare økninger i effisiens og tid sparret.

2. En fleksibel, data-drevet tilnærming til AI-tilpasning gir større fordeler.

For å virkelig utnytte kraften av AI, må selskaper gå utenfor å bare proklamere AI som en buzzword. Suksessfulle bedrifter bruker data for å forbli agile, noe som gjør det mulig for dem å ta intelligente og informerte beslutninger om ressurser og effisiens.

For eksempel, å spore forholdet mellom ansatt AI-bruk og produktivitet gir forretningsledere med klarere innsikt i hvordan disse verktøyene påvirker forretningens resultater. Ifølge Prodoscore-forskning, på dager når ansatte bruker verktøy som OpenAI eller Gemini, er de 15-21% mer produktive enn de som ikke bruker slike verktøy. I mellomtiden, ansatte som engasjerer seg med AI-verktøy arbeider i gjennomsnitt 90 minutter ekstra per dag sammenlignet med de som ikke gjør det. De bruker også mer tid på å samarbeide ved å bruke meldings- og chatteverktøy, og fremmer samarbeid og større intern kommunikasjon.

Disse tallene understreker et viktig punkt: AI sin innvirkning på produktivitet er betydelig. Imidlertid, å bare introdusere AI på arbeidsplassen er ikke nok. En data-drevet, dynamisk tilnærming som er justerbar, er essensiell for å sikre at ansatte tar i bruk AI-verktøy på måter som støtter deres unike arbeidsflyter og selskapets mål.

Videre, viktigheten av kommunikasjon mellom ansatte og ledere kan ikke overdrives, særlig i hybrid-arbeidsmiljøer. Ifølge Prodoscore sine data, 61% av ledere har ikke snakket med minst en av deres teammedlemmer i en gitt uke, mens bare 16% av ledere opprettholder daglig kontakt med alle teammedlemmer. Gjennomsnittlig kommunikasjonsgap er 3-4 dager, noe som kan hindre den effektive bruken av AI-verktøy og produktivitet generelt.

For å utnytte den fulle verdien av AI, må selskaper sikre at effektive kommunikasjonsprosedyrer er på plass mellom ledere og ansatte, særlig når det gjelder AI-tilpasning. I hybrid-miljøer er viktigheten av kommunikasjon enda større.

3. Trening og etablerte bruksrettlinjer er essensielle.

Til tross for AI sine klare fordeler, er det et merkbart gap mellom ansatte som føler seg komfortable med å bruke AI-verktøy og de som ikke gjør det. Å lukke dette gapet er kritisk, og det er opp til arbeidsgiverne å tilby den nødvendige treningen og etablere klare retningslinjer for hvordan å ta i bruk AI-verktøy.

Prodoscore sine data viser at mens 24% av ansatte har brukt OpenAI eller Gemini minst en gang, varierer nivået av engasjement stort. Halvparten av disse brukerne interagerer med AI-verktøy fem eller flere ganger under arbeidsdagen, med en gjennomsnittlig brukstid på nesten seks minutter. Imidlertid, den andre halvparten bare engasjerer for bare over to minutter.

Dette skillet understreker behovet for kontinuerlig trening. Ansatte som er usikre på hvordan å bruke AI-verktøy effektivt, kan skyve dem til side og begrense organisasjonens evne til å høste AI sine fulle fordeler, og potensielt redusere produktivitet ved å forårsake unødvendig stress eller tapt tid. Ved å tilby omfattende trening og etablere klare bruksrettlinjer, kan selskaper sikre at flere ansatte går utenfor den innledende “tå-dyping”-fasen og fullt ut omfavner AI.

Ser fremover, vil AI kun forbedre produktivitet hvis ansatte committer seg til å bruke verktøyene som står til deres disposisjon. Dette engasjementet er mer sannsynlig når selskaper tilbyr trening og klar kommunikasjon om forventninger når det gjelder AI-bruk.

AI former produktivitet – ledere må tilpasse seg.

Tilpasningen av AI former allerede hvordan bedrifter opererer. Ledere har nå tilgang til mer data enn noen gang før for å informere deres beslutninger. Imidlertid, er det kritisk å finne en balanse mellom å stole på data og å utnytte ekspertisen til erfarne ansatte og seniorledere.

En av de mest betydelige fordelene med AI-drevne store språkmodeller (LLM) er deres evne til å drive forretningsbeslutninger i sanntid. Mens data strømmer inn, kan organisatoriske endringer gjøres dynamisk, noe som gjør det mulig for bedrifter å pivotere raskt og optimalisere resultater. Likevel, skal data aldri diktere beslutninger på egen hånd. Ledere må fortsatt stole på ekspertisen og intuisjonen til deres team. Seniorledere har uvurderlig kunnskap som må integreres med AI-innsikter for å skape en velavrustet tilnærming til produktivitet og innovasjon.

Til slutt, vil de mest suksessfulle organisasjonene være de som kan forbli fleksible, overvåke AI-brukstrender tett, og ta data-drevne beslutninger. AI-tilpasning er ikke en en-size-fits-all-tilnærming; det krever konstant finjustering, kommunikasjon og trening for å virkelig låse opp sin potensiale.