Почему лидерам ИТ необходимо переосмыслить развертывание ИИ в гибкой работе

Поскольку организации обсуждают будущее работы и вопрос о том, должны ли сотрудники возвращаться в офисы, оставаться на удаленной работе или перейти на гибкие модели, одно остается неизменным: технологии должны адаптироваться к людям, а не наоборот. Гибкие рабочие среды процветают только тогда, когда инструменты позволяют сотрудникам делать свою лучшую работу без проблем, независимо от местоположения. ИИ, с его быстрым ростом и потенциалом, обещает стать великим катализатором этого будущего. Однако сделать это реальностью гораздо сложнее.

Многие лидеры ИТ стремятся объявить развертывание ИИ успешным, в то время как сотрудники часто рассказывают другую историю. Недавнее исследование компании GoTo показало, что 91% лидеров ИТ считают, что их организации используют ИИ эффективно в гибких моделях работы, но только 53% сотрудников согласны с этим. Этот разрыв представляет не только проблему восприятия. Он потенциально отражает потраченные инвестиции, неиспользуемые инструменты и растущий риск того, что сотрудники могут рассматривать ИИ как бремя, а не как выгоду.

Для того чтобы ИИ действительно оправдал свой потенциал, лидерам ИТ необходимо переосмыслить свой подход к развертыванию. Вместо того, чтобы внедрять новые решения, обусловленные скоростью или новизной, акцент должен быть сделан на эмансипации сотрудников, решении конкретных проблем и построении доверия к технологии. Успешный ИИ в гибкой работе не о том, чтобы采用 больше инструментов, а о том, чтобы развернуть правильные инструменты правильным образом, с людьми в центре.

Обещания и опасности ИИ в гибкой работе

Сотрудники по всем функциям теперь полагаются на ИИ для выполнения задач, начиная от планирования встреч и заканчивая автоматизацией запросов на обслуживание и улучшением сотрудничества. Когда ИИ применяется хорошо, он может уменьшить трение, оптимизировать процессы и устранить инструменты, включая ручные и повторяющиеся задачи, чтобы в конечном итоге позволить сотрудникам сосредоточиться на более ценной работе.

Например, сервисные столы, управляемые генеративным ИИ, потенциально могут помочь ответить на вопросы и решить рутинные проблемы мгновенно, освобождая как сотрудников, так и команды ИТ. Аналогично, инструменты удаленной поддержки, улучшенные ИИ, могут обеспечить то, что техники получат пользу от экспертных знаний или решений, полученных из автоматических сводок сессий, также улучшая опыт сотрудников, независимо от того, где они работают. Для организаций, которые борются с сложностью гибридных и удаленных настроек, эти инструменты могут действовать как связующее звено, гарантируя, что ни один сотрудник не чувствует себя брошенным, независимо от местоположения.

Но опасности также очень реальны. Обучение часто ограничено или предоставляется как одноразовая деятельность, что может затруднить сотрудникам эффективное использование инструментов ИИ. Когда инструменты не оправдывают ожиданий или создают новые проблемы, доверие к ИИ может уменьшиться. Это создает разрыв между оптимизмом лидеров и повседневным опытом сотрудников.

Переосмысление развертывания: дорожная карта для лидеров ИТ

Закрытие этого разрыва требует сдвига в мышлении. ИИ не должен рассматриваться как развертывание технологии alone, а как инициатива по изменению, включающая людей. Лидерам ИТ необходимо выступать за подход к развертыванию, который отдает приоритет удобству использования, обучению и решению проблем. Ниже приведены три стратегии, которые помогут сделать этот сдвиг реальностью.

1. Повышение квалификации сотрудников с помощью регулярного, результативного обучения

Обучение часто является первой жертвой быстрого внедрения ИИ. Многие организации объявляют о новом инструменте ИИ, проводят одну сессию вводного обучения и предполагают, что сотрудники сами разберутся с остальным. ИИ все еще является относительно новой и сложной технологией, однако, и требует непрерывного, адаптивного обучения. Это особенно важно для гибких рабочих сред, где сотрудники могут не быть окружены другими, от которых они могут узнать, как эффективно использовать ИИ.

Вместо обучения “один размер для всех” лидеры ИТ должны реализовать непрерывные программы, которые фокусируются на результатах. Сотрудники должны видеть, как ИИ помогает им сэкономить время, уменьшить разочарование или достичь целей, которые имеют значение в их конкретных ролях. Например, команда продаж может извлечь пользу из ИИ, который ускоряет написание предложений, в то время как сотрудники службы поддержки клиентов могут нуждаться в обучении на использовании чат-ботов, которые сортируют запросы на обслуживание.

