Làm thế nào để Thực hiện Giá trị từ Lực lượng Lao động được GenAI hỗ trợ

Cảm ơn OpenAI’s ChatGPT, gần như mọi người đều biết về GenAI ngày nay. Khả năng thỏa mãn cơn khát kiến thức của mọi người chỉ với một lời nhắc đơn giản đã khiến nó trở thành hiện tượng. Việc sử dụng công cụ này thực sự ấn tượng. Nó đã đạt được một triệu người dùng chỉ trong năm ngày và thu hút hơn 100 triệu người truy cập trong vài tháng đầu. Các cá nhân và tổ chức đang tích hợp nó vào cuộc sống và hoạt động hàng ngày của họ với sự hào hứng lớn.

Và yet – trong khi GenAI nổi tiếng toàn cầu, ít người đã đi xa hơn giai đoạn thử nghiệm. Các tổ chức rất hào hứng về tiềm năng của nó nhưng thường gặp khó khăn trong việc áp dụng nó ở quy mô có thể tạo ra giá trị đo lường được.

Trong vai trò của tôi, tôi đã may mắn được chứng kiến cách AI đang phát triển cách các tổ chức hoạt động và giá trị mà nó có thể mang lại cho khách hàng. Tuy nhiên, các doanh nghiệp cần một hướng dẫn để chuyển đổi tiềm năng thành hiệu suất. Với những thách thức này trong tâm trí, nhóm của tôi đã triển khai một thử nghiệm với Microsoft’s M365 Copilot, để phát triển những hiểu biết quý giá và chiến lược thực tế cho các công ty nhằm đạt được sự áp dụng thành công và ROI có ý nghĩa.

Con đường của chúng tôi đến giá trị GenAI

Khi chúng tôi xem xét việc áp dụng Copilot, cách tiếp cận của chúng tôi đã giúp chúng tôi xác định nơi khả năng của nó có thể thêm giá trị.

Kinh nghiệm của chúng tôi có thể hữu ích cho bất kỳ tổ chức nào đang tìm cách giới thiệu GenAI vào các quy trình làm việc của mình.

Dưới đây là một số hành động đã giúp chúng tôi trên đường đi:

