Waluta produktywności: AI i element ludzki

W ciągu ostatnich kilku lat sposób, w jaki pracujemy, został całkowicie przekształcony przez nowe trendy w miejscu pracy i technologię. AI szybko przekształciło reguły produktywności w świecie biznesu; e-maile, posty na mediach społecznościowych, obrazy, prezentacje i filmy mogą być generowane w ciągu kilku kliknięć, a nie dni.

Jednak produktywność nie jest definiowana tylko przez szybkość. Równie ważne są jakość i wyniki. Tak, zaczynamy powierzać AI coraz bardziej ważne zadania, od prowadzenia pojazdów do prognozowania i nawet diagnozowania chorób, w niektórych przypadkach. Jednak nadal istnieją wiele rzeczy, które korzystają (i będą korzystać) z obecności człowieka. Ponieważ ludzki dotyk ma wrodzoną wartość. Promuje zaufanie i połączenie w sposób, który maszyny nie są jeszcze w stanie skutecznie naśladować.

To, co staje się coraz bardziej widoczne, gdy przyjęcie AI przyspiesza, to fakt, że jego najbardziej oczywista i najłatwiejsza do uzyskania wartość polega na tym, że zwraca czas pracownikom. Pozwala pracownikom skupić się na najbardziej istotnych elementach ich ról, takich jak indywidualne rozwiązywanie problemów, współpraca z klientami i analizowanie złożonych wymagań biznesowych.

W erze generatywnego AI pytanie brzmi: jak możemy wykorzystać nasze wrodzone ludzkie umiejętności, aby nie tylko napędzać produktywność, ale również zmieniać sposób, w jaki myślimy o niej? Poniżej będziemy badać głęboki wpływ AI na miejsce pracy i zwiększoną wagę umiejętności miękkich w erze automatyzacji.

Jak AI zmieniło dynamikę miejsca pracy

Miejsce pracy dzisiaj nie przypomina miejsca pracy sprzed dekady, dzięki przełomowym zmianom spowodowanym przez technologię i ewoluującą kulturę pracy. Narzędzia AI, takie jak ChatGPT, Midjourney i DALL·E, są jednymi z bardziej widowiskowych zastosowań AI, ale analityka danych oparta na AI, która analizuje ogromne zestawy danych, identyfikuje wzorce i generuje spostrzeżenia, również przyniosła niezmierzoną wartość firmom.

Rozważmy cztery rodzaje analityki danych z użyciem AI:

• Analityka opisowa analizuje historyczne dane, aby powiedzieć nam, co się wydarzyło. Ten rodzaj ilościowo mierzy, monitoruje i obiektywnie ocenia, tak jak wyniki sprzedaży, sprzedaż według regionu i raporty o wygranych i przegranych.
• Analityka diagnostyczna mówi nam, dlaczego to się wydarzyło. Diagnostyka używa obiektywnych miar, aby pomóc użytkownikom lepiej zrozumieć subiektywne czynniki, które doprowadziły do wyników. Narzędzia diagnostyczne generują analizy dotyczące takich rzeczy, jak utrata dealu, długość cyklu sprzedaży, odsetek klientów, którzy przestali kupować, i wyniki przedstawicieli handlowych.
• Analityka predykcyjna przewiduje, co prawdopodobnie wydarzy się w przyszłości, używając zarówno subiektywnych, jak i obiektywnych danych, aby ocenić potencjalnych klientów, przewidzieć, kto może przestać kupować, przewidzieć popyt i sprzedaż, a także modelować prawdopodobieństwo zamknięcia konkretnych transakcji. Krytycznie, modele predykcyjne mogą używać zewnętrznych sygnałów i danych, takich jak ogólny wynik rynku, aby modelować trendy w toku.
• Analityka preskryptywna radzi nam, jakie kroki należy podjąć, opierając się na wszystkich powyższych. Większość ludzi będzie zaznajomiona z tym rodzajem analityki z ich życia codziennego. Ta sama technologia, która napędza algorytmy sugestii Netflix, TikTok i YouTube, może ważyć działania kupujących i sprzedających, aby sugerować, co powinno się wydarzyć jako następne.

Analityka preskryptywna to miejsce, w którym firmy mogą wywieźć największą wartość i jesteśmy najbliżej replikacji ludzkiej pomysłowości. Te modele przekształcają wgląd w działanie i działanie w wyniki. Te wyniki mogą być następnie zakodowane, aby zapewnić spójność i powtarzalność. Jednak nadal wymagają one nadzoru i współpracy ludzi.

