Đồng tiền của Năng suất: Trí tuệ nhân tạo và Yếu tố Con người

Trong những năm gần đây, cách chúng ta làm việc đã được thay đổi hoàn toàn bởi các xu hướng và công nghệ mới. Trí tuệ nhân tạo (AI) đã nhanh chóng định nghĩa lại các quy tắc của năng suất trong thế giới kinh doanh; email, bài đăng trên mạng xã hội, hình ảnh, bài trình bày và video có thể được tạo ra trong vòng vài cú nhấp chuột, không phải vài ngày.

Nhưng năng suất không chỉ được định nghĩa bởi tốc độ. Chất lượng và kết quả cũng quan trọng không kém. Vâng, chúng ta đang bắt đầu tin tưởng AI với các nhiệm vụ quan trọng ngày càng tăng, từ lái xe đến dự báo và thậm chí chẩn đoán y tế, trong một số trường hợp. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thứ được hưởng lợi (và sẽ tiếp tục được hưởng lợi) từ việc có một người ở vị trí chỉ huy. Bởi vì yếu tố con người có giá trị nội tại. Nó thúc đẩy sự tin tưởng và kết nối theo cách mà máy móc vẫn còn xa để sao chép hiệu quả.

Điều gì trở nên rõ ràng khi việc áp dụng AI đã tăng tốc là giá trị dễ thấy nhất và dễ đạt được nhất của nó là khả năng trả lại thời gian cho người lao động. Nó cho phép người lao động tập trung vào các yếu tố quan trọng nhất của vai trò của họ, như giải quyết vấn đề tùy chỉnh, hành động như một đối tác với khách hàng và tìm hiểu các yêu cầu kinh doanh phức tạp của người mua.

Vì vậy, trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo tạo sinh, câu hỏi trở thành: làm thế nào chúng ta có thể sử dụng các kỹ năng con người của mình để không chỉ thúc đẩy năng suất, mà còn thay đổi cách chúng ta nghĩ về nó hoàn toàn? Dưới đây, chúng tôi sẽ khám phá tác động sâu sắc của AI đối với nơi làm việc và tầm quan trọng ngày càng tăng của các kỹ năng mềm trong kỷ nguyên tự động hóa.

Làm thế nào AI đã Thay đổi Động lực học của Nơi làm việc

Nơi làm việc ngày nay không còn giống với nơi làm việc cách đây một thập kỷ, nhờ vào những thay đổi biến đổi do công nghệ và văn hóa làm việc phát triển. Các công cụ trí tuệ nhân tạo tạo sinh như ChatGPT, Midjourney và DALL·E là những ví dụ điển hình về việc sử dụng AI hiện nay, nhưng các công cụ phân tích dữ liệu dựa trên AI có khả năng phân tích các tập dữ liệu lớn, xác định mẫu và tạo ra thông tin cũng đã mang lại giá trị không thể đo lường cho các doanh nghiệp.

Hãy xem xét bốn loại phân tích dữ liệu được hỗ trợ bởi AI:

• Phân tích mô tả xem xét dữ liệu lịch sử để cho chúng ta biết điều gì đã xảy ra. Loại này lượng hóa, đo lường và theo dõi một cách khách quan, như hiệu suất bán hàng, bán hàng theo khu vực và báo cáo thắng/thua.
• Phân tích chẩn đoán cho chúng ta biết tại sao điều đó xảy ra. Chẩn đoán sử dụng các biện pháp khách quan để giúp người dùng hiểu rõ hơn về các yếu tố chủ quan dẫn đến kết quả. Các công cụ chẩn đoán tạo ra các phân tích cho các điều như mất giao dịch, chu kỳ bán hàng, luân chuyển khách hàng và hiệu suất của đại diện.
• Phân tích dự đoán dự báo điều gì có thể xảy ra trong tương lai bằng cách sử dụng cả đầu vào chủ quan và khách quan để đánh giá điểm cho các lead, dự đoán luân chuyển, dự báo nhu cầu và bán hàng, và mô hình hóa khả năng đóng giao dịch cụ thể. Đặc biệt, các mô hình dự đoán có thể sử dụng các tín hiệu và dữ liệu bên ngoài – như hiệu suất thị trường tổng thể – để mô hình hóa các xu hướng đang diễn ra.
• Phân tích quy định tư vấn cho chúng ta về các bước tiếp theo cần thực hiện dựa trên tất cả những điều trên. Hầu hết mọi người sẽ quen thuộc với nhánh phân tích này từ cuộc sống cá nhân của họ. Công nghệ tương tự như công nghệ điều khiển các thuật toán đề xuất của Netflix, TikTok và YouTube có thể tính toán các hành động của người mua và người bán để đề xuất điều gì nên đến tiếp theo.

Phân tích quy định là nơi các doanh nghiệp có thể thu được giá trị nhất và là bước gần nhất chúng ta đã đạt được trong việc sao chép sự sáng tạo của con người. Các mô hình này biến thông tin thành hành động và hành động thành kết quả. Những kết quả này sau đó có thể được mã hóa hóa cho sự nhất quán và khả năng lặp lại. Tuy nhiên, chúng vẫn đòi hỏi sự giám sát và hợp tác của con người.