• Bắt đầu với một khuôn khổ áp dụng có cấu trúc. Để giới thiệu các khả năng GenAI, chúng tôi bắt đầu bằng cách xác định các nhân vật trong tổ chức của chúng tôi có thể được hưởng lợi từ chúng, và sau đó là các trường hợp sử dụng cụ thể và có mục tiêu cao cho công nghệ. Cuối cùng, chúng tôi đã tạo ra các kế hoạch đào tạo cá nhân hóa cho từng vai trò hoặc nhân vật, hướng dẫn người dùng cẩn thận, để họ biết chính xác cách tận dụng tối đa khả năng.
• Sử dụng thử nghiệm để xác thực công nghệ. Đối với Copilot, chúng tôi đã chạy một bài tập với ba nhóm người dùng. Nhóm A không có giấy phép Copilot, trong khi Nhóm B, chúng tôi chỉ cung cấp cho người dùng quyền truy cập vào công cụ, mà không có hướng dẫn hoặc hướng dẫn: nó phụ thuộc vào họ để tìm ra cách làm việc. Nhóm C nhận được khuôn khổ áp dụng đầy đủ của chúng tôi. Kết quả? Chúng tôi đã thấy sự tăng 31% trong việc áp dụng ở Nhóm C so với Nhóm B. Hơn nữa, Nhóm C đã đăng ký tiết kiệm thời gian 2,5 giờ mỗi tuần so với 1,8 giờ mỗi tuần cho Nhóm B. Bài tập cũng cung cấp cho chúng tôi dữ liệu cơ bản, ví dụ như thời gian mà các nhóm có thể tiết kiệm trên các nhiệm vụ cụ thể như tạo bản trình bày. Đây là một ví dụ mạnh mẽ khác và lập luận xác nhận rằng khuôn khổ áp dụng của chúng tôi đang hoạt động.
• Kéo người dùng tham gia chặt chẽ vào quá trình. Các bài tập như thí nghiệm Copilot của chúng tôi giúp đảm bảo rằng mọi người tham gia nhiều hơn với công nghệ mới. Chúng tôi đã kéo người dùng tham gia chặt chẽ vào việc chọn các trường hợp sử dụng cho Copilot, điều này làm cho nó trở nên liên quan hơn, thúc đẩy việc áp dụng và cuối cùng là cải thiện ROI. Quá trình này cũng tạo ra những người ủng hộ, quá. Bởi vì nhóm C của chúng tôi có thể rõ ràng thấy giá trị của công nghệ cho họ, họ đã bảo vệ nó trên toàn công ty và đặc biệt là với các nhóm của họ, khuyến khích việc áp dụng thêm.
• Tạo kế hoạch đào tạo siêu cá nhân hóa và liên tục. Chúng tôi đã làm việc với các nhà quản lý dự án và chủ sở hữu quy trình để đảm bảo rằng các trường hợp sử dụng Copilot là liên quan đến các nhiệm vụ hàng ngày của họ, chẳng hạn như tạo bản trình bày trong thời gian ngắn. Vũ trang với sự hiểu biết này, chúng tôi đã tạo ra đào tạo được thiết kế cao cho thấy cách công nghệ có thể giúp họ đạt được mục tiêu. Ngoài ra, chúng tôi đã tìm thấy rằng đào tạo liên tục về việc tạo lời nhắc là rất có giá trị trong việc giúp mọi người nhận được giá trị tốt nhất từ GenAI. Nó cũng rất thú vị và giúp giữ cho cộng đồng đoàn kết. Ví dụ, chúng tôi đã tạo một nhóm trong đó chúng tôi chia sẻ các lời nhắc hữu ích, và chúng tôi cũng có các phiên chia sẻ ngắn thường xuyên.
• Khai thác đối tác. Chúng tôi đã khai thác đối tác của mình để giúp chúng tôi bằng cách đưa ra các trường hợp sử dụng và đề xuất đào tạo giúp xây dựng kỹ năng của chúng tôi. Trong một lĩnh vực thay đổi nhanh như GenAI, quan hệ đối tác và hợp tác là điều cần thiết để đạt được kết quả tốt.
• Truyền thông chủ động về mối quan ngại của nhân viên. Câu hỏi về đạo đức AI và liệu nó có đánh cắp việc làm của mọi người hay không là phổ biến. Do đó, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng khuôn khổ áp dụng rõ ràng định nghĩa đạo đức AI và sử dụng AI một cách có trách nhiệm. Để đảm bảo sử dụng AI có trách nhiệm và an toàn, chúng tôi đã khai thác khuôn khổ AI có trách nhiệm của mình. Khuôn khổ này cung cấp hướng dẫn rõ ràng cho nhân viên của chúng tôi, phù hợp với giá trị của công ty và giúp họ sử dụng AI một cách có trách nhiệm. Và để xoa dịu mối quan ngại về tác động của GenAI đối với công việc, chúng tôi đã tập trung vào khả năng của nó trong việc thực hiện các nhiệm vụ không phổ biến, nhàm chán và áp lực thời gian như ghi chép, soạn thảo thông tin liên lạc, hoặc sàng lọc qua một hộp thư đến đông đúc. Khi kỹ năng của họ phát triển, chúng tôi đã giới thiệu các kỹ thuật tinh vi hơn, bao gồm cả việc tăng cường khả năng tạo lời nhắc tiên tiến mang lại đầu ra chính xác và được thiết kế riêng hơn.

Thời gian, đổi mới và đào tạo

Kinh nghiệm của chúng tôi với Copilot và các dự án GenAI khác là rằng một giai đoạn thí điểm có cấu trúc là chìa khóa, và mọi người cần thời gian để học công nghệ đổi mới. Ngoài ra, cần có một khuôn khổ cho việc áp dụng AI và quản lý thay đổi được thiết kế để đáp ứng nhu cầu cụ thể của nhóm. Kết hợp với đào tạo và sự tham gia tích cực của người dùng, điều này sẽ khuyến khích và làm rõ mối quan ngại về GenAI.

Khi công nghệ này trở thành một phần của văn hóa tổ chức và lan rộng, nó sẽ trở thành một phần của văn hóa và tăng tốc con đường của bạn để thực hiện giá trị thực sự từ GenAI.