Produktivitetens valuta: AI och det mänskliga inslaget

Inom de senaste åren har sättet vi arbetar på har helt förändrats av nya trender på arbetsplatsen och teknologi. AI har snabbt omdefinierat produktivitetsreglerna i affärsvärlden; e-post, sociala medieinlägg, bilder, presentationer och videor kan alla genereras inom några klick, inte dagar.

Men produktivitet definieras inte enbart av hastighet. Kvalitet och resultat är lika viktiga. Ja, vi börjar allt mer lita på AI för allt viktigare uppgifter, från körning till prognostisering och till och med medicinska diagnoser i vissa fall. Men det finns fortfarande många saker som dra nytta av (och kommer att fortsätta dra nytta av) att ha en person i ledningen. Eftersom det mänskliga inslaget har ett inneboende värde. Det främjar förtroende och kontakt på sätt som maskiner fortfarande är långt ifrån att kunna replikera effektivt.

Det som blir allt tydligare när AI-användningen har accelererat är att dess mest uppenbara och lättaste värdeerbjudande är dess förmåga att ge tillbaka tid till arbetare. Det låter arbetare fokusera på de mest betydelsefulla delarna av deras roller, som skräddarsydd problemlösning, agera som partner till kunder och dyka in i köpares komplexa affärsbehov.

Så i eran av generativ AI, blir frågan: hur kan vi använda våra medfödda mänskliga färdigheter för att inte bara driva produktivitet, utan omdefiniera hur vi tänker på den överhuvudtaget? Nedan kommer vi att utforska den djupgående påverkan som AI har på arbetsplatsen och den ökade betydelsen av mjuka färdigheter i automatiseringens era.

Hur AI har förändrat arbetsplatsdynamiken

Arbetsplatsen i dag liknar knappast den som fanns för ett decennium sedan, tack vare de transformerande förändringarna som teknologi och föränderlig arbetskultur har medfört. Generativa AI-verktyg som ChatGPT, Midjourney och DALL·E är bland de mer iögonfallande användningarna av AI i dag, men AI-drivna analyser som analyserar stora datamängder, identifierar mönster och genererar insikter har också gett ovärderliga värden till företag.

Tänk på fyra typer av AI-aktiverad dataanalys:

• Beskrivande analyser tittar på historiska data för att berätta vad som hände. Denna typ kvantifierar, mäter och övervakar objektivt, som försäljningsprestation, försäljning per region och vinst/förlust-rapporter.
• Diagnostiska analyser berättar varför det hände. Diagnostik använder objektivt mätbara värden för att hjälpa användare att bättre förstå de subjektiva faktorerna som ledde till resultaten. Diagnostiska verktyg producerar analyser för saker som affärsförlust, försäljningscykellängd, kundavhopp och säljprestation.
• Prediktiv analys förutspår vad som sannolikt kommer att hända i framtiden med hjälp av både subjektiva och objektivt indata för att poängsätta leads, förutse avhopp, förutse efterfrågan och försäljning och modellera sannolikheten för att specifika affärer ska stängas. Viktigt är att prediktiva modeller kan använda externa signaler och data – som den övergripande marknadsprestationen – för att modellera trender i utveckling.
• Preskriptiv analys råder oss om nästa steg att ta baserat på allt ovan. De flesta människor kommer att känna igen denna gren av analys från sina personliga liv. Samma teknologi som driver Netflix, TikTok och YouTubes förslagsalgoritmer kan väga köpare och säljares åtgärder för att föreslå vad som ska komma härnäst.

Preskriptiv analys är där företag kan dra nytta av det mesta och är det närmaste vi har kommit hittills till att replikera mänsklig skarpsinne. Dessa modeller omvandlar insikt till handling och handling till resultat. Dessa resultat kan sedan kodifieras för konsekvens och återanvändbarhet. Men de kräver fortfarande mänsklig tillsyn och samarbete.

