Moneda productivității: IA și elementul uman

În ultimii ani, modul în care lucrăm a fost complet schimbat de noile tendințe de la locul de muncă și de tehnologie. IA a redefinit rapid regulile productivității în lumea afacerilor; e-mailurile, postările pe rețelele sociale, imaginile, prezentările și videourile pot fi generate într-o chestiune de clicuri, nu de zile.

Dar productivitatea nu este definită doar de viteza. La fel de importante sunt calitatea și rezultatele. Da, începem să încredințăm IA cu sarcini din ce în ce mai importante, de la conducere la previziuni și chiar diagnosticări medicale, în unele cazuri. Cu toate acestea, există încă multe lucruri care beneficiază (și vor continua să beneficieze) de prezența unei persoane la cârma. Pentru că atingerea umană are o valoare inerentă. Promovează încrederea și legătura în moduri în care mașinile sunt încă departe de a le replica eficient.

Ceea ce devine evident pe măsură ce adoptarea IA a accelerat este că cea mai evidentă și mai ușor de atins valoare a sa este capacitatea de a a returna timpul angajaților. Permite angajaților să se concentreze pe cele mai importante elemente ale rolurilor lor, cum ar fi rezolvarea problemelor personalizate, acționarea ca partener pentru clienți și analizarea cerințelor complexe de afaceri ale cumpărătorilor.

În era IA generativă, întrebarea devine: cum putem folosi abilitățile noastre umane inerente pentru a nu numai conduce productivitatea, ci pentru a rescrie modul în care gândim despre aceasta în întregime? Mai jos, vom explora impactul profund al IA asupra locului de muncă și importanța sporită a abilităților moi în era automatizării.

Cum IA a schimbat dinamica locului de muncă

Locul de muncă de astăzi nu mai arată deloc ca cel de acum un deceniu, datorită schimbărilor transformative aduse de tehnologie și de cultura muncii în evoluție. Uneltele de IA generativă, cum ar fi ChatGPT, Midjourney și DALL·E, sunt printre utilizările mai spectaculoase ale IA în prezent, dar analitica bazată pe IA care analizează seturi de date vaste, identifică modele și generează insight-uri a adus, de asemenea, o valoare imensă afacerilor.

Luați în considerare patru tipuri de analitică de date bazată pe IA:

• Analitica descriptivă examinează datele istorice pentru a ne spune ce s-a întâmplat. Acest tip cuantifică, măsoară și monitorizează obiectiv, cum ar fi performanța vânzărilor, vânzările pe regiuni și rapoartele de câștig/pierdere.
• Analitica diagnostică ne spune de ce s-a întâmplat. Diagnostica utilizează măsuri obiective pentru a ajuta utilizatorii să înțeleagă mai bine factorii subiectivi care au condus la rezultate. Uneltele de diagnostică produc analize pentru lucruri cum ar fi pierderea unei afaceri, lungimea ciclului de vânzări, abandonul clienților și performanța reprezentantului.
• Analitica predictivă prognozează ce este probabil să se întâmple în viitor, utilizând atât intrări subiective, cât și obiective, pentru a evalua lead-urile, a anticipa abandonul, a prognoza cererea și vânzările și a modela probabilitatea închiderii unor anumite afaceri. În mod critic, modelele predictive pot utiliza semnale și date externe, cum ar fi performanța generală a pieței, pentru a modela tendințele în curs.
• Analitica prescriptivă ne sfătuiește cu privire la următorii pași de urmat, pe baza tuturor celor de mai sus. Majoritatea oamenilor vor fi familiari cu această ramură a analiticii din viața lor personală. Aceeași tehnologie care alimentează algoritmii de sugestie ai Netflix, TikTok și YouTube poate pondera acțiunile cumpărătorilor și vânzătorilor pentru a sugera ce ar trebui să urmeze.

Analitica prescriptivă este acolo unde afacerile pot obține cea mai mare valoare și este cel mai aproape de a replica ingeniozitatea umană pe care am ajuns până acum. Aceste modele transformă insight-ul în acțiune și acțiunea în rezultate. Aceste rezultate pot fi apoi codificate pentru consistență și reproductibilitate. Cu toate acestea, ele necesită încă supraveghere și colaborare umană.