W związku z tym integracja AI nie tylko zmienia naturę pracy, ale również będzie nadal zmieniać skład siły roboczej. Organizacje będą prawdopodobnie przykładać wagę do osób, które posiadają połączenie umiejętności technicznych i miękkich, co oznacza, że jest krytyczne, aby nie zapomnieć o wartości ludzkiego dotyku.

Wartość umiejętności miękkich w świecie zautomatyzowanym

Podczas gdy AI zajmuje się rutynowymi i analitycznymi aspektami zadania, ludzie przynoszą swoją kreatywność, empatię i umiejętności krytycznego myślenia. Nawet najbardziej zaawansowane modele AI dzisiaj brak im inteligencji emocjonalnej, co sprawia, że ludzie są niezbędni w skutecznej komunikacji. Ludzie przynoszą rzeczy do interakcji, których AI nie może; ludzie przynoszą swoje doświadczenie życiowe, doświadczenie życiowe osoby, z którą rozmawiają, i zdolność do myślenia przez niuanse, których nawet AI nie może złapać. I w ten sam sposób, w jaki AI może szkolić się, ludzie są niezastąpieni w coachingu i mentorstwie, aby wspierać produktywność w miejscu pracy.

Te umiejętności miękkie są szczególnie ważne w działaniach generujących przychody i opartych na relacjach takich jak sprzedaż. Na przykład, menedżer sprzedaży pracuje z nowym sprzedawcą, a ten sprzedawca angażuje się z jego bezpośrednim punktem kontaktowym (POC) w firmie, z którą prowadzi rozmowy. Celem tego sprzedawcy jest nakłonienie POC do przedstawienia go wiceprezesowi ds. sprzedaży, ponieważ wie, że wiceprezes ostatecznie będzie decydował i musi być zaangażowany w proces oceny.

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) może być używane do wykrycia tej wahania, ale interpretacja podstawowych powodów może nie być w zakresie możliwości rozwiązań. To jest miejsce, w którym pojawia się element ludzki, biorąc to, co narzędzie AI dostarczyło, i dodając ekspertyzę i kontekst oparty na doświadczeniu. Menedżer, rozumiejąc niuanse pracy z klientami, może doradzić nowemu sprzedawcy, jak obsłużyć resztę rozmowy, aby ustanowić zaufanie z POC. Podczas gdy rozmowa trwa, ten zwrot kieruje materiałami systemu do zapewnienia odpowiedniej, dostosowanej i skutecznej odpowiedzi.

To jest tylko jeden z wielu przykładów, w jaki sposób ludzie wnoszą wartość w działaniach, które zamykają transakcje i napędzają firmę do przodu. W kształtowaniu relacji międzyludzkich ludzie również mogą pamiętać małe szczegóły, które pokazują prawdziwą troskę, znaleźć nowe sposoby współpracy, które pasują do konkretnych potrzeb pracowników lub pomóc w kształtowaniu wspierającego środowiska pracy. Te rzeczy ostatecznie napędzają wyniki biznesowe, sprawiając, że są one równie produktywne, jak zautomatyzowane zadania AI.

Podsumowanie

AI i zaawansowana analityka niepodważalnie rewolucjonizowały miejsce pracy, automatyzując rutynowe zadania i przyspieszając procesy z niezwykłą szybkością i wydajnością. Jednak istota produktywności wykracza poza samą szybkość; leży w wynikach, które przyczyniają się do sukcesu i wzrostu firm. Podczas gdy AI zajmuje się nudnymi i ręcznymi aspektami zadań, ludzie pojawiają się jako niezastąpieni współpracownicy.

Ponieważ nawigujemy w ewoluującym krajobrazie pracy, w którym współpraca AI i ludzi staje się normą, symbiotyczne relacje między technologią a umiejętnościami ludzkimi pojawiają się jako siła napędowa za innowacyjnymi rozwiązaniami i trwałym sukcesem biznesowym. W zmianie sposobu myślenia o produktywności jest kluczowe, aby rozpoznać i świętować trwałą wartość ludzkiego dotyku, który w swojej wielowymiarowej formie stoi ramię w ramię z AI w produkcji znaczących wyników biznesowych.