3 Доказані Даними Шляхи, Як Компанії Можуть Збільшити Прийняття Штучного Інтелекту та Підвищити Продуктивність

Коли все більше компаній досліджують, як штучний інтелект може підвищити продуктивність, часто втрачається з поля зору один важливий аспект: як співробітники насправді приймають та використовують ці інструменти у своїй щоденній роботі. Питання не полягає в тому, чи може штучний інтелект підвищити продуктивність — а в тому, як компанії можуть ефективно підтримувати співробітників на кожному етапі взаємодії з штучним інтелектом, щоб максимізувати повернення інвестицій.

Як генеральний директор Prodoscore, провідного постачальника програмного забезпечення для продуктивності співробітників та інтелекту даних, я бачив на власні очі, як прийняття штучного інтелекту — або його відсутність — відбуватися на робочому місці. Використовуючи дані, одержані з позиції Prodoscore на перетині штучного інтелекту та бізнесу, ось три ключові висновки про те, як лідери можуть забезпечити повне використання інструментів штучного інтелекту по всій організації.

1. Що стосується використання штучного інтелекту, існує три різні групи співробітників.

Когда штучний інтелект став головною темою для вищого керівництва, обговорення прийняття штучного інтелекту перейшло до конкретних результатів. Повернення штучного інтелекту на продуктивність тепер можна кількісно оцінити та зрозуміти на рівні, який включає витрачений час та вплив на доходи. Останні дані Prodoscore вказують на те, що співробітники діляться на три різні категорії щодо прийняття штучного інтелекту.

• Ті, хто тільки починає: ці співробітники використовують штучний інтелект рідко, взаємодіючи менше хвилини за сесію. Вони можуть експериментувати з штучним інтелектом, але ще не повністю включили його у свої робочі процеси.
• Ті, хто тільки починає використовувати: ці помірно залучені користувачі звертаються до інструментів штучного інтелекту 2-4 рази за сесію та у середньому витрачають менше трьох хвилин на використання. Ці співробітники тестують воду та шукають можливість включити штучний інтелект, щоб покращити свою роботу, але все ще підходять до інструментів з обережністю.
• Ті, хто активно використовує: ці високозалучені користувачі та потенційні лідери штучного інтелекту у компанії. Вони взаємодіють з інструментами штучного інтелекту п’ять або більше разів за сесію, з середнім часом використання майже шість хвилин. Вони розуміють цінність, яку штучний інтелект приносить до їх ролей, та зобов’язані використовувати його для підвищення продуктивності.

Організації, які визнають ці різні групи зайнятості, можуть адаптувати свій підхід до прийняття штучного інтелекту відповідно. Крім того, вплив штучного інтелекту на продуктивність виходить за межі галузей. Чи то юристи, спеціалісти з інформаційних технологій чи менеджери, інструменти штучного інтелекту, такі як OpenAI та інші, доводять свою корисність у широкому спектрі ролей та галузей. У кожному випадку використання штучного інтелекту показало вимірювані підвищення ефективності та часу, збереженого.

2. Гнучкий, даних-орієнтований підхід до прийняття штучного інтелекту дає більші переваги.

Щоб по-справжньому розблокувати потенціал штучного інтелекту, компанії повинні вийти за межі простого використання штучного інтелекту як модного слова. Успішні підприємства використовують дані, щоб залишатися гнучкими, що дозволяє їм приймати розумні та обґрунтовані рішення щодо ресурсів та ефективності.

Наприклад, відстеження взаємозв’язку між використанням штучного інтелекту співробітниками та продуктивністю надає керівникам підприємств чіткіше розуміння того, як ці інструменти впливають на бізнес-результати. За даними дослідження Prodoscore, у дні, коли співробітники використовують інструменти, такі як OpenAI або Gemini, вони на 15-21% більш продуктивні, ніж ті, хто не використовує такі інструменти. Тим часом співробітники, які взаємодіють з інструментами штучного інтелекту, працюють у середньому на 90 хвилин довше на добу порівняно з тими, хто не робить цього. Вони також витрачають більше часу на співробітництво за допомогою інструментів повідомлень та чату, що сприяє командній роботі та внутрішній комунікації.

