Розвивайте минулу «робочу рутину» за допомогою практичного, орієнтованого на людину штучного інтелекту

Проблема «відходів штучного інтелекту» викликала чималий культурний ажіотаж та уваги ЗМІ протягом останніх кількох років, оскільки використання LLM та інших генераторів контенту на основі штучного інтелекту продовжує стрімко зростати. Люди помічають, коли низькоякісні зображення та неякісна проза заполонили їхні стрічки соціальних мереж.

Завдяки штучному інтелекту, ми тепер менш схильні довіряти рекламний контент, який ми підозрюємо у створенні штучним інтелектом, навіть якщо це не так, а читачі помічають явні ознаки контенту, створеного LLM, такі як надмірне використання довгих тиреНа жаль, «робоча непотреб» тепер також є поширеною тенденцією.

Що таке Workslop і чому фінансові керівники повинні про нього дбати?

Кожен фінансовий директор знає, як важко вирішувати проблеми з відхиленням від бюджету або витрачати години на узгодження незрозумілих аномалій. У сучасному корпоративному середовищі перспективи штучного інтелекту повсюди, але так само, як і новий вбивця продуктивності: робочий ліміт.

Workslop – це побічний продукт автоматизації, який виглядає відшліфованим, але йому бракує змісту, контексту чи корисності. Це стаття, засмічена довгими тире, яка не навчає вас нічому новому; загальний звіт, який викликає більше питань, ніж дає відповідей; робочий процес затвердження, який створює тертя замість ясності. Це контент, створений штучним інтелектом, який змушує фінансові команди виконувати більше роботи, а не менше.

Workslop найчастіше асоціюється з низькою якістю контенту. Він знецінює бренд, зменшує довіру та створює враження, що люди перестали звертати увагу. Але коли workslop починає впливати на бізнес-додатки, такі як ERP, він ще більше знижує продуктивність і довіру.

Робочий процес виникає, коли системи штучного інтелекту генерують результати без достатнього людського втручання, контексту чи нагляду. Для фінансових керівників це означає витрачання цінного часу на уточнення, виправлення або переробку того, що мало бути автоматизовано.

Результат? Втрата ефективності, зменшення довіри до автоматизації та фінансова функція, яка застрягла в реактивному режимі. Ви можете думати, що ваша організація недостатньо інвестувала у штучний інтелект, щоб постраждати від уповільнення робочого процесу, але це вже можливо.

Недавній HuffPost У статті цитується дослідження Стенфордського університету, яке показало, що понад половина працівників кажуть, що стикалися з неефективністю робочого процесу. Окрім того, що неефективність робочого процесу дратує постраждалих працівників, вона загрожує підірвати ключовий аргумент для інтеграції штучного інтелекту на робочому місці: вищу продуктивність з винятковою якістю.

Гарна новина полягає в тому, що ви можете мінімізувати або навіть усунути трудомісткість за допомогою практичного, орієнтованого на людину підходу до штучного інтелекту. Ось огляд поточного стану проблеми трудомісткості, огляд того, як може виглядати більш продумане застосування технології штучного інтелекту на робочому місці, а також кілька порад щодо досягнення гнучкого, ітеративного розгортання штучного інтелекту.

Що робити, якщо робочий процес — це не проблема, а лише перший чернетка?

Погляньмо правді в очі — вже майже 2026 рік, а штучний інтелект — це захопливий продукт. Він має неймовірний потенціал для економії часу та підвищення продуктивності, тому люди використовуватимуть його, незалежно від того, чи заохочує їх роботодавець до впровадження цієї технології, чи ні. Питання в тому, чи застосовуватимуть вони її з відповідною підготовкою та зусиллями, необхідними для отримання найкращих результатів?

Робочий процес виникає, коли користувач не надає ШІ достатньої або добре структурованої інформації. Щоб отримати найкращі результати зі ШІ, потрібно підтримувати розмову. Вам потрібно переписати своє завдання або уточнити свої потреби. Цей процес обміну додає більше контексту та зворотного зв'язку і допомагає вам досягти кращого результату.

Я переконався в цьому на власному досвіді, коли створив штучний інтелект, який я уявляв собі як ритуал наприкінці дня для оновлення мого списку справ, підсумовуючи невідповідені електронні листи та позначаючи взяті на себе зобов’язання. Це звучало як чудова ідея, але початкова версія була занадто перебільшеною та важкою, щоб мати якесь практичне застосування.

Знадобилося багато вдосконалення, зворотного зв'язку та коучингу з боку магістра права, щоб досягти передбачуваного та практичного результату. Мені потрібно було чітко розуміти свої потреби, стиль обробки інформації та тривалість концентрації уваги, щоб отримати результат, який спрацює.

Було б справедливо назвати мій перший чернетку «робочою мотлохом», але завдяки вдосконаленню я отримав корисний інструмент штучного інтелекту. Але що, якби я зупинився на першій ітерації та обмежився менш зручним першим чернеткою? Якби я це зробив, я б мав справу з робочою мотлохом, яка заважала продуктивності.

