Er AI gjør jobbene vanskeligere? Ikke for timelønnede arbeidere

Har AI for alltid endret måten vi jobber på? Det avhenger av hvilken “AI” du snakker om.

Kunstig intelligens beskriver en stor samling av datateknologier som utfører forskjellige funksjoner. Det er ikke uvanlig å ha flere typer AI i bruk innen samme arbeidsplass – eller selv innen samme programvare – for å optimalisere oppgaveautomatisering og forbedre produktivitet.

De fleste av de nylige samtaler om AI på arbeidsplassen henviser til Generativ Artificial Intelligence (GenAI), en spesiell type AI som genererer en utgang, vanligvis en bilde eller tekst, basert på lært potensial.

Allerede nå former GenAI måten ansatte engasjerer med teknologi (og hverandre), og gjør ledere ivrige etter å implementere AI overalt mulig. Likevel er det motsigelser om GenAI sin nåværende innvirkning på produktivitet. En nylig studie fra freelancing-plattformen Upwork fant at 77% av ansatte sier at AI-verktøy bare har lagt til deres arbeidsbyrde, til tross for entusiasme fra deres selskapsledelse. Mens en annen studie fra Section AI rapporterte at 87% av arbeidere som bruker AI daglig sparer så mye som 12 timer per uke.

Hvis en gruppe ansatte kan uten tvil dra nytte av AI, er det de i timelønnede arbeidsstyrken. Ansatte i arbeidsintensive industrier som detaljhandel og gjestfrihet må maksimere tid med kunder og kolleger. Men, som ny forskning fra Legion viser, er disse arbeiderne belastet av administrative oppgaver, og det skaper dypt misnøye med jobbene deres – så dypt at 50% av timelønnede ansatte planlegger å forlate jobbene sine innen det neste året.

AI har evnen til å kraftig redusere byrden av kjedelige oppgaver på timelønnede arbeidsplassen. Det kan også akselerere nyansatt opplæring, som er usedvanlig verdifullt i arbeidsintensive sektorer hvor omsetning er høy. Som en virtuell trener kan GenAI-assistentene guide ansatte med foreslåtte handlinger og hjelpe dem med å få tilgang til viktig informasjon.

Ved å øke produktivitet og jobbtillfredshet, står AI til å hjelpe, ikke hindre, den timelønnede arbeidsstyrken. Men bare hvis AI-verktøyene implementeres strategisk.

AI og timelønnet arbeidsmangel

Arbeidsmarkedet kan være avkjølt totalt, men etterspørselen etter timelønnet arbeid er høy, siden disse jobbene tenderer til å ligge bak andre ansattetyper, som lønnede eller gig-arbeid, når det gjelder arbeidstilfredshet. Som notert i Legion-data, tror bare halvparten av timelønnede arbeidere at arbeidsgiverne sine bryr seg om å skape en god arbeidserfaring for dem.

Fleksibilitet er øverst på listen for timelønnede arbeidere som søker etter neste jobb. De ønsker å kunne enkelt bytte og plukke skifter, og de ønsker å kunne arbeide på forskjellige tider og steder. Heldigvis kan AI i et arbeidsstyringsystem (WFM) enable denne fleksibiliteten på flere nøkkelområder.

Til å begynne med, Arbeidsstyring (WFM) med AI i kjernen utnytter maskinlæring for å nøyaktig forutsi arbeidsbehovet for bestemte skifter. Dette forbedrer arbeids-effektiviteten, hjelper til å forebygge overbemanning og underbemanning. Nøyaktige arbeidsforutsigelser sparer selskapene penger og, i tilfelle underbemanning, hjelper til å redusere arbeiderstress. Når arbeidere starter skiftene sine med rett ressurser og personale tilgjengelig for å møte etterspørselen, kan de fokusere på å levere en god kundeopplevelse.

Et WFM som bruker AI kan også gi arbeiderne mer direkte innflytelse på skiftene sine. Arbeiderne deler skiftpreferansene sine, og AI intelligently automatiserer skiftopprettelse, matcher arbeiderforespørsler med forretningskrav. På denne måten slipper arbeiderne å gi avkall på fleksibiliteten sin, og bedriften kan fortsette å operere jevnt.

Til slutt er GenAI i ferd med å bli en kraftig driver av fleksibilitet, men dens suksess avhenger av en nøye anvendelse av riktige løsninger for å virkelig enable det.

