Валюта продуктивності: штучний інтелект та людський елемент

За останні кілька років спосіб нашої роботи був повністю змінений новими трендами на робочому місці та технологіями. Штучний інтелект швидко переозначив правила продуктивності в бізнес-світі; електронні листи, публікації в соціальних мережах, зображення, презентації та відео можна генерувати за декілька кліків, а не днів.

Але продуктивність не визначається лише швидкістю. Не менш важливі якість та результати. Так, ми починаємо довіряти штучному інтелекту все більш важливі завдання, від водіння до прогнозування та навіть медичної діагностики в деяких випадках. Однак є багато речей, які виграють (і продовжуватимуть вигравати) від присутності людини за кермом. Бо людський дотик має вроджену цінність. Він сприяє довірі та зв’язку способами, яких машини ще далеко не можуть ефективно повторювати.

Що стає очевидним, коли прийняття штучного інтелекту прискорюється, то його найбільш очевидна та легка для досягнення цінність полягає в його здатності дати час працівникам. Це дозволяє працівникам зосередитися на найбільш ефективних елементах їх ролей, таких як індивідуальне вирішення проблем, партнерство з клієнтами та глибоке вивчення складних бізнес-потреб покупців.

Таким чином, у епоху генерації штучного інтелекту питання полягає в тому, як ми можемо використовувати наші вроджені людські навички, щоб не тільки підвищувати продуктивність, а й змінювати наше мислення про неї зовсім. Нижче ми дослідимо глибокий вплив штучного інтелекту на робоче місце та підвищену важливість м’яких навичок у епоху автоматизації.

Як штучний інтелект змінив динаміку робочого місця

Сучасне робоче місце мало нагадує те, яке було десяти років тому, завдяки трансформаційним змінам, викликаним технологіями та еволюцією культури праці. Інструменти генерації штучного інтелекту, такі як ChatGPT, Midjourney та DALL·E, серед інших яскравих застосувань штучного інтелекту сьогодні, але й аналітичні інструменти, які аналізують величезні набори даних, визначають закономірності та генерують висновки, також принесли непомірну цінність бізнесу.

Розгляньте чотири типи аналітики, що підтримуються штучним інтелектом:

• Описова аналітика розглядає історичні дані, щоб сказати нам, що сталося. Цей тип кількісно оцінює, вимірює та моніторить об’єктивно, як виконання продажів, продажі за регіоном та звіти про перемоги/поразки.
• Діагностична аналітика каже нам, чому це сталося. Діагностика використовує об’єктивні заходи, щоб допомогти користувачам краще зрозуміти суб’єктивні фактори, які призвели до результатів. Діагностичні інструменти створюють аналізи таких речей, як втрата угоди, тривалість циклу продажів, відхід клієнтів та результати діяльності представників.
• Прогнозна аналітика прогнозує, що, ймовірно, відбудеться в майбутньому, використовуючи як суб’єктивні, так і об’єктивні входи для оцінки лідів, передбачення відходу, прогнозування попиту та продажів, а також моделювання ймовірності закриття конкретних угод. Критично, прогнозні моделі можуть використовувати зовнішні сигнали та дані – як загальне ринкове виконання – для моделювання трендів у процесі.
• Прескриптивна аналітика радить нам, які наступні кроки зробити на основі всього вищезазначеного. Більшість людей будуть знайомі з цією гілкою аналітики зі свого особистого життя. Та сама технологія, яка рухає алгоритми рекомендацій Netflix, TikTok та YouTube, може зважувати дії покупців та продавців, щоб порадити, що слід зробити далі.

Прескриптивна аналітика – це те місце, де бізнес може отримати найбільшу цінність, і це найближче, що ми досі прийшли до повторення людської винахідливості. Ці моделі перетворюють висновки в дії та дії в результати. Ці результати потім можна кодифікувати для забезпечення послідовності та повторюваності. Однак вони все ще потребують людського нагляду та співробітництва.

Як така, інтеграція штучного інтелекту не тільки переозначає природу роботи, але й продовжуватиме змінювати склад робочої сили. Організації, ймовірно, будуть ставити високу ціну на осіб, які володіють поєднанням технічної експертизи та м’яких навичок, що означає, що критично важливо не забувати про цінність людського дотику.

Цінність м’яких навичок у світі автоматизації

Хоча штучний інтелект обробляє рутинні та аналітичні аспекти завдання, люди вносять свій творчий потенціал, емпатію та критичне мислення. Навіть найскладніші моделі штучного інтелекту сьогодні відсутні емоційного інтелекту, що робить людей невід’ємними у ефективній комунікації. Люди приносять речі в взаємодію, яких штучний інтелект не може; люди приносять свій життєвий досвід, життєвий досвід людини, яку вони слухають, та здатність думати через нюанси, яких навіть штучний інтелект не може спіймати. І так само, як штучний інтелект може тренувати себе, люди є незамінними в тренуванні та наставництві для підвищення продуктивності на робочому місці.

Ці м’які навички особливо важливі у видах діяльності, що генерують доходи та орієнтовані на взаємодію, таких як продажі. Наприклад, менеджер з продажів працює з новим продавцем, а той вступає у взаємодію зі своїм прямим контактним особом (ПО) на перспективному рахунку. Метою цього продавця на ранній стадії кар’єри є отримання введення до віце-президента з продажів, оскільки він знає, що віце-президент буде кінцевим рішенням щодо оцінки та участі у процесі оцінки.

Інструменти обробки природної мови (NLP) можна використовувати для виявлення цієї вагань, але інтерпретація основних причин цього може не бути в межах можливостей рішень. Саме тут вступає людський елемент, беручи те, що надав інструмент штучного інтелекту, та додаючи експертизу та контекст на основі досвіду. Менеджер, розуміючи нюанси роботи з клієнтами, може порадити нового продавця, як керувати рештою розмови, щоб встановити довіру з ПО. Коли розмова продовжується, цей поворот керує матеріалами системи для забезпечення відповідного, адаптованого та ефективного відповіді.

Це лише один із багатьох прикладів того, як люди вводять цінність у діяльність, яка закриває угоди та сприяє розвитку бізнесу. У сприянні міжособистісним відносинам люди також можуть пам’ятати дрібні деталі, які показують справжню турботу, знаходити нові способи співробітництва, які відповідають конкретним потребам працівників, або допомагати формувати підтримуюче робоче середовище. Ці речі в кінцевому підсумку сприяють бізнес-результатам, роблячи їх такими ж продуктивними, як автоматичне виконання завдань штучним інтелектом.

Основне

Штучний інтелект та просунуті аналітичні інструменти безумовно революціонізували робоче місце, автоматизуючи рутинні завдання та оптимізуючи процеси з безпрецедентною швидкістю та ефективністю. Однак суть продуктивності виходить за рамки простої швидкості; вона полягає в осяжних результатах, які сприяють успіху та зростанню бізнесу. Коли штучний інтелект обробляє рутинні та ручні аспекти завдань, люди виникають як незамінні учасники.

Як ми навігуюємо в еволюційному ландшафті праці, де співробітництво між штучним інтелектом та людиною стає нормою, симбіотичні відносини між технологіями та людськими навичками виникають як рушійна сила інноваційних рішень та тривалого бізнес-успіху. У переозначенні того, як ми думаємо про продуктивність, критично важливо визнати та відсвяткувати тривалу цінність людського дотику, який, у своїй багатовимірній формі, стоїть плечем до плеча зі штучним інтелектом у створенні значимих бізнес-результатів.