Khi đó, việc tích hợp AI không chỉ định nghĩa lại bản chất của công việc mà còn sẽ tiếp tục thay đổi thành phần của lực lượng lao động. Các tổ chức có khả năng sẽ đặt giá trị cao cho các cá nhân sở hữu sự kết hợp giữa chuyên môn kỹ thuật và kỹ năng mềm, có nghĩa là điều quan trọng là không được quên đi giá trị của yếu tố con người.

Giá trị của Kỹ năng Mềm trong Thế giới Tự động hóa

Trong khi AI xử lý các khía cạnh thường xuyên và phân tích của một nhiệm vụ, con người đóng góp sự sáng tạo, đồng cảm và kỹ năng tư duy phản biện của họ. Ngay cả các mô hình AI tiên tiến nhất ngày nay thiếu trí tuệ cảm xúc, khiến con người trở nên不可 thiếu trong giao tiếp hiệu quả. Con người mang lại những thứ cho các tương tác mà AI không thể; con người mang lại kinh nghiệm sống của họ, kinh nghiệm sống của người họ đang lắng nghe và khả năng suy nghĩ thông qua sự tinh vi mà thậm chí AI không thể bắt kịp. Và giống như AI có thể tự đào tạo, con người là không thể thiếu trong việc huấn luyện và cố vấn để thúc đẩy năng suất trong nơi làm việc.

Các kỹ năng mềm này đặc biệt quan trọng trong các hoạt động tạo doanh thu, dựa trên mối quan hệ như bán hàng. Ví dụ, một người quản lý bán hàng đang làm việc với một người bán hàng mới, và người bán hàng đó đang giao tiếp với điểm liên lạc trực tiếp (POC) của họ tại một tài khoản khách hàng tiềm năng. Mục tiêu của người bán hàng này là để POC giới thiệu họ với Phó Chủ tịch Bán hàng vì họ biết rằng Phó Chủ tịch Bán hàng cuối cùng sẽ là người quyết định và cần được tham gia vào quá trình đánh giá.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có thể được sử dụng để phát hiện sự do dự này, nhưng việc giải thích các lý do cơ bản cho nó có thể không nằm trong khả năng của các giải pháp. Đó là nơi yếu tố con người phát huy tác dụng, lấy những gì công cụ AI đã cung cấp và thêm chuyên môn và ngữ cảnh dựa trên kinh nghiệm. Người quản lý, hiểu được sự tinh vi của việc làm việc với khách hàng, có thể tư vấn cho người bán hàng mới về cách xử lý phần còn lại của cuộc trò chuyện để thiết lập niềm tin với POC. Khi cuộc trò chuyện tiếp tục, sự thay đổi này hướng dẫn các tài liệu tiếp theo của hệ thống để đảm bảo phản hồi phù hợp, được tùy chỉnh và hiệu quả.

Đây chỉ là một trong nhiều ví dụ về cách con người tiêm giá trị vào các hoạt động đóng giao dịch và thúc đẩy doanh nghiệp. Trong việc nuôi dưỡng các mối quan hệ giữa người với người, con người cũng có thể nhớ các chi tiết nhỏ cho thấy sự quan tâm thực sự, tìm cách hợp tác mới phù hợp với nhu cầu cụ thể của nhân viên hoặc giúp tạo ra một môi trường làm việc hỗ trợ. Những điều này cuối cùng thúc đẩy kết quả kinh doanh, khiến chúng trở nên sản xuất như việc hoàn thành nhiệm vụ tự động của AI.

Kết luận

Trí tuệ nhân tạo và phân tích nâng cao đã không thể phủ nhận việc cách mạng hóa nơi làm việc, tự động hóa các nhiệm vụ thường xuyên và tối ưu hóa các quy trình với tốc độ và hiệu quả chưa từng có. Tuy nhiên, bản chất của năng suất vượt ra ngoài tốc độ; nó nằm trong các kết quả cụ thể đóng góp cho sự thành công và tăng trưởng của các doanh nghiệp. Khi AI xử lý các khía cạnh nhàm chán và thủ công của nhiệm vụ, con người xuất hiện như những người đóng góp không thể thiếu.

Khi chúng ta điều hướng trong phong cảnh làm việc đang thay đổi, nơi sự hợp tác giữa AI và con người trở thành tiêu chuẩn, mối quan hệ cộng sinh giữa công nghệ và kỹ năng con người xuất hiện như lực lượng thúc đẩy đằng sau các giải pháp sáng tạo và thành công kinh doanh lâu dài. Trong việc thay đổi cách chúng ta nghĩ về năng suất, điều quan trọng là phải nhận ra và tôn vinh giá trị lâu dài của yếu tố con người, điều này, trong hình thức đa dạng của nó, đứng vai vai với AI trong việc tạo ra kết quả kinh doanh có ý nghĩa.