Чому лідери ІТ повинні переосмислити розгортання штучного інтелекту для гнучкої роботи

Як організації дискутують про майбутнє роботи та про те, чи повинні працівники повернутися в офіс, залишитися на відстані або перейти на гібридні моделі, одним з незмінних факторів залишається технологія: вона повинна адаптуватися до людей, а не навпаки. Гнучкі робочі середовища процвітають лише тоді, коли інструменти дозволяють працівникам виконувати свою роботу найкраще, незалежно від місця розташування. Штучний інтелект, з його швидким зростанням та потенціалом, обіцяє стати великим засобом для реалізації цього майбутнього. Однак зробити це реальністю значно складніше.

Багато лідерів ІТ хочуть оголосити розгортання штучного інтелекту успішним, тоді як працівники часто розповідають іншу історію. Недавнє дослідження компанії GoTo показало, що 91% лідерів ІТ вважають, що їхні організації використовують штучний інтелект ефективно в гнучких моделях роботи, однак лише 53% працівників погоджуються з цим. Ця розбіжність представляє не тільки проблему сприйняття. Вона потенційно відображає марні інвестиції, недооцінені інструменти та зростаючий ризик того, що працівники можуть розглядати штучний інтелект як тягар, а не як перевагу.

Для того, щоб штучний інтелект справді використовував свій потенціал, лідери ІТ повинні переосмислити свій підхід до розгортання. Замість того, щоб вводити нові рішення, керуючись швидкістю або новизною, акцент повинен бути зроблений на наданні можливостей працівникам, вирішенні конкретних болісних моментів та створенні довіри до технології. Успішний штучний інтелект у гнучкій роботі не полягає у прийнятті більшої кількості інструментів, а у розгортанні правильних інструментів правильним чином, з людиною в центрі.

Обіцянка та пастки штучного інтелекту у гнучкій роботі

Працівники різних функцій тепер залежать від штучного інтелекту для виконання завдань, починаючи від організації зустрічей та закінчуючи автоматизацією запитів на обслуговування та покращенням співробітництва. Коли штучний інтелект застосовується правильно, він може зменшити тертя, оптимізувати процеси та позбавити працівників від ручної та повторюваної роботи, дозволяючи їм зосередитися на більш важливій роботі.

Наприклад, сервісні столи, керовані генеративним штучним інтелектом, потенційно можуть допомогти відповісти на запитання та вирішити звичайні проблеми миттєво, звільнив працівників та команди ІТ. Аналогічно, інструменти віддаленої підтримки, покращені штучним інтелектом, можуть забезпечити те, що техніки отримують експертні знання або рішення, отримані з автоматизованих підсумків сесій, також покращуючи досвід працівників незалежно від місця роботи. Для організацій, які борються зі складністю гібридних та віддалених налаштувань, ці інструменти можуть виступати як зв’язуюче середовище, забезпечуючи те, що жоден працівник не відчуває себе покинутим незалежно від місця розташування.

Однак пастки також реальні. Навчання часто обмежене або проводиться як одноразова діяльність, що може зробити складним для працівників використання інструментів штучного інтелекту ефективно. Коли інструменти не виправдовують очікувань або вводять нові проблеми, довіра до штучного інтелекту може зменшитися. Це створює розбіжність між оптимізмом лідерів та щоденним досвідом працівників.

Переоцінка розгортання: дорожня карта для лідерів ІТ

Закриття цієї розбіжності вимагає зміни у мисленні. Штучний інтелект не повинен розглядатися лише як розгортання технологій, а як ініціатива зміни, що включає людей. Лідери ІТ повинні сприяти підходу до розгортання, який ставить у пріоритет зручність використання, навчання та вирішення проблем. Нижче наведені три стратегії, які допоможуть зробити цей перехід реальністю.

1. Підвищення кваліфікації працівників за допомогою регулярного, результативного навчання

Навчання часто стає першою жертвою швидкого прийняття штучного інтелекту. Багато організацій оголошують про новий інструмент штучного інтелекту, проводять одну сесію навчання та припускають, що працівники самі все зрозуміють. Штучний інтелект все ще є відносно новою та складною технологією, однак, і вимагає постійного, адаптивного навчання. Це особливо важливо для гнучких робочих середовищ, де працівники можуть не мати можливості навчатися у інших працівників щодо ефективного використання штучного інтелекту.

Замість навчання “один розмір для всіх” лідери ІТ повинні впроваджувати постійні програми, що фокусуються на результатах. Працівники повинні бачити, як штучний інтелект допомагає їм економити час, зменшувати розчарування або досягати цілей, що мають значення для їхніх конкретних ролей. Наприклад, команда продажів може виграти від штучного інтелекту, який прискорює створення пропозицій, тоді як персонал служби підтримки клієнтів може потребувати навчання щодо використання чат-ботів, які впорядковують запити на обслуговування.