Поширте це на складніші процеси, що залучають кілька сторін, і ви легко побачите, як штучний інтелект, застосований з найкращими намірами, може перетворитися на рутину, якщо у вас немає підготовки, наполегливості та основи, щоб зробити його ефективним.

Немає сумнівів, що штучний інтелект може додати реальної цінності. Але як лідери, ми повинні переконатися, що співробітники мають знання, підтримку та координацію для досягнення успіху, а також звіти з робочих місць на передовій свідчать про те, що ще багато роботи потрібно виконати.

Що таке людиноцентричний підхід до штучного інтелекту та як його досягти?

Отже, що таке людиноцентричний підхід до ШІ? І як практичний шлях може призвести до кращих результатів, оскільки ШІ інтегровано в робочі процеси?

Для прихильників штучного інтелекту на робочому місці гарною відправною точкою є визнання того, що метою є не заміна людей. Йдеться про зменшення тертя та посилення нашого інтелекту шляхом розуміння людини: її потреб, її щоденних неприємностей, її суджень та її цілей.

Звідси випливають два уроки щодо впровадження людиноорієнтованого, якісного ШІ на робочому місці. По-перше, переконайтеся, що ваші команди, які працюють з генеративним ШІ, мають підготовку та час для досягнення кращих результатів завдяки чіткому контексту та вдосконаленню.

Щодо обраних вами систем із підтримкою штучного інтелекту, переконайтеся, що ваші технологічні партнери справді розуміють потреби вашої команди. Це означає розуміння їхнього щоденного операційного середовища, того, що працює, а що їх все ще дратує.

Як виглядає людиноцентричний штучний інтелект на робочому місці?

Штучний інтелект можна застосовувати окремо, щоб полегшити роботу людей, або використовувати для доповнення старих технологій, які залишають дратівливі прогалини в робочих процесах. Візьмемо, наприклад, технологію оптичного розпізнавання символів (OCR). Вона перетворює зображення тексту на читабельний текст з можливістю пошуку та роками використовується для оптимізації таких завдань, як введення паперових квитанцій або рахунків-фактур у програмне забезпечення для звітності про витрати.

Але, як знає кожен, хто регулярно користується оптичним розпізнаванням символів (OCR), воно не завжди працює так, як заявлено. Можливо, ви зробили фотографію квитанції в поїзді, що рухався, і квитанція була зігнута, що приховувало інформацію. Можливо, рахунок-фактура написана чиїмось нерозбірливим почерком. Можливо, дата вказана в європейському форматі, а система розпізнає лише американський формат.

Існує безліч причин, чому OCR може неточно передавати дані. Це обмежена технологія. Інтеграція більш складної технології, такої як штучний інтелект, може заповнити ці прогалини та, нарешті, позбутися незручностей, пов'язаних з необхідністю вводити ці цифри вручну.

Це лише початок того, що може зробити людиноорієнтований ШІ. З огляду на можливості ШІ, нові програми можуть зробити набагато більше для зменшення труднощів у роботі. Наприклад, за допомогою правильних підказок та продуманого розпізнавання шаблонів історичних даних транзакцій, ШІ зможе додавати контекст до рахунку-фактури поза межами полів на сторінці, визначаючи центр витрат, інформацію про проект тощо через контекст, орієнтований на людину, яка його використовує.

Людиноорієнтований ШІ також може зменшити тертя на робочому місці, передаючи завдання людям поза системами, такими як ERP компанії. Робочі місця більшості людей не знаходяться в системі ERP, але їм доводиться входити в неї (та інші системи), щоб виконувати певні завдання, такі як затвердження табелів обліку робочого часу або запитів співробітників.

Що, якби агент штучного інтелекту надавав ці завдання людині разом із відповідним контекстом, який їй потрібен, щоб вона могла прийняти рішення в програмі, яку вона вже використовує? Це могло б забезпечити безперебійність процесів і зосередити співробітників. Людиноорієнтований ШІ такого типу може усунути завдання, що не додають цінності, такі як введення даних та вхід у кілька систем.

Як людиноцентрований штучний інтелект трансформує фінансові функції?

Гнучкий, ітеративний підхід до штучного інтелекту вже суттєво трансформує фінансові функції. Коли фінансові фахівці по коліна занурені в електронні таблиці та аналітику, може бути важко переключити ту частину мозку, яка відповідає за розповідь історій; то чому б не створити агента штучного інтелекту, який допоможе забезпечити цей контекст?

Наприклад, відхилення та аномалії є хронічним подразником для фінансових фахівців, і штучний інтелект може компенсувати це, надаючи контекст для пояснення сплесків корпоративних витрат. Добре розроблений агент може позначити потенційні проблеми, перш ніж фінансовий аналітик перебере всі електронні таблиці, щоб виявити відхилення.

Аналогічно, гнучкий, ітеративний штучний інтелект може виявляти аномалії до того, як вони проявляться у сфері управління персоналом. Коли після нарахування заробітної плати виникає різниця в оплаті праці, і працівник ставить це під сумнів, хтось із команди відділу кадрів повинен залишити все та провести судово-медичний аналіз, щоб з'ясувати причину різниці. Це справжній виклик для зайнятих команд.