GenAI som et arbeidsstyringsverktøy må være handlebart. Dette betyr at det ikke bare genererer nye, nyttige utganger, men også driver utførelsen av oppgaver, resulterer i enda større produktivitetsgevinster og utvider bedrifters evne til å tilby en mer fleksibel arbeidsopplevelse.

I en timelønnet arbeidsplass kan generative AI-grensesnitt automatisere WFM-oppdrag som skiftplanlegging gjennom samtaleinteraksjoner, sparere ledere tid og lar dem imøtekomme arbeidernes forespørsler raskere (og oftere).

Store språkmodeller (LLM), typen AI brukt i naturlige språkgrensesnitt, er ideelle for arbeiderkommunikasjon og å drive handlinger. For eksempel, hvis en leder på en kaffebar ønsker å legge til en annen kasser til en lørdag morgen-skift, kan de starte med å gi en enkel kommando. Deretter kan de samtale med assistenten for å spesifisere hvilken kasser de vil tildele skiftet, og deretter sende og distribuere den reviderte skiftplanen til teamene sine. I en enkelt samtale vil lederen ha utført en oppgave som ellers kunne ha tatt flere minutter eller til og med timer.

Men, handlebarhet er ikke lett å oppnå. Samtale-grensesnitt kan være tvetydige og, uten suppleringssystemer som RAG (retrieval-augmented generation), kan de hindre arbeidere fra å få tilgang til nødvendig informasjon. Etterhvert som GenAI blir mer integrert i den timelønnede arbeidsplassen, vil disse løsningene fortsette å utvikle seg.

Å enable timelønnet arbeider-suksess med AI

Ledere for timelønnede arbeidere vil spesielt dra nytte av AI. Når Legion spurte hvordan ledere så på AI sin innvirkning på rollen deres i de neste månedene, trodde 66% at AI kunne “gjøre skiftplanleggingen enklere” og 59% sa at det kunne “forbedre påmeldings-/opplæringsprosessen”. Ettersom ledere spiller en så viktig rolle i selskapets totale funksjon, vil selskapene som fokuserer på ledere når de skaper effektiviteter med AI, få en konkurransefordel.

Tidsbesparelse er en åpenbar fordel for ledere: når de ikke behøver å bekymre seg for kjedelige oppgaver, kan de fokusere på å sikre at andre ansatte er suksessfulle. I virkeligheten sa de fleste lederne som svarte på Legion-undersøkelsen at de ville bruke tiden de fikk tilbake fra oppgaveautomatisering til å trene ansatte.

AI hjelper også ledere med å redusere feil på arbeidsplassen. Oppgaver som etterspørselsprognose og skiftgenerering er utsatt for menneskelig feil – og disse feilene kan ha dyre konsekvenser, spesielt hvis de resulterer i dårlig arbeidsplanlegging eller overholdelse av regler. Intelligently automatisering av disse oppgavene forbedrer beslutningstaking og reduserer risikoen for organisasjonen. Likevel bør menneskelige operatører alltid kunne ta kontroll og gjøre justeringer.

Det høres motintuitivt, men implementering av AI på den timelønnede arbeidsplassen vil til slutt gjøre arbeidsplassen mer menneske-sentrert. Ikke bare gir det ledere mer tid til å tilbringe med ansatte og kunder, men kan også gi handlebare innsikter som leder til bedre kundeopplevelse og opplæringsopplevelse.

Selvfølgelig er fordelene med AI ikke eksklusive for ledere. Som diskutert tidligere, kan AI enable større fleksibilitet for timelønnede arbeidere og assistere med opplæring. De vil også se mange av de samme tidsbesparende og feilreduktive fordelene som ledere vil.

Ledere bør også forberede seg på å håndtere ansattes frykt rundt AI. Mens bare 12% av lederne som svarte på Legion-undersøkelsen var enige om at de kunne se AI erstatter rollene deres, var tallet dobbelt for timelønnede arbeidere. Likevel, med riktig utdanning og opplæring, kan ledere bli “AI-ambassadører” på arbeidsplassen, hjelpe teamene deres med å låse opp de kraftige fordelene med disse teknologiene.

Se fremover

For tiden er bare 11% av selskapene verden over som bruker generativ AI i stor skala. Ettersom dette tallet fortsetter å vokse, bør ledere fokusere på å sikre at ansatte er godt utrustet til å adoptere disse verktøyene. På denne måten føler ansatte ikke at AI legger til arbeidsbyrden deres, og selskapene kan høste de fulle fordelene med teknologiens produktivitetsøkende evner.