Şirketlerin AI Benimsemesini Artırıp Üretkenliği Yükseltmesinin Verilerle Kanıtlanmış 3 Yolu

Daha fazla şirket AI'nın üretkenliği nasıl artırabileceğini araştırırken, önemli bir husus sıklıkla göz ardı ediliyor: çalışanların bu araçları günlük işlerinde nasıl benimsediği ve kullandığı. Soru, AI'nın üretkenliği artırıp artıramayacağı değil; şirketlerin ROI'yi en üst düzeye çıkarmak için AI katılımının her aşamasında çalışanları nasıl etkili bir şekilde destekleyebileceğidir.

Çalışan verimliliği ve veri zekası yazılımının önde gelen sağlayıcısı Prodoscore'un CEO'su olarak, AI benimsemesinin veya eksikliğinin iş yerinde nasıl gerçekleştiğini ilk elden gördüm. Prodoscore'un AI ve işletmenin birleştiği noktadaki konumundan gelen veri odaklı içgörülerden yararlanarak, liderlerin AI araçlarının kuruluşlarında tam olarak kullanılmasını nasıl sağlayabileceklerine dair üç önemli çıkarım aşağıdadır.

1. Yapay zeka kullanımında üç farklı çalışan grubu bulunmaktadır.

AI, C-suite'in aklına ilk gelen şey haline geldikçe, AI benimseme tartışması somut sonuçlara doğru ilerledi. AI'nın üretkenlik getirisi artık harcanan zaman ve gelir üzerindeki etkiyi içeren ayrıntılı bir düzeyde ölçülebilir ve anlaşılabilir. Prodoscore'un son verileri, çalışanların AI benimsemesi söz konusu olduğunda üç ayrı kategoriye girdiğini gösteriyor.

• Ayak parmaklarını suya batıranlar: Bu çalışanlar AI'yı tutumlu bir şekilde kullanıyor, oturum başına bir dakikadan biraz fazla zaman harcıyorlar. AI ile deneyler yapıyor olabilirler ancak henüz onu iş akışlarına tam olarak dahil etmemiş olabilirler.
• Ayakla giyilen çizmeler: Bunlar, AI araçlarına oturum başına 2-4 kez erişen ve ortalama üç dakikanın biraz altında kullanım süresine sahip orta düzeyde ilgili kullanıcılardır. Bu çalışanlar suları test ediyor ve işlerini geliştirmek için AI'yı dahil etmeyi düşünüyor, ancak araçlara yine de dikkatli yaklaşıyorlar.
• Yüzücüler: Bunlar şirket içinde son derece ilgili kullanıcılar ve potansiyel AI liderleridir. AI araçlarıyla oturum başına beş veya daha fazla kez etkileşime girerler ve ortalama kullanım süreleri yaklaşık altı dakikadır. AI'nın rollerine sağladığı değeri anlarlar ve üretkenliği artırmak için bunu kullanmaya kararlıdırlar.

Bu farklı istihdam gruplarını tanıyan kuruluşlar, AI benimseme yaklaşımlarını buna göre uyarlayabilir. Dahası, AI'nın üretkenlik üzerindeki etkisi sektör sınırlarını aşar. İster paralegaller, ister BT profesyonelleri veya yöneticiler olsun, OpenAI ve diğerleri gibi AI araçları geniş bir rol ve sektör yelpazesinde faydalı olduğunu kanıtlıyor. Her durumda, AI kullanımı verimlilikte ve zamandan tasarrufta ölçülebilir artışlar gösterdi.

2. Yapay zekanın benimsenmesinde esnek ve veri odaklı bir yaklaşım daha büyük faydalar sağlar.

Yapay zekanın gücünden gerçekten yararlanmak için şirketlerin yapay zekayı sadece bir moda sözcük olarak tanıtmanın ötesine geçmeleri gerekir. Başarılı işletmeler çevik kalmak için verileri kullanır, bu da kaynaklar ve verimlilik konusunda akıllı ve bilinçli kararlar almalarını sağlar.

Örneğin, çalışanların AI kullanımı ile üretkenlik arasındaki ilişkiyi izlemek, iş liderlerine bu araçların iş sonuçlarını nasıl etkilediğine dair daha net içgörüler sağlar. Prodoscore araştırmasına göre, çalışanlar OpenAI veya Gemini gibi araçları kullandıkları günlerde, bu tür araçları kullanmayanlara göre %15-21 daha üretkendirler. Bu arada, AI araçlarıyla etkileşime giren çalışanlar, kullanmayanlara kıyasla günde ortalama 90 dakika daha fazla çalışırlar. Ayrıca mesajlaşma ve sohbet araçlarını kullanarak iş birliği yapmaya daha fazla zaman harcarlar, bu da ekip çalışmasını ve daha fazla dahili iletişimi teşvik eder.

