AI ir visur darbā—Bet briedums nav: kāpēc AI darba vietā stagnē un kā vadītāji to var atrisināt

Lielākā daļa uzņēmumu tagad izmēģina tērzēšanas robotus, automatizē darba procesu daļas un rīko sanāksmes par "AI stratēģiju.” Tomēr tikai neliela daļa var teikt, ka AI darbojas lielā apjomā visās komandās ar skaidriem noteikumiem, atkārtojamām vērtībām un reālu atbildību. Trūkums nav par talantu. Darbinieki jau eksperimentē, dalās ar norādījumiem un integrē AI ikdienas uzdevumos. Palēninājums notiek augstākā līmenī: mērķi ir neskaidri, atbildīgie nav skaidri, un izmēģinājumi nekad nepabeidzas.

Šī rokasgrāmata ir vienkārši saprotams vadītāju ceļvedis, kas vēlas pārvērst eksperimentus rezultātos. Tajā izskaidrots, kāda izskatās nobriedusi mākslīgā intelekta izmantošana darbavietā kāda izskatās parasti izvērstās darbības, un precīzie soļi, kā pāriet no "mēs izmēģinām” pie "tā mēs strādājam.”

Kā mākslīgā intelekta izmantošana darbavietā izskatās šodien

AI ir pārējis no izlūgšanos stadijas. Lielākajā daļā organizāciju:

• Darbinieki izmanto teksta modeļus, lai sagatavotu e-pastus, apkopotu zvanu pierakstus un rakstītu sākuma kodu.

• Dizaineri un mārketinga speciālisti izmēģina attēlu rīkus noskaņu dēļ, reklāmām un sīktēliem.

• Analītiķi izmanto AI, lai attīrītu datu kopas un ātrāk iegūtu ieskatus.

• Atbalsta komandās izmēģina botus, kas apstrādā bieži uzdotus jautājumus pirms novirzīšanas cilvēkiem.

Šie panākumi ir reāli, bet tie ir izkaisīti. Ir maz kopīgas apmācības, nevienmērīgas pieejas un maz vadības pasākumu. Bez plāna vērtība paliek kabatās un riski uzkrājas citviet.

Darbinieki ir gatavi; vadība kavējas

Palūdziet frontes līnijas komandai parādīt, ko viņi ir izmēģinājuši. Jūs, iespējams, redzēsiet personīgo norādījumu bibliotēkas, ātras automatizācijas un ietaupīto laiku. Pajautājiet vadītājiem, kāds ir plāns nākamajās 90 dienās, un jūs dzirdēsiet "mēs izpētām.” Tas ir trūkums. Cilvēki pārvietojas; sistēma nē.

Vadītājiem nav nepieciešams biezs stratēģijas dokumentu komplekts. Viņiem ir nepieciešams skaidrs mērķis, neliels noteikumu kopums un kodiņa utt. Lasāma ikvienam. Pārējais ir prakse.

Patiesā ciešanā: mākslīgā intelekta izmantošana darbavietā nepieciešama virzība

Trīs lietas palēnina lielāko daļu programmu:

1. Nav viena uzņēmuma rezultāta. "Izmantojiet AI visur” nav mērķis. "Samaziniet atbildes laiku klientu apkalpē par 30%” ir.

2. Nav atbildīgā. Ja viss ir komitējums, nekas netiek palaists.

3. Nav paradumu. Panākumi neizplatās, jo tie nav aprakstīti, mācīti vai izmērīti.

Labojiet to, un kustība sekos.

Vienkāršs brieduma modelis, kuru faktiski varat izmantot

Izmantojiet šo piecu posmu modeli, lai redzētu, kur atrodaties, un ko darīt tālāk. Tas atbilst komandām no 10 līdz 10 000 cilvēkiem.

1) Nesistemātisks

• Indivīdi eksperimentē savos klēpjdatoros.

• Nav politikas, apmācības vai kopīgu rīku.

Ko darīt tālāk: publicējiet vienlapu politiku, izveidojiet apstiprinātus rīkus un uzaiciniet komandas iesniegt drošas lietošanas gadījumus.

2) Izmēģinājumi

• Vairāki mazi projekti sola labus rezultātus.

• Riski un vērtība netiek mērīti vienādi.

Ko darīt tālāk: izvēlieties divus uzņēmējdarbības rezultātus (ietaupīto laiku, palielinātos ieņēmumus, samazināto kļūdu skaitu). Izveidojiet sākuma līnijas tagad.

3) Programma

• Ir centrālais AI vadītājs un iknedēļas izvērtējums.

• Pastāv kopīga norādījumu bibliotēka un sākuma apmācība.

Ko darīt tālāk: palaižiet vienu starpkomandu darba plūsmu, kas pieskaras reāliem klientiem vai reālai naudai. Atveriet rezultātus atklāti.

4) Paplašināts

• Atkārtoti izmantojami komponenti, API un pārbaudes saraksti ir vienā vietā.

