Как реализовать ценность от рабочей силы, оснащенной GenAI

Благодаря ChatGPT от OpenAI, практически каждый знает о GenAI сегодня. Ее способность удовлетворять жажду знаний людей с помощью простого запроса сделала ее вирусной. Использование этого инструмента действительно впечатляет. Он набрал миллион пользователей всего за пять дней и привлек более 100 миллионов посетителей в первые несколько месяцев. Люди и организации с большим энтузиазмом интегрируют его в свою повседневную жизнь и деятельность.

И все же – хотя GenAI известна во всем мире, немногие продвинулись далеко за пределы экспериментов. Организации взволнованы ее потенциалом, но часто сталкиваются с трудностями при внедрении ее в масштабе, который может создать измеримую ценность.

В моей роли мне посчастливилось стать свидетелем того, как ИИ меняет способ работы организаций и ценность, которую он может принести клиентам. Однако бизнесу нужен проводник, чтобы превратить потенциал в производительность. С учетом этих проблем моя команда реализовала эксперимент по внедрению с помощью M365 Copilot от Microsoft, чтобы разработать ценные идеи и практические стратегии для компаний, стремящихся добиться успешного внедрения и значимой отдачи от инвестиций.

Наш путь к ценности GenAI

Когда мы начали изучать возможность внедрения Copilot, наш подход помог нам определить, где его возможности могут добавить ценность.

Наш опыт может быть полезен для любой организации, стремящейся ввести GenAI в свои рабочие процессы.

Вот некоторые действия, которые помогли нам на пути:

• Начните с структурированной основы для внедрения. Для введения возможностей GenAI мы начали с определения персон в нашей организации, которые могут извлечь из них пользу, и затем конкретных и высокоцелевых случаев использования технологии. Наконец, мы создали персонализированные планы обучения для каждой роли или персонажа, которые тщательно руководят пользователями, чтобы они точно знали, как максимально использовать эту возможность.
• Используйте эксперимент, чтобы подтвердить технологию. Для Copilot мы провели упражнение с тремя группами пользователей. Группа А не имела лицензий на Copilot, в то время как для группы Б мы просто предоставили пользователям доступ к инструменту без обучения или руководства: им было необходимо выяснить, что делать. Группа С получила нашу полную основу для внедрения. Результаты? Мы увидели увеличение внедрения на 31% в группе С по сравнению с группой Б. Кроме того, группа С зарегистрировала экономию времени в 2,5 часа в неделю по сравнению с 1,8 часами в неделю для группы Б. Упражнение также дало нам базовые данные, например, о том, сколько времени команды могли сэкономить на конкретных задачах, таких как создание презентаций. Это был еще один сильный пример и аргумент, подтверждающий, что наша основа для внедрения работает.
• Вовлеките сотрудников тесно в процесс. Упражнения, такие как наш эксперимент с Copilot, помогают обеспечить, чтобы люди более охотно взаимодействовали с новой технологией. Мы тесно вовлекли людей в выбор случаев использования для Copilot, что делает его более понятным, стимулируя внедрение и в конечном итоге улучшая отдачу от инвестиций. Этот процесс создает энтузиастов. Поскольку наша группа С могла четко видеть ценность технологии для себя, они стали ее защитниками по всей компании и особенно в своих командах, поощряя дальнейшее внедрение.
• Создайте гиперперсонализированные и непрерывные планы обучения. Мы работали с менеджерами проектов и владельцами процессов, чтобы убедиться, что случаи использования Copilot были актуальны для их повседневных задач, таких как производство презентаций при очень коротком уведомлении. Вооруженные этим пониманием, мы создали высоко настроенное обучение, которое показало, как технология может помочь им достичь своих целей. Кроме того, мы обнаружили, что непрерывное обучение по созданию запросов было очень ценным в помощи людям получить максимальную пользу от GenAI. Это также весело и помогает сохранить единство сообщества. Например, мы создали группу, в которой делимся полезными запросами, и также проводим регулярные короткие сессии обмена.
• Использование партнеров. Мы привлекли нашего партнера, чтобы помочь нам, придя с конкретными случаями использования и предложениями обучения, которые помогли построить наши навыки. В области, которая меняется так быстро, как GenAI, партнерство и сотрудничество имеют решающее значение для получения хороших результатов.
• Продвинутая коммуникация о проблемах сотрудников. Вопросы об этической ИИ и о том, что она отберет у людей их работу, являются распространенными. Поэтому важно обеспечить, чтобы основа для внедрения четко определяла этическую ИИ и этическое использование ИИ. Чтобы обеспечить ответственное и безопасное использование ИИ, мы использовали нашу основу для ответственной ИИ. Эта основа предоставляет четкие рекомендации для наших сотрудников, соответствующие ценностям нашей компании, и помогает им использовать ИИ ответственно. И чтобы снять проблемы о влиянии GenAI на работу, мы сосредоточились на ее способности взять на себя непопулярные скучные и требующие много времени задачи, такие как ведение протоколов, подготовка сообщений или просмотр переполненного почтового ящика. Когда их навыки росли, мы ввели более сложные методы, включая улучшение их способности создавать продвинутые запросы, которые дают более точные и адаптированные выходные данные.

Время, инновации и обучение

Наш опыт с Copilot и другими проектами GenAI показывает, что структурированная пилотная фаза является ключом, и что людям нужно время, чтобы изучить инновационную технологию. Также необходимо иметь основу для внедрения ИИ и управления изменениями, адаптированную к конкретным потребностям вашей команды. В сочетании с обучением и активным взаимодействием пользователей это будет мотивировать и прояснить проблемы, связанные с GenAI.

Когда технология становится частью организации и распространяется, она становится частью культуры и ускоряет ваш путь к реализации реальной ценности от GenAI.