Валюта производительности: ИИ и человеческий фактор

В течение последних нескольких лет способ, которым мы работаем, был полностью изменен новыми тенденциями на рабочем месте и технологиями. ИИ быстро переопределил правила производительности в деловом мире; электронные письма, посты в социальных сетях, изображения, презентации и видео могут быть сгенерированы всего лишь за несколько кликов, а не за несколько дней.

Но производительность не определяется только скоростью. Не менее важны качество и результаты. Да, мы начинаем все больше полагаться на ИИ при выполнении все более важных задач, от управления автомобилем до прогнозирования и даже медицинской диагностики в некоторых случаях. Однако есть много вещей, которые выигрывают (и будут продолжать выигрывать) от наличия человека у руля. Потому что человеческий фактор имеет внутреннюю ценность. Он способствует доверию и связи способами, которые машины еще не могут эффективно воспроизвести.

Что становится очевидным, когда ускоряется внедрение ИИ, так это то, что его наиболее очевидная и легко достижимая ценность заключается в его способности вернуть время работникам. Это позволяет работникам сосредоточиться на наиболее важных элементах своей работы, таких как индивидуальное решение проблем, партнерство с клиентами и изучение сложных бизнес-требований покупателей.

Итак, в эпоху генеративного ИИ вопрос становится: как мы можем использовать свои врожденные человеческие навыки, чтобы не только повысить производительность, но и изменить наше представление о ней? Ниже мы рассмотрим глубокое влияние ИИ на рабочее место и возросшую важность мягких навыков в эпоху автоматизации.

Как ИИ изменил динамику рабочего места

Рабочее место сегодня мало напоминает то, что было decade назад, благодаря трансформационным изменениям, вызванным технологиями и эволюционирующей культурой работы. Инструменты генеративного ИИ, такие как ChatGPT, Midjourney и DALL·E, являются одними из наиболее заметных применений ИИ в настоящее время, но аналитика, основанная на ИИ, которая анализирует огромные объемы данных, выявляет закономерности и генерирует идеи, также принесла неоценимую ценность бизнесу.

Рассмотрим четыре типа аналитики, основанной на ИИ:

• Описательная аналитика изучает исторические данные, чтобы рассказать нам, что произошло. Этот тип количественно измеряет, контролирует и отслеживает объективно, как, например, показатели продаж, продажи по регионам и отчеты о выигрыше/проигрыше.
• Диагностическая аналитика говорит нам, почему это произошло. Диагностика использует объективные меры, чтобы помочь пользователям лучше понять субъективные факторы, которые привели к результатам. Диагностические инструменты производят анализ таких вещей, как потеря сделки, продолжительность цикла продаж, отказ клиентов и производительность представителя.
• Прогностическая аналитика прогнозирует, что, вероятно, произойдет в будущем, используя как субъективные, так и объективные входные данные для оценки лидов, прогнозирования отказов, прогнозирования спроса и продаж, а также моделирования вероятности закрытия конкретных сделок. Критически важно, что прогностические модели могут использовать внешние сигналы и данные, такие как общая рыночная производительность, для моделирования тенденций.
• Прескриптивная аналитика советует нам, какие следующие шаги предпринять на основе всего вышесказанного. Большинство людей знакомы с этой ветвью аналитики из своей личной жизни. Та же технология, которая управляет алгоритмами предложений Netflix, TikTok и YouTube, может взвесить действия покупателя и продавца, чтобы предложить, что должно произойти дальше.

Прескриптивная аналитика – это то место, где бизнес может получить наибольшую ценность, и это самое близкое, что мы пока добились к воспроизведению человеческого изобретательства. Эти модели превращают идеи в действия и действия в результаты. Эти результаты затем могут быть кодифицированы для последовательности и повторяемости. Однако они все еще требуют человеческого надзора и сотрудничества.

Таким образом, интеграция ИИ не только переопределяет природу работы, но также будет продолжать изменять состав рабочей силы. Организации, вероятно, будут отдавать предпочтение людям, обладающим сочетанием технической экспертизы и мягких навыков, что делает критически важным не забывать о ценности человеческого фактора.

Ценность мягких навыков в автоматизированном мире

Хотя ИИ занимается рутинными и аналитическими аспектами задачи, люди вносят свой вклад в творчество, эмпатию и критическое мышление. Даже самые передовые модели ИИ сегодня отсутствуют эмоциональный интеллект, что делает людей необходимыми для эффективной коммуникации. Люди приносят в взаимодействия то, чего ИИ не может; люди приносят свой жизненный опыт, опыт человека, которого они слушают, и способность мыслить через нюансы, которые даже ИИ не может уловить. И так же, как ИИ может обучать себя, люди необходимы в качестве тренеров и наставников для повышения производительности на рабочем месте.

Эти мягкие навыки особенно важны в деятельности, связанной с генерированием дохода и построением отношений, таких как продажи. Например, менеджер по продажам работает с новым продавцом, и этот продавец взаимодействует со своим прямым контактным лицом (POC) в потенциальной клиентской компании. Цель этого раннего продавца – убедить POC представить его вице-президенту по продажам, поскольку он знает, что вице-президент в конечном итоге будет принимать решение и должен быть вовлечен в процесс оценки.

Обработка естественного языка (NLP) может быть использована для обнаружения этой неохотности, но интерпретация основных причин может не быть в пределах возможностей решения. Вот где вступает в силу человеческий фактор, принимая то, что предоставил инструмент ИИ, и добавляя экспертизу и контекст на основе опыта. Менеджер, понимая нюансы работы с клиентами, может посоветовать новому продавцу, как провести остальную часть разговора, чтобы установить доверие с POC. По мере продолжения разговора этот поворот направляет последующие материалы системы, чтобы обеспечить подходящий, адаптированный и эффективный ответ.

Это только один из многих примеров того, как люди вносят ценность в деятельность, которая закрывает сделки и продвигает бизнес вперед. При содействии межличностным отношениям люди также могут помнить мелкие детали, которые демонстрируют искреннюю заботу, находить новые способы сотрудничества, которые соответствуют конкретным потребностям сотрудников, или помогать формировать поддерживающую рабочую среду. Эти вещи в конечном итоге стимулируют бизнес-результаты, что делает их столь же продуктивными, как и автоматическое выполнение задач ИИ.

Итог

ИИ и передовая аналитика неоспоримо революционизировали рабочее место, автоматизируя рутинные задачи и оптимизируя процессы с беспрецедентной скоростью и эффективностью. Однако суть производительности выходит за рамки простой скорости; она заключается в осязаемых результатах, которые способствуют успеху и росту бизнеса. Когда ИИ занимается скучными и ручными аспектами задач, люди оказываются незаменимыми вкладчиками.

Когда мы ориентируемся в меняющемся ландшафте работы, где сотрудничество между ИИ и человеком становится нормой, симбиотические отношения между технологией и человеческими навыками возникают как движущая сила за инновационными решениями и устойчивым бизнес-успехом. При переопределении нашего представления о производительности важно признать и отпраздновать прочную ценность человеческого фактора, который, во всех своих многочисленных формах, стоит плечом к плечу с ИИ в производстве значимых бизнес-результатов.