Продумано розроблений агент штучного інтелекту може виявити відхилення до того, як вони постраждають від працівників, позначаючи аномалію та надаючи контекст для керівників відділу кадрів у їхньому поточному стані. Таким чином, члени команди залишаються зосередженими на максимізації продуктивності, а не на гасінні пожеж, і операції проходять більш гладко.

Усунення тертя та нестабільності робочого процесу: саморобні агенти чи штучний інтелект постачальників?

Найкращий спосіб уникнути перевантаження робочого процесу та отримати реальну цінність від штучного інтелекту – це шукати способи зменшити щоденну дозу неприємностей, з якими ми всі стикаємося на роботі, беручись за завдання, які не додають цінності. Для деяких працівників, зокрема для багатьох фінансових та кадрових професій, введення даних у систему є неприємністю, яку часто можна усунути за допомогою продуманої автоматизації.

Для людей, які створюють контент, друкування є частиною роботи, але ефективне використання штучного інтелекту вимагає навчання, співпраці та політик, які допомагають співробітникам підказки для рукоділля які генерують змістовний контент і не створюють подальшої роботи для колег.

Для автоматизації роботи правильне рішення залежатиме від ролі та галузі, але керівникам, які інтегрують штучний інтелект на робочому місці, часто доводиться вирішувати, чи створювати агентів самостійно, чи отримувати готове рішення на основі штучного інтелекту від постачальника.

Для компаній з потужними ІТ-ресурсами, включаючи необмежений доступ до експертизи в галузі штучного інтелекту або системного інтегратора за контрактом, можливості безмежні. У такому випадку може підійти постачальник, який надає технологію створення агентів, яку клієнти використовують для безпосереднього створення рішень зі штучним інтелектом.

Але багато компаній не мають доступу до цих ресурсів, і навіть якщо вони мають його, виробнича ніша може швидко перетворитися на проблему, коли люди намагаються створити власних агентів штучного інтелекту без належної підготовки та ресурсів, щоб уникнути помилок у майбутньому.

Безпека – це ще один важливий фактор. Майте на увазі, що люди використовуватимуть штучний інтелект, крапка. Це означає, що завдання керівника – переконатися, що співробітники використовують його безпечно та прозоро, а також без створення хаосу.

Що слід враховувати під час вибору постачальників?

Для багатьох компаній система на базі штучного інтелекту від постачальника є чудовим варіантом, але пам’ятайте, що не всі продукти створені однаково. Найкращий спосіб уникнути виробничих труднощів і отримати реальну цінність від штучного інтелекту – це знайти систему, яка знає вас якомога ближче.

Наприклад, якщо ваша мета — покращити операції за допомогою ERP-системи на базі штучного інтелекту, розгляньте ці питання для потенційних постачальників:

• Чи усуває продукт тертя, з яким найчастіше стикаються ваші співробітники?
• Чи вирішує це найскладніші проблеми, з якими стикаються ваші співробітники?
• Чи може це враховувати різні рівні експертизи у вашій організації?
• Чи тримає це людей в курсі подій та забезпечує підзвітність і прозорість?

Незалежно від того, чи використовуєте ви систему для створення контенту, автоматизації робочих процесів чи відповідей на запитання, якість ваших результатів залежить від того, наскільки добре система знає ваш контекст. Запитайте своїх технологічних партнерів, як їхні рішення на основі штучного інтелекту орієнтовані на людину та забезпечують реальну цінність.

Чи неминучий Workslop?

Незалежно від того, хто ваш постачальник і чи створюєте ви власних агентів, чи використовуєте рішення, яке усуває труднощі за допомогою готової автоматизації, саме ви, як лідер, повинні забезпечити безпеку, прозорість та додану цінність штучного інтелекту.

Майте на увазі, що людиноцентричний ШІ визначається не лише тим, чи вирішує він реальні проблеми та спрощує роботу людей. Практичний, людиноцентричний ШІ також тримає людей в курсі подій, оскільки, зрештою, ми, люди, несемо відповідальність за результати.

Робочий процес може бути неминучим етапом еволюції штучного інтелекту, але він не обов'язково має бути постійним елементом вашої фінансової функції. Завдяки зосередженню людського фактору на процесі, інвестуванню в навчання та вибору постачальників, які розуміють ваш бізнес-контекст, фінансові директори можуть розкрити нові рівні продуктивності та стратегічної цінності від ERP-систем.

Наступна хвиля інновацій ERP буде зумовлена ​​штучним інтелектом, який розуміє ваш бізнес так само добре, як і ви, і здатний надавати аналітичні дані, автоматизувати рутинні завдання та надавати фінансовим керівникам можливість зосередитися на тому, що найважливіше.

Майбутнє фінансів — контекстуальне, гнучке та орієнтоване на людину. Ви заслуговуєте на інструменти, які можете використовувати сьогодні, щоб рухатися вперед у завтрашній день, і ви можете розвивати минулі робочі процеси за допомогою практичного, орієнтованого на людину штучного інтелекту, щоб досягти цієї мети.