Bu sayılar hayati bir noktayı vurguluyor: Yapay zekanın üretkenlik üzerindeki etkisi önemli. Ancak, yapay zekayı iş yerine tanıtmak yeterli değil. Çalışanların benzersiz iş akışlarını ve şirket hedeflerini destekleyen şekillerde yapay zeka araçlarını benimsemelerini sağlamak için ayarlanabilir, veri odaklı, dinamik bir yaklaşım şarttır.

Ayrıca, özellikle karma çalışma ortamlarında çalışanlar ve yöneticiler arasındaki iletişimin önemi yeterince vurgulanamaz. Prodoscore'un verilerine göre, 61% yöneticilerin %16'sı belirli bir haftada ekip üyelerinden en az biriyle konuşmamışken, yöneticilerin yalnızca %XNUMX'sı tüm ekip üyeleriyle günlük iletişimi sürdürüyor. Ortalama iletişim boşluğu 3-4 günBu durum, yapay zeka araçlarının etkili bir şekilde kullanılmasını ve genel üretkenliği engelleyebilir.

Yapay zekanın tam değerinden yararlanmak için şirketler, özellikle yapay zekanın benimsenmesi konusunda yöneticiler ve çalışanlar arasında etkili iletişim prosedürlerinin mevcut olduğundan emin olmalıdır. Hibrit ortamlarda iletişimin önemi daha da büyüktür.

3. Eğitim ve belirlenmiş kullanım yönergeleri esastır.

Yapay zekanın açık faydalarına rağmen, yapay zeka araçlarını kullanırken rahat hisseden çalışanlarla hissetmeyen çalışanlar arasında fark edilir bir fark vardır. Bu farkı kapatmak kritik öneme sahiptir ve işverenlerin gerekli eğitimi sağlaması ve yapay zeka araçlarının nasıl benimseneceğine dair net yönergeler oluşturması gerekir.

Prodoscore'un verileri, çalışanların %24'ünün OpenAI veya Gemini'yi en az bir kez kullandığını gösterirken, etkileşim düzeyi büyük ölçüde değişmektedir. Bu kullanıcıların yarısı, iş günlerinde AI araçlarıyla beş veya daha fazla kez etkileşime giriyor ve ortalama altı dakikaya yakın kullanım sağlıyor. Ancak, diğer yarısı yalnızca iki dakikadan biraz fazla etkileşimde bulunuyor.

Bu tutarsızlık, devam eden eğitime olan ihtiyacı vurgular. AI araçlarını etkili bir şekilde nasıl kullanacaklarından emin olmayan çalışanlar, bunlardan tamamen uzak durabilir, bu da kuruluşun AI'nın tüm faydalarından yararlanma yeteneğini sınırlayabilir ve gereksiz strese veya zaman kaybına neden olarak üretkenliği azaltabilir. Şirketler, kapsamlı eğitim sağlayarak ve net kullanım yönergeleri belirleyerek, daha fazla çalışanın başlangıçtaki "ayak parmaklarını sokma" aşamasını geçip AI'yı tamamen benimsemesini sağlayabilir.

İleriye bakıldığında, AI yalnızca çalışanlar ellerindeki araçları kullanmaya kararlıysa üretkenliği artıracaktır. Bu kararlılık, şirketler eğitim sağladığında ve AI kullanımıyla ilgili beklentileri açıkça ilettiğinde daha olasıdır.

Yapay zeka üretkenliği şekillendiriyor; liderler uyum sağlamalı.

Yapay zekanın benimsenmesi, işletmelerin çalışma biçimlerini yeniden şekillendiriyor. Liderler artık kararlarını bilgilendirmek için her zamankinden daha fazla veriye erişebiliyor. Ancak, verilere güvenmek ve deneyimli personelin ve kıdemli liderliğin uzmanlığından yararlanmak arasında bir denge kurmak kritik önem taşıyor.

Yapay zeka destekli büyük dil modellerinin (LLM) en önemli avantajlarından biri, gerçek zamanlı olarak iş kararlarını yönlendirebilme yetenekleridir. Veriler içeri aktıkça, organizasyonel değişiklikler dinamik olarak yapılabilir ve bu da işletmelerin hızla yön değiştirmesini ve sonuçları optimize etmesini sağlar. Yine de, veriler asla kendi başına kararları dikte etmemelidir. Liderler yine de ekiplerinin uzmanlığına ve sezgisine güvenmelidir. Üst düzey liderlik, üretkenlik ve inovasyona yönelik kapsamlı bir yaklaşım oluşturmak için yapay zeka içgörüleriyle bütünleştirilmesi gereken paha biçilmez bilgilere sahiptir.

Sonuç olarak, en başarılı organizasyonlar esnek kalabilen, AI kullanım eğilimlerini yakından izleyebilen ve veri odaklı kararlar alabilenler olacaktır. AI benimsemesi tek tip bir yaklaşım değildir; potansiyelini gerçekten açığa çıkarmak için sürekli iyileştirme, iletişim ve eğitim gerektirir.