Відповідне навчання до результатів підвищує прийняття та довіру до штучного інтелекту. Чим більше працівники довіряють інструментам, тим більше вони будуть експериментувати та відкривати нові випадки використання для себе.

2. Надання керівництва щодо оптимальних випадків використання для заохочення експериментів

Хоча деякі працівники можуть природно приймати штучний інтелект, багато хто вагається використовувати інструменти без чіткого керівництва. Страх перед неправильним використанням штучного інтелекту або його заміною може загальмувати творчість. Лідери ІТ мають критичну роль у позиціонуванні штучного інтелекту як помічника, який працює у співробітництві з працівниками, а не як загрози.

Це означає активне просування конкретних, високоцінних випадків використання. Наприклад, команда ІТ може продемонструвати, як штучний інтелект допомагає миттєво вирішувати проблеми з паролями або як помічник зустрічей може генерувати точні підсумки для відсутніх колег. Підкреслюючи ці перемоги, лідери нормалізують використання штучного інтелекту та заохочують працівників до тестування технології у низькоризикових ситуаціях.

Експериментування є ключем. Гнучкі робочі середовища є динамічними, і працівники часто найкраще позиціоновані для визначення болісних моментів, які штучний інтелект може вирішити. Створюючи культуру дослідження з чіткими межами щодо відповідального використання, організації можуть розблокувати інновації знизу догори.

3. Проєктування надійних систем вирішення проблем для подолання проблем реалізації

Навіть найкраще спроєктовані інструменти штучного інтелекту іноді можуть робити помилки. Що має значення, так це те, як швидко та ефективно організації реагують, коли це відбувається. Без сильних систем вирішення проблем розчарування працівників зростає, а прийняття технології зупиняється.

Лідери ІТ повинні забезпечити, щоб підтримка штучного інтелекту була такою ж безперебійною, як і самі інструменти. Це може означати створення спеціальних можливостей підтримки для питань, пов’язаних із штучним інтелектом, інтеграцію діагностичних інструментів штучного інтелекту до існуючих служб підтримки або призначення чемпіонів у відділах, які можуть допомогти колегам. Метою є швидке усунення проблем, щоб працівники бачили проблеми як тимчасові перешкоди, а не причини для відмови від інструменту зовсім.

Вирішення проблем повинно виходити за рамки виправлення проблем. Воно повинно генерувати цикли зворотного зв’язку, які інформують майбутні розгортання. Якщо працівники постійно повідомляють, що чат-бот бореться з певними запитами, лідери ІТ повинні використовувати цю інформацію для вдосконалення як інструменту, так і навчання, яке супроводжує його.

Будування довіри до штучного інтелекту

У своєму ядрі успішне розгортання штучного інтелекту полягає у довірі та активному використанні. Працівники повинні вірити, що штучний інтелект тут, щоб підтримати їх, а не замінити їх. Вони повинні відчувати впевненість, що інструменти є надійними, безпечними та відповідними їхнім потребам. Заохочливо, недавнє дослідження показало, що майже всі працівники (95%) та лідери ІТ (92%) підтримують поточні інвестиції своєї компанії у інструменти штучного інтелекту або вважають, що їхня компанія повинна інвестувати більше. Цей ентузіазм є міцним фундаментом, але його можна підірвати, якщо розгортання буде виконано погано або якщо працівники будуть боротися з баченням цінності у щоденному використанні.

Довіра будується свідомо через прозорість та реакційність. Лідери ІТ повинні спілкуватися відкрито про те, що штучний інтелект може і не може робити, дані, які він використовує, та заходи безпеки, які здійснюються для захисту приватності. Лідери також повинні слухати проблеми працівників та діяти відповідно до них. Коли працівники бачать, що їхній зворотний зв’язок формує рішення щодо розгортання, вони стають партнерами у процесі, а не пасивними учасниками.

Від гіпу до реального впливу

Захват навколо штучного інтелекту є непоправним, але гіп лише не трансформуватиме робочі місця. Насправді, 62% працівників вважають, що штучний інтелект був значно переоцінений. Це підкреслює важливість фокусування на реальному впливі, на те, як штучний інтелект відчутно покращує продуктивність, зв’язок та задоволеність працівників у гнучких моделях роботи.

Переоцінюючи розгортання з людино-орієнтованим мисленням, лідери ІТ можуть закрити розбіжність між сприйняттям та реальністю. Це означає зобов’язання щодо постійного навчання, надання чіткого керівництва щодо випадків використання та створення надійних систем підтримки. Найважливіше, це означає проєктування розгортання штучного інтелекту, яке поважає потреби та досвід працівників.

Організації, які приймають цей підхід, не тільки максимізуватимуть цінність своїх інвестицій у штучний інтелект, але також створять гнучкі робочі середовища, де працівники відчувають себе підтриманими та впевненими. Розумне впровадження штучного інтелекту є ключем до формування більш продуктивного та зв’язаного робочого місця майбутнього.