Чому лідери ІТ повинні переосмислити розгортання штучного інтелекту для гнучкої роботи

Як організації дискутують про майбутнє праці та про те, чи повинні працівники повернутися в офіс, залишитися на відстані або влаштуватися в гібридних моделях, одним з незмінних факторів залишається: технології повинні адаптуватися до людей, а не навпаки. Гнучкі робочі середовища процвітають лише тоді, коли інструменти дозволяють працівникам робити свою найкращу роботу безперешкодно, незалежно від місця розташування. Штучний інтелект, з його швидким зростанням та потенціалом, обіцяє бути великим засобом реалізації цього майбутнього. Однак зробити це реальністю є більш складним.

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 їх організації ефективно використовують штучний інтелект у гнучких моделях роботи, тоді як лише 53% працівників погоджуються з цим. Ця розбіжність представляє більше, ніж просто проблему сприйняття. Вона потенційно відображає марні інвестиції, недооцінені інструменти та зростаючий ризик того, що працівники можуть сприймати штучний інтелект як тягар, а не як користь.

Для того, щоб штучний інтелект справді здійснив 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 наділі працівників, вирішенні конкретних болісних моментів та побудові довіри до технології. Успішний штучний інтелект у гнучкій роботі не полягає у прийнятті більшої кількості інструментів, а полягає у розгортанні правильних інструментів правильним чином з людиною в центрі.

Обіцянка та пастки штучного інтелекту у гнучкій роботі

Працівники різних функцій тепер покладаються на штучний інтелект для завдань, починаючи від планування зустрічей та закінчуючи автоматизацією запитів на обслуговування та покращенням співробітництва. Коли штучний інтелект застосовується добре, він може зменшити тертя, оптимізувати процеси та позбавити працівників від ручної та повторюваної роботи, щоб в кінцевому підсумку дозволити їм зосередитися на роботі вищої цінності.

Наприклад, сервісні столи, керовані генеративним штучним інтелектом, потенційно можуть допомогти відповісти на питання та вирішити звичайні проблеми миттєво, звільнив працівників та команди ІТ. Аналогічно, інструменти віддаленої підтримки, покращені штучним інтелектом, можуть забезпечити те, що техніки будуть користуватися експертними знаннями або рішеннями для виправлення, отриманими з автоматизованих підсумків сесій, також покращуючи досвід працівників незалежно від того, де вони працюють. Для організацій, які борються із складністю гібридних та віддалених налаштувань, ці інструменти можуть виступати в якості сполучної тканини, забезпечуючи те, що жоден працівник не відчуває себе покинутим незалежно від місця розташування.

Однак пастки є рівнозначно реальними. Навчання часто обмежене або здійснюється як одноразова діяльність, що може зробити складним для працівників використання інструментів штучного інтелекту ефективно. Коли інструменти не відповідають очікуванням або вводять нові виклики, довіра до штучного інтелекту може зменшитися. Це створює розбіжність між оптимізмом лідерів та щоденним досвідом працівників.

Переосмислення розгортання: дорожня карта для лідерів ІТ

Закриття цієї розбіжності вимагає зміни у свідомості. Штучний інтелект не повинен розглядатися як технологічна реалізація окремо, а як людська інклюзивна зміна. Лідери ІТ повинні відстоювати підхід до розгортання, який пріоритезує зручність використання, навчання та вирішення проблем. Нижче наведені три стратегії, щоб допомогти зробити цей зсув реальністю.

1. Підвищення кваліфікації працівників за допомогою регулярних, результативних тренінгів

Навчання часто стає першою жертвою швидкого прийняття штучного інтелекту. Багато організацій оголошують про новий інструмент штучного інтелекту, проводять одну сесію налаштування 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 бути оточені іншими, від яких вони можуть навчатися використовувати штучний інтелект ефективно.

Замість тренінгів “один розмір для всіх” лідери ІТ повинні реалізувати безперервні програми, які фокусуються на результатах. Працівники повинні бачити, як штучний інтелект допомагає їм зберегти час, зменшити розчарування або досягти цілей, які мають значення в їхніх конкретних ролях. Наприклад, команда продажів може виграти від штучного інтелекту, який прискорює написання пропозицій, тоді як персонал служби підтримки клієнтів може потребувати тренінгів з використання чат-ботів, які направляють запити на обслуговування.

Відповідне навчання до результатів підвищує рівень прийняття та будує 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 гальмувати творчість. Лідери ІТ мають критичну роль у позиціонуванні штучного інтелекту як помічника, який працює в концерті з працівниками, а не 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. Виділяючи ці перемоги, лідери нормалізують використання штучного інтелекту та заохочують працівників тестувати технологію в умовах низького ризику.

Експериментування є ключем. Гнучкі робочі середовища є динамічними, а працівники часто знаходяться у найкращій позиції для визначення болісних моментів, які штучний інтелект може вирішити. Заохочуючи культуру дослідження з чіткими межами щодо відповідального використання, організації можуть розблокувати інновації знизу lên.

3. Проєктування надійних систем вирішення проблем для подолання викликів реалізації

Навіть найкраще спроєктовані інструменти штучного інтелекту іноді можуть помилятися. 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 стає пасивним.

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

Вирішення проблем повинно виходити за рамки усунення проблем. Воно повинно генерувати зворотні зв’язки, які інформують майбутні розгортання. Якщо працівники постійно повідомляють, що чат-бот бореться з певними запитами, лідери ІТ повинні використовувати цю інформацію для уточнення інструменту та тренінгів, які супроводжують 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 компанії в інструменти штучного інтелекту або вважають, що їх компанія повинна інвестувати більше. Це ентузіазм є сильною основою, 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 реакцію. Лідери ІТ повинні відкрито спілкуватися про те, що штучний інтелект може та не може робити, які дані він використовує та які заходи безпеки здійснюються для захисту приватності. Лідери також повинні слухати проблеми працівників та реагувати на них. Коли працівники бачать, що їхній відгук формує рішення щодо розгортання, вони стають партнерами у процесі, а не пасивними учасниками.

Від гіпу до реального впливу

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

Розглянувши розгортання з людською інклюзивною свідомістю, 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 полягає у тому, що розгортання штучного інтелекту повинно бути розроблено з урахуванням потреб та досвіду працівників.

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