Як реалізувати цінність від робочої сили, оснащеної GenAI

Завдяки OpenAI’s ChatGPT, майже кожен сьогодні знає про GenAI. Її здатність задовольняти людське бажання знань за допомогою простої команди зробила її вірусною. Використання цього інструменту справді вражаюче. Він набрав мільйон користувачів за п’ять днів і привернув понад 100 мільйонів відвідувачів за перші кілька місяців. Люди та організації з великим ентузіазмом інтегрують його у свій щоденний життя та діяльність.

І все ж – хоча GenAI відомий усьому світу, небагато людей пішли далі експериментів. Організації захоплені його потенціалом, але часто борються з його впровадженням у масштабі, який може створити вимірну цінність.

У моїй ролі мені пощастило бути свідком того, як штучний інтелект змінює спосіб роботи організацій та цінність, яку він може принести клієнтам. Однак компанії потребують керівництва, щоб перетворити потенціал на результат. З урахуванням цих проблем, моя команда реалізувала експеримент з впровадження Microsoft’s M365 Copilot, щоб розробити цінні знання та практичні стратегії для компаній, які прагнуть досягти успішного впровадження та значної віддачі від інвестицій.

Наш шлях до цінності GenAI

Когда ми розглядали можливість впровадження Copilot, наш підхід допоміг нам визначити, де його можливості можуть додати цінність.

Наш досвід може бути корисним для будь-якої організації, яка хоче вввести GenAI у свої робочі процеси.

Ось деякі дії, які допомогли нам на цьому шляху:

• Почніть зі структурованого кадру впровадження. Для впровадження можливостей GenAI ми почали з визначення персон у нашій організації, яким вони можуть бути корисні, а потім конкретних і дуже цільових випадків використання технології. Нарешті, ми створили персоналізовані плани навчання для кожної ролі або персони, які керують користувачами, щоб вони точно знали, як зробити最大 використання можливостей.
• Використайте експеримент, щоб перевірити технологію. Для Copilot ми провели вправу з трьома групами користувачів. Група А не мала ліцензій на Copilot, тоді як для Групи Б ми просто надали користувачам доступ до інструменту без навчання чи керівництва: їм довелося самостійно вирішити, що робити. Група С отримала наш повний кадр впровадження. Результати? Ми побачили зростання впровадження на 31% у Групі С порівняно з Групою Б. Крім того, Група С зареєструвала економію часу на 2,5 години на тиждень порівняно з 1,8 годинами на тиждень для Групи Б. Вправа також дала нам базові дані, наприклад, про те, скільки часу команди могли заощадити на конкретних завданнях, таких як створення презентацій. Це був ще один сильний приклад і аргумент, який підтверджував, що наш кадр впровадження працює.
• Втягніть працівників у процес. Вправи, такі як наш експеримент з Copilot, допомагають забезпечити, щоб люди більше взаємодіяли з новою технологією. Ми залучили людей до вибору випадків використання для Copilot, що робить його більш зрозумілим, сприяючи впровадженню та підвищенню віддачі від інвестицій. Цей процес створює послідовників, теж. Через те, що наша Група С могла чітко бачити цінність технології для себе, вони стали її захисниками по всій компанії та особливо у своїх командах, заохочуючи подальше впровадження.
• Створіть гіперперсоналізовані та безперервні плани навчання. Ми працювали з менеджерами проєктів та власниками процесів, щоб забезпечити, що випадки використання Copilot були актуальними для їх щоденних завдань, таких як створення презентацій за дуже короткий термін. Знаючи це, ми створили дуже цільові навчання, які показували, як технологія могла допомогти їм досягти своїх цілей. Крім того, ми виявили, що безперервне навчання щодо створення команд дуже цінне для того, щоб люди отримували максимальну цінність з GenAI. Це також весело і допомагає зберігати спільноту єдиною. Наприклад, ми створили групу, у якій ми ділимося корисними командами, і також маємо регулярні короткі сесії обміну.
• Використання партнерів. Ми звернулися до нашого партнера за допомогою у впровадженні конкретних випадків використання та пропозицій навчання, які допомогли нам розвинути наші навички. У галузі, яка змінюється так швидко, як GenAI, партнерство та співробітництво є важливими для досягнення хороших результатів.
• Продуктивна комунікація про побоювання працівників. Питання про етичний AI і чи буде він красти роботу в людей, є поширеними. Тому важливо забезпечити, щоб кадр впровадження чітко визначав етичний AI та етичне використання AI. Для забезпечення відповідального та безпечного використання AI ми використали наш кадр Відповідального AI. Цей кадр надає чіткі керівництва для наших працівників, узгоджені з цінностями нашої компанії, і допомагає їм використовувати AI відповідально. І щоб усунути побоювання щодо впливу GenAI на роботу, ми зосередилися на його здатності взяти на себе непопулярні монотонні та напружені завдання, такі як ведення хвилин, підготовка повідомлень або сортування переповненої поштової скриньки. Коли їхній рівень майстерності зростав, ми вводили більш складні техніки, включаючи покращення їхньої здатності створювати складні команди, які дають більш точні та підходящі результати.

Час, інновації та навчання

Наш досвід з Copilot та іншими проєктами GenAI показує, що структурована пілотна фаза є ключовою, і що людям потрібно час, щоб вивчити інноваційну технологію. Також необхідно мати кадр впровадження та управління змінами, який відповідає конкретним потребам вашої команди. У поєднанні з навчанням та активним залученням користувачів це мотивує та усуває побоювання щодо GenAI.

Коли технологія стає частиною організації та поширюється, вона стає частиною культури та прискорює ваш шлях до реалізації реальної цінності з GenAI.