Astfel, integrarea IA nu numai că redefinesc natura muncii, dar va continua să rescrie și compoziția forței de muncă. Organizațiile vor pune probabil un preț pe indivizii care posedă o combinație de expertiză tehnică și abilități moi, ceea ce înseamnă că este critic să nu uităm de valoarea atingerii umane.

Valoarea abilităților moi într-o lume automatizată

În timp ce IA gestionează aspectele rutiniere și analitice ale unei sarcini, oamenii contribuie cu creativitatea, empatia și abilitățile de gândire critică. Chiar și cele mai avansate modele de IA de astăzi lipsesc inteligență emoțională, făcând oamenii esențiali în comunicarea eficientă. Oamenii aduc în interacțiuni lucruri pe care IA nu le poate aduce; oamenii aduc experiența lor de viață, experiența de viață a persoanei cu care vorbesc și capacitatea de a gândi prin nuanțe pe care nici măcar IA nu le poate prinde. Și, în același mod în care IA se poate antrena pe sine, oamenii sunt indispensabili în coaching și mentorat pentru a promova productivitatea în locul de muncă.

Aceste abilități moi sunt deosebit de importante în activitățile de generare a veniturilor și de relaționare, cum ar fi vânzările. De exemplu, un manager de vânzări lucrează cu un vânzător nou, iar vânzătorul respectiv se angajează cu punctul său de contact direct (POC) la un cont de prospect. Obiectivul vânzătorului mai tânăr este de a-l face pe POC să îl introducă la vicepreședintele vânzărilor, deoarece știe că vicepreședintele va fi, în cele din urmă, decidentul și trebuie să fie implicat în procesul de evaluare.

Procesarea limbajului natural (NLP) poate fi utilizată pentru a detecta ezitarea, dar interpretarea motivelor subiacente nu poate fi în cadrul capacităților soluțiilor. Acolo intervine elementul uman, luând ceea ce a furnizat uneltele IA și adăugând expertiză și context pe baza experienței. Managerul, înțelegând nuanțele de a lucra cu clienții, poate sfătui vânzătorul nou cum să gestioneze restul conversației pentru a stabili încredere cu POC. Pe măsură ce conversația continuă, această abordare conduce materialele de urmărire ale sistemului pentru a asigura un răspuns adecvat, personalizat și eficient.

Acesta este doar unul dintre multele exemple de moduri în care oamenii injectează valoare în activități care închid afaceri și impulsionează o afacere înainte. În cultivarea relațiilor interpersonale, oamenii pot, de asemenea, să-și amintească de detalii mici care arată o grijă sinceră, să găsească modalități noi de a colabora care se potrivesc nevoilor specifice ale angajaților sau să ajute la modelarea unui mediu de lucru suportiv. Aceste lucruri conduc, în cele din urmă, la rezultate de afaceri, făcându-le la fel de productive ca și finalizarea automată a sarcinilor de către IA.

Rezumatul

IA și analitica avansată au revoluționat, fără îndoială, locul de muncă, automatizând sarcinile rutiniere și eficientizând procesele cu o viteză și o eficiență fără precedent. Cu toate acestea, esența productivității depășește doar viteza; se află în rezultatele tangibile care contribuie la succesul și creșterea afacerilor. În timp ce IA gestionează aspectele tedioase și manuale ale sarcinilor, oamenii apar ca contribuitori indispensabili.

Pe măsură ce navigăm peisajul în evoluție al muncii, în care colaborarea IA și umană devine norma, relația simbiotică dintre tehnologie și abilitățile umane apare ca forța motrice din spatele soluțiilor inovatoare și a succesului de afaceri pe termen lung. În rescrierea modului în care gândim despre productivitate, este esențial să recunoaștem și să celebrăm valoarea durabilă a atingerii umane, care, în forma sa multifacetă, stă umăr la umăr cu IA în producerea de rezultate de afaceri semnificative.