• Komandas dalās ar rādītājiem un mācās viens no otra.

Ko darīt tālāk: iekļaujiet AI soļus standartoperāciju procedūrās. Rotējieties čempionus, lai izplatītu prasmes.

5) Iekļauts

• AI ir daļa no ikdienas darba. Jauni produkti automātiski ir "AI pirmais."

• Riska kontroles ir nepārtrauktas un garlaicīgas - labā ziņā.

Ko darīt tālāk: izvirziet bāriņu augstāk - lielāki mērķi, ātrāki cikli un skaidrāki pārskati.

90 dienu plāns no izmēģinājuma uz mērogu

1-7. diena: Nosakiet mērķi

• Izvēlieties vienu iznākumu, kas ir svarīgs: ātrāka atbalsta sniegšana, mazākas norēķinu kļūdas, augstāka potenciāla konvertācija.

• Ieceliet vienu atbildīgo (direktora līmenī vai augstāk).

• Uzrakstiet vienlapu "noteikumi ceļā": apstiprinātie rīki, nekādu sensitīvu datu publiskajos modeļos, kā ziņot par problēmu.

8-30. diena: Pierādiet vērtību vienreiz

• Kartējiet darba plūsmu uz vienas lapas (soļi, rīki, nodošanas).

• Pievienojiet AI, kur tas noņem soļus: apkopojot, maršrutējot, ekstrahējot, tulkojot vai ģenerējot projektus.

• Piegādājiet mazai grupai. Mēriet ietaupīto laiku un kvalitāti.

31-60. diena: Padariet to atkārtojamu

• Pārvērsiet savus norādījumus un pārbaudes par veidnēm.

• Pievienojiet cilvēku pārskatu pareizajā solī (pirms kaut kas nonāk pie klienta vai finanšu sistēmas).

• Apmācības par lielāku komandu ar dzīvām, 45 minūšu nodarbībām un īsu pārbaudi. Saglabājiet ierakstu.

61-90. diena: Uzarot un ziņot

• Paplašiniet līdz otrajai komandai. Salīdziniet rezultātus ar sākuma līniju.

• Publicējiet vienlapu rezultātu kartīti: iznākums, ietekme, izmaksas, riska starpgadījuma, mācības.

• Izlemiet: paplašināt, pilnveidot vai apturēt. Atzīmējiet noderīgas neveiksmes; tās māca ātrāk nekā panākumi.

Tā jūs padarāt mākslīgā intelekta izmantošana darbavietā reālu - pa vienai darba plūsmai, izmērītas un atkārtotas.

Pārvaldība bez birokrātijas

Cilvēkiem ir nepieciešama brīvībai izmantot AI; uzņēmumam nepieciešama drošība. Jūs varat to panākt ar viegliem, bet vidējiem noteikumiem.

Vienlapu politika, vienkārša valoda

• Apstiprinātie rīki: uzskaitiet tos, kurus darbinieki var izmantot, un kam jautāt piekļuvi.

• Datu noteikumi: neiekļaujiet sensitīvos personas datus vai konfidenciālos finanšu datus publiskajos modeļos.

• Cilvēks cilpā: cilvēks pārbauda jebkuru AI izdotu rezultātu, kas ietekmē klientus, juridisko vai finansiālo.

• Atribūcija: deklarējiet AI palīdzību kodā, radošajā darbā un ārējā saturā, kur tas ir piemērots.

• Ziņošana: vienkārša forma starpgadījumiem vai lieliskām idejām.

Ātrs pārskata cikls

• Katru nedēļu AI vadītājs pārskata jaunus lietošanas gadījumus, starpgadījumus un rādītājus par trim galvenajām darba plūsmām.

• Katru mēnesi, vecākie vadītāji pārbauda vērtību un risku, tad ļauj nākamajam izmēģinājumam iziet.

Drošības pamati

• Ieslēdziet SSO, reģistrēšanu un DLP.

• Saglabājiet norādījumus un rezultātus uzņēmuma krātuvē, nevis personīgajās ierīcēs.

• Pirms atbrīvošanas uz sarkanās komandas jūtīgām norādēm (finanses, personāls, juridiskās).

Prasmes, kuras jūsu cilvēkiem patiešām vajag

Jums nav nepieciešama doktorantūra, lai padarītu AI noderīgu. Jums vajag kopīgus paradumus un dažus rīkus.

• Norādījumi ar struktūru. Iemāciet komandām rakstīt īsas, specifiskas norādes: loma, uzdevums, ierobežojumi, stils, piemēri un "pārbaudes saraksts" pieņemšanai.

• Pārskats ar kontrolsarakstiem. Kvalitāte uzlabojas, ja cilvēki pārbauda faktus, skaitļus, vārdus un politikas elementus vienādi katru reizi.

• Datu prasme. Ikvienam būtu jāzina atšķirība starp publiskajiem modeļiem un privāto precīzēšanu, kur dati atrodas, un ko nevajadzētu ielīmēt.

