3 данных подтвержденных способа, с помощью которых компании могут увеличить внедрение ИИ и повысить производительность

Когда все больше компаний исследуют, как ИИ может стимулировать производительность, часто упускается из виду один важный аспект: как сотрудники фактически принимают и используют эти инструменты в своей повседневной работе. Вопрос не в том, может ли ИИ повысить производительность, а в том, как компании могут эффективно поддержать сотрудников на каждом этапе взаимодействия с ИИ, чтобы максимизировать ROI.

Как генеральный директор Prodoscore, ведущего поставщика программного обеспечения для анализа производительности сотрудников и данных, я видел на собственном опыте, как внедрение ИИ – или его отсутствие – проходит на рабочем месте. Используя данные, полученные из позиции Prodoscore на пересечении ИИ и бизнеса, я могу выделить три ключевых вывода о том, как лидеры могут обеспечить полное использование инструментов ИИ во всей организации.

1. Существуют три различных группы сотрудников, когда речь идет об использовании ИИ.

Поскольку ИИ стал главной темой для высшего руководства, обсуждение внедрения ИИ перешло к осязаемым результатам. Теперь можно количественно оценить и понять влияние ИИ на производительность на уровне времени, затраченного на работу, и его влияние на доход. Недавние данные Prodoscore показывают, что сотрудники делятся на три различных категории, когда речь идет о внедрении ИИ.

• Те, кто только начинает использовать ИИ: Эти сотрудники используют ИИ очень ограниченно, взаимодействуя с ним всего лишь чуть более минуты за сессию. Они могут экспериментировать с ИИ, но еще не полностью интегрировали его в свои рабочие процессы.
• Те, кто осторожно использует ИИ: Это умеренно вовлеченные пользователи, которые обращаются к инструментам ИИ 2-4 раза за сессию и в среднем используют их чуть менее трех минут. Эти сотрудники проверяют возможности ИИ и пытаются использовать его для улучшения своей работы, но все еще подходят к инструментам с осторожностью.
• Те, кто активно использует ИИ: Это высоко вовлеченные пользователи и потенциальные лидеры ИИ в компании. Они взаимодействуют с инструментами ИИ пять или более раз за сессию, с средним временем использования почти шести минут. Они понимают ценность ИИ для своей работы и привержены использовать его для повышения производительности.

Организации, которые признают эти различные группы сотрудников, могут адаптировать свой подход к внедрению ИИ соответственно. Кроме того, влияние ИИ на производительность выходит за рамки отраслевых границ. Будь то юристы, ИТ-специалисты или менеджеры, инструменты ИИ, такие как OpenAI и другие, доказывают свою полезность в широком спектре ролей и отраслей. В каждом случае использование ИИ показало измеримые улучшения эффективности и экономии времени.

2. Гибкий, основанный на данных подход к внедрению ИИ дает больше преимуществ.

Чтобы действительно использовать потенциал ИИ, компании должны выйти за рамки простого упоминания ИИ как модного слова. Успешные бизнесы используют данные, чтобы оставаться гибкими, что позволяет им принимать обоснованные решения о ресурсах и эффективности.

Например, отслеживание взаимосвязи между использованием ИИ сотрудниками и их производительностью дает бизнес-лидерам более четкое понимание того, как эти инструменты влияют на бизнес-результаты. Согласно исследованиям Prodoscore, в дни, когда сотрудники используют инструменты, такие как OpenAI или Gemini, они на 15-21% более продуктивны, чем те, кто не использует такие инструменты. Кроме того, сотрудники, которые взаимодействуют с инструментами ИИ, работают в среднем на 90 минут больше в день, чем те, кто не использует их. Они также тратят больше времени на сотрудничество, используя средства обмена сообщениями и чаты, что способствует командной работе и внутренней коммуникации.

Эти цифры подчеркивают важную точку: влияние ИИ на производительность значительное. Однако просто введение ИИ на рабочем месте недостаточно. Необходим гибкий, основанный на данных подход, который может корректироваться, чтобы обеспечить, что сотрудники принимают инструменты ИИ таким образом, чтобы поддерживать их уникальные рабочие процессы и цели компании.

Кроме того, важность коммуникации между сотрудниками и менеджерами нельзя переоценить, особенно в гибридных рабочих средах. Согласно данным Prodoscore, 61% менеджеров не говорили с至少 одним из членов своей команды в течение недели, в то время как только 16% менеджеров поддерживают ежедневный контакт со всеми членами команды. Средняя коммуникационная пауза составляет 3-4 дня, что может препятствовать эффективному использованию инструментов ИИ и общей производительности.

Чтобы использовать полный потенциал ИИ, компании должны обеспечить, чтобы были установлены эффективные процедуры коммуникации между менеджерами и сотрудниками, особенно в отношении внедрения ИИ. В гибридных средах важность коммуникации еще больше возрастает.

3. Обучение и установленные рекомендации по использованию являются необходимыми.

Несмотря на явные преимущества ИИ, существует заметный разрыв между сотрудниками, которые чувствуют себя комфортно, используя инструменты ИИ, и теми, кто не чувствует. Закрытие этого разрыва имеет решающее значение, и это зависит от работодателей, чтобы предоставить необходимое обучение и установить четкие рекомендации по использованию инструментов ИИ.

Данные Prodoscore показывают, что хотя 24% сотрудников использовали OpenAI или Gemini хотя бы раз, уровень вовлеченности сильно варьируется. Половина этих пользователей взаимодействует с инструментами ИИ пять или более раз в течение рабочего дня, с средним временем использования почти шести минут. Однако другая половина взаимодействует всего лишь чуть более двух минут.

Эта разница подчеркивает необходимость постоянного обучения. Сотрудники, которые не уверены, как эффективно использовать инструменты ИИ, могут полностью отказаться от них, что ограничит способность организации получить полную выгоду от ИИ и потенциально снизит производительность, вызывая ненужный стресс или потери времени. Предоставляя всестороннее обучение и устанавливая четкие рекомендации по использованию, компании могут обеспечить, чтобы больше сотрудников перешли за пределы начальной стадии “тестирования” и полностью приняли ИИ.

Оглядываясь вперед, ИИ будет повышать производительность только в том случае, если сотрудники будут привержены использованию этих инструментов. Эта приверженность более вероятна, когда компании предоставляют обучение и четко сообщают ожидания относительно использования ИИ.

ИИ формирует производительность – лидеры должны адаптироваться.

Внедрение ИИ уже меняет то, как работают бизнесы. Лидеры теперь имеют доступ к большему количеству данных, чем когда-либо прежде, чтобы принимать обоснованные решения. Однако важно найти баланс между полаганием на данные и использованием опыта опытных сотрудников и старшего руководства.

Одним из наиболее значительных преимуществ ИИ-инструментов на основе больших языковых моделей (БЯМ) является их способность стимулировать бизнес-решения в реальном времени. По мере поступления данных организационные изменения могут быть внесены динамически, что позволяет бизнесу быстро менять направление и оптимизировать результаты. Однако данные никогда не должны диктовать решения самостоятельно. Лидеры все еще должны полагаться на опыт и интуицию своих команд. Старшее руководство обладает бесценными знаниями, которые должны быть интегрированы с идеями ИИ, чтобы создать всесторонний подход к производительности и инновациям.

В конечном итоге, наиболее успешными организациями будут те, которые смогут оставаться гибкими, внимательно отслеживать тенденции использования ИИ и принимать обоснованные решения. Внедрение ИИ не является подходом “один размер для всех”; оно требует постоянного совершенствования, коммуникации и обучения, чтобы действительно раскрыть его потенциал.