Повышая квалификацию сотрудников с помощью обучения, ориентированного на результаты, лидеры ИТ увеличивают принятие и строят доверие к ИИ. Чем больше сотрудники доверяют инструментам, тем больше они будут экспериментировать и открывать новые варианты использования для себя.

2. Предоставление рекомендаций по оптимальным случаям использования для поощрения экспериментов

Хотя некоторые сотрудники могут естественно принять ИИ, многие колеблются, используя инструменты без четких рекомендаций. Страх неправильного использования ИИ или замены технологией может подавлять творчество. Лидерам ИТ необходимо сыграть решающую роль в формировании ИИ как помощника, который работает в гармонии с сотрудниками, а не как угрозы.

Это означает активное продвижение конкретных, высокоценных случаев использования. Например, команда ИТ может продемонстрировать, как ИИ помогает решить сбросы паролей мгновенно или как помощник встреч может генерировать точные сводки для отсутствующих коллег. Выделяя эти победы, лидеры нормализуют использование ИИ и поощряют сотрудников проверять технологию в низкорисковых ситуациях.

Экспериментирование является ключом. Гибкие рабочие среды динамичны, и сотрудники часто лучше всего расположены для выявления проблем, которые ИИ может решить. Создавая культуру исследования с четкими границами вокруг ответственного использования, организации могут разблокировать инновации снизу вверх.

3. Разработка прочных систем устранения неполадок для решения проблем реализации

Даже лучшие инструменты ИИ могут время от времени совершать ошибки. Что имеет значение, так это то, как быстро и эффективно организации реагируют, когда они это делают. Без сильных систем устранения неполадок разочарование сотрудников растет, и принятие застревает.

Лидерам ИТ необходимо обеспечить, чтобы поддержка ИИ была такой же безшовной, как и сами инструменты. Это может означать создание специальных возможностей поддержки для проблем, связанных с ИИ, интеграцию диагностических возможностей ИИ в существующие службы поддержки или назначение чемпионов внутри отделов, которые могут помочь коллегам. Цель состоит в том, чтобы быстро устранить проблемы, чтобы сотрудники видели проблемы как временные неудачи, а не причины отказаться от инструмента совсем.

Устранение неполадок должно выходить за рамки решения проблем. Оно должно генерировать обратные связи, которые информируют будущие развертывания. Если сотрудники постоянно сообщают, что чат-бот испытывает трудности с определенными запросами, лидеры ИТ должны использовать этот вывод, чтобы усовершенствовать как инструмент, так и обучение, которое его сопровождает.

Построение доверия к ИИ

В своей основе успешное развертывание ИИ заключается в доверии и активном использовании. Сотрудники должны верить, что ИИ здесь, чтобы поддержать их, а не заменить их. Они должны чувствовать уверенность в том, что инструменты надежны, безопасны и соответствуют их потребностям. Поощряюще, недавние исследования показывают, что почти все сотрудники (95%) и лидеры ИТ (92%) поддерживают текущие инвестиции своей компании в инструменты ИИ или считают, что их компания должна инвестировать больше. Этот энтузиазм является прочной основой, но он может быть подорван, если развертывание будет выполнено плохо или если сотрудники будут бороться, чтобы увидеть ценность в повседневном использовании.

Доверие строится намеренно через прозрачность и отзывчивость. Лидерам ИТ необходимо общаться открыто о том, что может и не может сделать ИИ, о данных, которые он использует, и о мерах безопасности, которые есть для защиты конфиденциальности. Лидеры также должны слушать проблемы сотрудников и действовать на них. Когда работники видят, что их обратная связь формирует решения о развертывании, они становятся партнерами в процессе, а не пассивными участниками.

От шума к реальному воздействию

Волнение вокруг ИИ неоспоримо, но шум alone не изменит рабочие места. На самом деле, 62% сотрудников считают, что ИИ был значительно переоценен. Это подчеркивает важность сосредоточения внимания на реальном воздействии, на том, как ИИ осязаемо улучшает производительность, связь и удовлетворенность сотрудников в гибких моделях работы.

Переосмысливая развертывание с мыслью о включении людей, лидеры ИТ могут закрыть разрыв между восприятием и реальностью. Это означает обязательство по непрерывному обучению, предоставлению четких рекомендаций по случаям использования и созданию прочных систем поддержки. Самое главное, это означает проектирование развертывания ИИ, которое уважает потребности и опыт сотрудников.

Организации, которые принимают этот подход, не только максимизируют ценность своих инвестиций в ИИ, но и создают гибкие рабочие среды, в которых сотрудники чувствуют себя эмансипированными и поддержанными.  Осмысленное внедрение ИИ является ключом к формированию более продуктивного и связанного рабочего места будущего.