Đơn vị 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 những xu hướng và công nghệ mới tại nơi làm việc. Trí tuệ Nhân tạo (AI) đã nhanh chóng định nghĩa lại 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. Cũng quan trọng không kém là chất lượng và kết quả. Vâng, chúng ta đang bắt đầu giao phó cho AI những nhiệm vụ ngày càng quan trọng, 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 đứng đầu. Bởi vì sự tiếp xúc của con người có giá trị nội tại. Nó thúc đẩy niềm tin và kết nối theo những cách mà máy móc vẫn còn xa để tái tạo hiệu quả.

Điều gì trở nên rõ ràng khi việc áp dụng AI được 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 có tác động 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 sinh, câu hỏi trở thành: làm thế nào chúng ta có thể sử dụng các kỹ năng con người bẩm sinh 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 tại Nơi làm việc

Nơi làm việc ngày nay几乎 không giống với nơi làm việc của một thập kỷ trước, nhờ vào những thay đổi chuyển đổi do công nghệ và văn hóa làm việc đang phát triển. Các công cụ trí tuệ nhân tạo sinh như ChatGPT, Midjourney và DALL·E là những ví dụ về việc sử dụng AI một cách nổi bật, nhưng các công cụ phân tích được hỗ trợ bởi AI có khả năng phân tích các tập dữ liệu lớn, xác định mẫu và tạo ra thông tin chi tiết cũng đã mang lại giá trị không thể đo lường được 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 những thứ như mất giao dịch, độ dài chu kỳ bán hàng, tỷ lệ khách hàng rời đi và hiệu suất của người 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 các lead, dự đoán tỷ lệ khách hàng rời đi, 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 chung – để mô hình hóa các xu hướng đang diễn ra.
• Phân tích quy định cho chúng ta biết 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 thúc đẩy 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 tạo ra giá trị nhất và là nơi chúng ta đã đi gần nhất đến việc tái tạo sự sáng tạo của con người. Những mô hình này biến thông tin chi tiết thành hành động và hành động thành kết quả. Những kết quả này sau đó có thể được mã hóa hóa cho tính nhất quán và khả năng lặp lại. Tuy nhiên, chúng vẫn đòi hỏi sự giám sát và hợp tác của con người.

Do 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 đặt giá trị cao cho các cá nhân có sự kết hợp giữa chuyên môn kỹ thuật và kỹ năng mềm, có nghĩa là điều quan trọng là không quên đi giá trị của sự tiếp xúc con người.

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

Trong khi AI xử lý các khía cạnh định kỳ 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 những mô hình AI tiên tiến nhất ngày nay thiếu trí tuệ cảm xúc, khiến con người trở thành một phần không thể thiếu trong giao tiếp hiệu quả. Con người mang lại những điều 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 tại nơi làm việc.

Những 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 tham gia với điểm liên hệ trực tiếp (POC) của họ tại một tài khoản khách hàng tiềm năng. Mục tiêu của người bán hàng mới này là để POC giới thiệu họ với Phó Chủ tịch Bán hàng vì họ biết rằng Phó Chủ tịch sẽ cuối cùng 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 nhận ra 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 xuất hiện, 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 theo dõi của hệ thống để đảm bảo một 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 một doanh nghiệp tiến về phía trước. Trong việc nuôi dưỡng các mối quan hệ giữa người với người, con người cũng có thể nhớ những chi tiết nhỏ cho thấy sự quan tâm thực sự, tìm ra những cách mới để hợp tác 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 sẽ thúc đẩy kết quả kinh doanh, khiến chúng trở nên sản xuất như việc hoàn thành nhiệm vụ tự động của AI.

Kết luận

AI và phân tích nâng cao đã không thể phủ nhận việc cách mạng hóa nơi làm việc, tự động hóa các nhiệm vụ định kỳ và tối ưu hóa các quy trình với tốc độ và hiệu quả chưa từng có. Tuy nhiên, bản chất của năng suất vượt qua tốc độ đơn thuần; nó nằm ở những kết quả cụ thể đóng góp vào thành công và sự phát triển 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 phát triển, 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 sự tiếp xúc con người, điều này, dưới hình thức đa dạng của nó, đứng vai vai với AI trong việc tạo ra kết quả kinh doanh có ý nghĩa.