Валюта продуктивності: штучний інтелект та людський елемент

За останні кілька років спосіб нашої роботи був повністю змінений завдяки новим тенденціям на робочому місці та технологіям. Штучний інтелект швидко переозначив правила продуктивності у світі бізнесу; електронні листи, пости в соціальних мережах, зображення, презентації та відео можна генерувати за кілька кліків, а не днів.

Але продуктивність не визначається лише швидкістю. Не менш важливими є якість та результати. Так, ми починаємо довіряти штучному інтелектові дедалі важливіші завдання, від водіння до прогнозування та навіть медичних діагнозів в деяких випадках. Однак є багато речей, які користуються (і будуть продовжувати користуватися) наявністю людини за кермом. Адже людський елемент має внутрішню цінність. Він сприяє довірі та зв’язку способами, яких машини ще не можуть ефективно повторити.

Що стає очевидним після прискорення впровадження штучного інтелекту, так це те, що його найочевидніша та найлегше досяжна цінність полягає в його здатності віддати час працівникам. Це дозволяє працівникам зосередитися на найбільш важливих аспектах своїх ролей, таких як індивідуальне вирішення проблем, партнерство з клієнтами та глибоке вивчення складних бізнес-потреб клієнтів.

Отже, у епоху генеративного штучного інтелекту питання полягає в тому, як ми можемо використовувати свої вроджені людські навички, щоб не тільки підвищити продуктивність, а й змінити наш погляд на неї зовсім? Нижче ми розглянемо глибокий вплив штучного інтелекту на робоче місце та підвищену важливість м’яких навичок у світі автоматизації.

Як штучний інтелект змінив динаміку робочого місця

Робоче місце сьогодні мало нагадує те, яке було decade тому, завдяки трансформаційним зрушенням, викликаним технологіями та еволюцією культури праці. Генеративні інструменти штучного інтелекту, такі як ChatGPT, Midjourney та DALL·E, належать до найяскравіших застосувань штучного інтелекту сьогодні, але інструменти аналітики даних, які аналізують величезні набори даних, визначають закономірності та генерують висновки, також принесли невимовну цінність бізнесу.

Розгляньте чотири типи аналітики даних, що використовують штучний інтелект:

• Описова аналітика розглядає історичні дані, щоб сказати нам, що відбулося. Цей тип кількісно оцінює, вимірює та контролює об’єктивно, як, наприклад, показники продажів, продажі за регіоном та звіти про перемоги/поразки.
• Діагностична аналітика каже нам, чому це відбулося. Діагностика використовує об’єктивні міри, щоб допомогти користувачам краще зрозуміти суб’єктивні чинники, які привели до результатів. Діагностичні інструменти створюють аналізи таких речей, як втрата угод, 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 клієнтів, прогнозування попиту та продажів, а також моделювання ймовірності закриття конкретних угод. Критично, що прогнозні моделі можуть використовувати зовнішні сигнали та дані, як загальне ринкове виконання, для моделювання тенденцій 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 ж сама технологія, яка керує алгоритмами 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 до того, щоб ми змогли повторити людську винахідливість. Ці моделі перетворюють висновки в дії та дії в результати. Ці результати потім можна закодувати для забезпечення послідовності та повторюваності. Однак вони все ще потребують людського нагляду та співробітництва.

Таким чином, інтеграція штучного інтелекту не тільки переозначає природу праці, але також буде продовжувати 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 елементу.

Цінність м’яких навичок у світі автоматизації

Хоча штучний інтелект обробляє рутинні та аналітичні аспекти завдання, люди вносять свою креативність, емпатію та критичне мислення. Навіть найрозвітліші моделі штучного інтелекту сьогодні відсутність емоційної інтелекту, що робить людей невід’ємними у ефективній комунікації. Люди привносять у взаємодію речі, яких штучний інтелект не може; люди привносять свій життєвий досвід, життєвий досвід людини, з якою вони спілкуються, та здатність думати про нюанси, яких штучний інтелект не може спіймати. І так само, як штучний інтелект може тренувати себе, люди є незамінними у 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 контакт з прямим пунктом контакту (POC) у потенційному клієнті. Метою цього продавця є переконати POC представити його віце-президенту з продажів, оскільки він знає, що віце-президент буде приймати остаточне рішення та повинен бути залучений до процесу оцінки.

Обробка природної мови (NLP) інструменти можна використовувати для виявлення цієї вагань, але інтерпретація основних причин цього може не входити до можливостей цих рішень. Саме тут вступає людський елемент, який бере те, що надав інструмент штучного інтелекту, та додає експертизу та контекст на основі досвіду. Менеджер, розуміючи нюанси роботи з клієнтами, може порадити нового продавця, як керувати подальшою частиною розмови, щоб встановити довіру з POC. По мірі продовження розмови цей поворот керує подальшими матеріалами системи, щоб забезпечити відповідну, адаптовану та ефективну відповідь.

Це лише один із багатьох прикладів того, як люди впроваджують цінність у діяльність, яка закриває угоди та сприяє розвитку бізнесу. У сфері міжособових відносин люди також можуть пам’ятати дрібні деталі, які демонструють справжню турботу, знаходити нові способи співпраці, 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 і автоматичне виконання завдань штучним інтелектом.

Основне

Штучний інтелект та розширені 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 виступають як незамінні учасники.

Відповідно, коли ми навігуюємо в еволюційному ландшафті праці, де співробітництво між людиною та штучним інтелектом стає нормою, симбіотичні відносини між технологіями та людськими навичками виступають як основна сила, що стоїть за інноваційними рішеннями та тривалим бізнес-успіхом. У переосмисленні нашого погляду на продуктивність критично важливо визнати та відсвяткувати тривалу цінність людського елементу, який у своїй багатоманітній формі стоїть плечем до плеча зі штучним інтелектом у створенні значущих бізнес-результатів.