Ці цифри підкреслюють важливу точку: вплив штучного інтелекту на продуктивність істотний. Однак просте введення штучного інтелекту на робочому місці недостатньо. Даних-орієнтований, динамічний підхід, який можна регулювати, є суттєвим для забезпечення того, щоб співробітники приймали інструменти штучного інтелекту способами, які підтримують їхні унікальні робочі процеси та цілі компанії.

Крім того, важливість комунікації між співробітниками та керівниками не можна переоцінити, особливо в гібридних робочих середовищах. За даними Prodoscore, 61% керівників не спілкувалися принаймні з одним зі своїх командних членів протягом тижня, тоді як лише 16% керівників підтримують щоденний контакт з усіма членами команди. Середній розрив у комунікації становить 3-4 дні, що може завадити ефективному використанню інструментів штучного інтелекту та загальної продуктивності.

Щоб розблокувати повну вартість штучного інтелекту, компанії повинні забезпечити, щоб ефективні процедури комунікації були на місці між керівниками та співробітниками, особливо щодо прийняття штучного інтелекту. У гібридних середовищах важливість комунікації ще більшої.

3. Навчання та встановлені керівництва щодо використання є суттєвими.

Незважаючи на явні переваги штучного інтелекту, існує помітний розрив між співробітниками, які відчувають себе комфортно при використанні інструментів штучного інтелекту, та тими, хто не відчуває. Закриття цього розриву є критичним, і це залежить від роботодавців, щоб надати необхідне навчання та встановити чіткі керівництва щодо прийняття інструментів штучного інтелекту.

Дані Prodoscore показують, що хоча 24% співробітників використовували OpenAI або Gemini принаймні один раз, рівень залучення сильно варіюється. Половина цих користувачів взаємодіє з інструментами штучного інтелекту п’ять або більше разів під час робочого дня, у середньому витрачаючи майже шість хвилин на використання. Однак інша половина взаємодіє лише близько двох хвилин.

Ця розбіжність підкреслює необхідність постійного навчання. Співробітники, які не впевнені в тому, як ефективно використовувати інструменти штучного інтелекту, можуть утримуватися від них зовсім, обмежуючи здатність організації повністю скористатися перевагами штучного інтелекту та потенційно зменшуючи продуктивність через непотрібний стрес чи втрачений час. Надання комплексного навчання та встановлення чітких керівництв щодо використання можуть забезпечити компанії, що більше співробітників виходять за межі початкової «першої спроби» та повністю приймають штучний інтелект.

Оглядаючи майбутнє, штучний інтелект підвищить продуктивність лише тоді, коли співробітники зобов’язані використовувати інструменти, які їм доступні. Це зобов’язання більш імовірне, коли компанії надають навчання та чітко комунікують очікування щодо використання штучного інтелекту.

Штучний інтелект формує продуктивність – лідери повинні адаптуватися.

Прийняття штучного інтелекту вже змінює, як компанії працюють. Лідери тепер мають доступ до більшої кількості даних, ніж будь-коли раніше, щоб інформувати свої рішення. Однак важливо знайти баланс між залежністю від даних та використанням досвіду досвідчених співробітників та вищого керівництва.

Однією з найбільш суттєвих переваг великомасштабних моделей мови (LLM) штучного інтелекту є їхня здатність стимулювати бізнес-рішення в реальному часі. Коли дані надходять, організаційні зміни можуть бути зроблені динамічно, дозволяючи підприємствам швидко змінюватися та оптимізувати результати. Однак дані ніколи не повинні диктувати рішення самостійно. Лідери повинні все ще покладатися на досвід та інтуїцію своїх команд. Вище керівництво володіє невимовно цінними знаннями, які повинні бути інтегровані з інсайтами штучного інтелекту, щоб створити всебічний підхід до продуктивності та інновацій.

У кінцевому підсумку найбільш успішними підприємствами будуть ті, які можуть залишатися гнучкими, тісно стежити за тенденціями використання штучного інтелекту та приймати дані-орієнтовані рішення. Прийняття штучного інтелекту не є універсальним підходом; воно вимагає постійного вдосконалення, комунікації та навчання, щоб по-справжньому розблокувати його потенціал.