Således kommer integrationen av AI inte bara att omdefiniera arbetsnaturen utan kommer också att fortsätta att omforma arbetsstyrkans sammansättning. Organisationer kommer sannolikt att sätta premium på individer som besitter en blandning av teknisk expertis och mjuka färdigheter, vilket innebär att det är kritiskt att inte glömma bort värdet av det mänskliga inslaget.

Värdet av mjuka färdigheter i en automatiserad värld

Medan AI hanterar de rutinmässiga och analytiska aspekterna av en uppgift bidrar människor med sin kreativitet, empati och kritiska tänkande. Även de mest avancerade AI-modellerna idag saknar emotionell intelligens, vilket gör människor oumbärliga i effektiv kommunikation. Människor bidrar med saker till interaktioner som AI inte kan; människor bidrar med sin livserfarenhet, den livserfarenhet som personen de lyssnar på har, och förmågan att tänka igenom nyanser som inte ens AI kan fånga. Och på samma sätt som AI kan träna sig själv är människor oumbärliga i coaching och mentorsskap för att främja produktivitet på arbetsplatsen.

De här mjuka färdigheterna är särskilt viktiga i intäktsgenererande, relationsbaserade aktiviteter som försäljning. Till exempel arbetar en försäljningschef med en ny säljare, och den här tidigare säljaren har som mål att få POC (direktkontaktperson) att introducera henne till VP för försäljning, eftersom hon vet att VP kommer att vara den slutliga beslutsfattaren och behöver vara involverad i utvärderingsprocessen. Men under ett videomöte är POC ovillig att göra introduktionen. Kanske vill POC ha garantier för att säljaren inte kommer att “gå utanför manuskriptet” och göra honom förvirrad om han sätter henne i kontakt med sin VP för försäljning.

Naturlig språkbehandling (NLP) verktyg kan användas för att upptäcka denna tveksamhet, men att tolka de underliggande orsakerna till den kan inte ligga inom verktygens möjligheter. Där kommer det mänskliga inslaget in, som tar vad AI-verktyget har gett och lägger till expertis och kontext baserat på erfarenhet. Chefen, som förstår nyanserna i att arbeta med kunder, kan råda den nya säljaren om hur man hanterar resten av samtalet för att etablera förtroende med POC. När samtalet fortsätter, vägleder denna vändning systemets uppföljningsmaterial för att säkerställa en lämplig, anpassad och effektiv respons.

Detta är bara ett av många exempel på hur människor injicerar värde i aktiviteter som stänger affärer och driver företag framåt. I att främja personliga relationer kan människor också komma ihåg små detaljer som visar äkta omsorg, hitta nya sätt att samarbeta som passar anställdas specifika behov eller hjälpa till att forma en stödjande arbetsmiljö. Dessa saker driver slutligen affärsresultat, vilket gör dem lika produktiva som AI:s automatiserade uppgiftsutförande.

Slutsatsen

AI och avancerad analys har utan tvekan revolutionerat arbetsplatsen, automatiserat rutinuppgifter och strömlinjeformat processer med en aldrig tidigare skådad hastighet och effektivitet. Men produktivitetens kärna ligger bortom blotta hastighet; den ligger i de materiella resultaten som bidrar till företagens framgång och tillväxt. När AI hanterar de tråkiga och manuella aspekterna av uppgifter, framträder människor som oumbärliga bidragsgivare.

När vi navigerar i den föränderliga arbetslandskapet där AI och mänskligt samarbete blir normen, framträder den symbiotiska relationen mellan teknologi och mänskliga färdigheter som den drivande kraften bakom innovativa lösningar och varaktig affärssuccé. I att omdefiniera hur vi tänker på produktivitet är det avgörande att erkänna och fira det bestående värdet av det mänskliga inslaget, som i sin mångfacetterade form, står axel mot axel med AI i att producera meningsfulla affärsresultat.