Waluta produktywności: AI i ludzki element

W ciągu ostatnich kilku lat sposób, w jaki pracujemy, został całkowicie przebudowany przez nowe trendy w miejscu pracy i technologię. AI szybko przezedefiniowała 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 wyłącznie przez szybkość. Równie ważne są jakość i rezultaty. Tak, zaczynamy powierzać AI coraz bardziej istotne zadania, od prowadzenia pojazdów do prognozowania i nawet rozpoznawania medycznego, w niektórych przypadkach. Jednak nadal istnieje wiele rzeczy, które korzystają (i będą korzystać) z obecności osoby na stanowisku. Ponieważ ludzki dotyk ma wrodzoną wartość. Promuje zaufanie i połączenie w sposób, który maszyny są jeszcze daleko od skutecznego naśladownictwa.

Staje się coraz bardziej oczywiste, że wraz z przyspieszeniem adopcji AI, jego najbardziej oczywista i najłatwiejsza do uzyskania wartość polega na jego zdolności do oddania czasu pracownikom. Pozwala pracownikom skupić się na najbardziej istotnych elementach ich ról, takich jak rozwiązywanie problemów, działanie jako partner dla klientów i zagłębianie się w złożone wymagania biznesowe kupujących.

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

Jak AI zmieniła dynamikę miejsca pracy

Miejsce pracy dzisiaj nie przypomina miejsca pracy sprzed dekady, dzięki przełomowym zmianom spowodowanym przez technologię i ewoluującą kulturę pracy. Narzędzia generatywne AI, takie jak ChatGPT, Midjourney i DALL·E, są wśród bardziej efektownych zastosowań AI, ale AI-zasilane analizy, które analizują ogromne zestawy danych, identyfikują wzorce i generują spostrzeżenia, również przyniosły niezmierzoną wartość firmom.

Rozważ cztery typy analiz z użyciem AI:

• Analityka opisowa patrzy na historyczne dane, aby powiedzieć nam, co się wydarzyło. Ten typ ilościowo mierzy, monitoruje i obserwuje obiektywnie, 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 produkują analizy dla rzeczy takich jak utrata dealu, długość cyklu sprzedaży, rotacja klientów i wyniki przedstawicieli.
• Analityka predykcyjna przewiduje, co jest prawdopodobne w przyszłości, używając zarówno subiektywnych, jak i obiektywnych danych wejściowych, aby ocenić potencjalnych klientów, przewidzieć rotację, przewidzieć popyt i sprzedaż, a także modelować prawdopodobieństwo zamknięcia konkretnych deali. 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 na podstawie wszystkiego powyższego. Większość ludzi będzie zaznajomiona z tą gałęzią analityki ze swojego życia. Ta sama technologia, która napędza algorytmy sugestii Netflix, TikTok i YouTube, może ważyć działania kupujących i sprzedających, aby sugerować, co powinno nastąpić.

Analityka preskryptywna to miejsce, w którym firmy mogą uzyskać największą wartość i jesteśmy najbliżej replikowania ludzkiej pomysłowości. Te modele zmieniają spostrzeżenia w działania i działania w rezultaty. Te rezultaty 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 brakują 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, które nawet AI nie może złapać. I tak jak 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 koncie prospectu. Celem tego sprzedawcy jest uzyskanie od POC zaproszenia do spotkania z VP ds. sprzedaży, ponieważ wie, że VP 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 nie może być w zakresie możliwości rozwiązań. To jest miejsce, w którym pojawia się ludzki element, biorąc to, co narzędzie AI dostarczyło, i dodając ekspertyzę i kontekst oparty na doświadczeniu. Menedżer, rozumiejąc nuanse 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, jak ludzie wstrzykują wartość w działania, które zamykają deali i napędzają firmę do przodu. W kultywowaniu relacji międzyludzkich ludzie mogą również 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 zaawansowane analizy niepodważalnie rewolucjonizowały miejsce pracy, automatyzując rutynowe zadania i przyspieszając procesy z niezwykłą szybkością i wydajnością. Jednak istota produktywności wykracza poza samą szybkość; leży w wymiernych rezultatach, które przyczyniają się do sukcesu i wzrostu firm. Podczas gdy AI zajmuje się monotonnymi i ręcznymi aspektami zadań, ludzie pojawiają się jako niezastąpione współtwórcy.

Podczas gdy nawigujemy ewoluujący krajobraz 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. Przy 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.