• Automatizācijas līmes. Neliela grupa iemācās, kā savienot rīkus (API, tīmekļa āķus), lai AI rezultāti plūst uz nākamo soli bez kopēšanas-ielīmēšanas.

Veiciet divus apmācību līmeņus: vienas stundas pamata nodarbību visiem un divu dienu būvētāju darbnīcu čempioniem.

Padoms: Shifton klienti bieži pārvērš čempionus par maiņu vai komandu "AI kapteiņiem." Viņi rīko īsas klīnikas, vāc norādījumu padomus un palīdz standartizēt mākslīgā intelekta izmantošana darbavietā pa vietām.

Dati, rīki un veido vai pērk izvēle

Izvēlieties vienkāršāko iespēju, kas atbilst vajadzībai:

• Buy ja uzdevums ir izplatīts: atbalsta apkopošana, sanāksmju piezīmes, biļešu maršrutēšana, potenciālo klientu vērtēšana, reklāmu variācijas.

• Veidojiet ja jūsu dati vai darba plūsma ir unikāla: specializēta apakšrakstīšana, krāpšanas pārbaudes, plānošanas noteikumi vai patentēta meklēšana.

Rīku kontrolsaraksts

• Teksta un attēlu modeļi ar uzņēmuma kontiem.

• Balss teksta un teksta uz balss zvaniem un lauka darbam.

• Centralizēta norādījumu bibliotēka ar versiju kontroli.

• Savienotāji ar CRM, palīdzības dienestu, HRIS un failu uzglabāšanu.

• Novērojamība: norādījumu, rezultātu un modeļa veiktspējas žurnāli.

Shifton var palīdzēt operāciju pusē: maiņu plānošana, nodošana un laika uzskaite. Šīs ir labākās vietas AI integrēšanai mākslīgā intelekta izmantošana darbavietā- piemēram, automatizēts maiņu maiņas ieteikums, kopsavilkuma piezīmes pēc maiņas vai bīstamu virsstundu paraugu noteikšana.

Ko mērīt (un cik bieži)

Katru nedēļu (katram AI darba plūsmai)

• Apjoms apstrādāts

• Laika daudzums, kas ietaupīts uz vienību

• Kvalitātes rādītājs (veikšanas likme pēc pārbaudes saraksta)

• Atrastas un izlabotas problēmas

Katru mēnesi (kopsavilkums)

• Neto stundas ietaupītas salīdzinājumā ar sākuma līniju

• Dolāri ietaupīti vai palielināti ieņēmumi

• Darbinieku apmierinātība ar darba plūsmu

• Klientu apmierinātība par ietekmētiem ceļiem

Ik ceturksni

• Atgriešanās no investīcijām

• Riska starpgadījumu (ar iznākumu)

• Mācību pārklājums (kurš ir apmācīts, kurš nav)

• Augstas vērtības iespēju saraksts

Padariet rezultātu kartīti publisku uzņēmuma iekšienē. Kad cilvēki redz progresu, viņi kopē to, kas darbojas, un iesaka labākas idejas.

Desmit lielas ietekmes lietošanas gadījumi, ko varat izpildīt šajā ceturksnī

1. Atbalsta apkopošana. AI pārvērš biļetes un zvanus skaidrās piezīmēs un nākamajās darbībās.

2. Viedo maršrutēšana. Klasificējiet pieprasījumus pēc tēmas, steidzamības un valodas; nosūtiet tos pareizajā rindā.

3. Zināšanu meklēšana. Uzdodiet jautājumus visā vikijā, līgumos un bieži uzdotos jautājumos ar atsaucēm uz avotiem.

4. Potenciālo klientu uzlabošana. Aizpildiet trūkstošos laukus, atzīmējiet līdzīgus kontus un iesakiet pirmos e-pastus.

5. Rēķinu iegūšana. Nolasiet PDF failus, sagūstiet galvenos laukus un pārbaudiet pēc pasūtījumiem.

6. Atbilstības pārbaudes. Skenējiet ziņas un dokumentus aizliegtajiem terminiem un riskantiem apgalvojumiem.

7. Interviju piezīmes. Transkribējiet, sadaliet akcentus un kartējiet atbildes uz darba kritērijiem.

8. Maiņu nodošanas. Pārrakstiet, kas noticis šajā maiņā, kas ir atvērts un kam jāpievērš uzmanība nākamajam.

9. Apmācības asistents. Pārveidojiet SOP par testiem un "parādi man, kā" čata jauniem darbiniekiem.

10. Operāciju ieskati. Pamaniet modeļus starpgadījumos, aizkavēs un pārstrādēs; iesakiet labojumus.

Katrs no šiem integrē mākslīgā intelekta izmantošana darbavietā tur, kur tas ir svarīgs - tieši darba plūsmas ietvaros.

Risks, ētikas un realitāšu pārbaudes

AI ir jaudīgs, bet nepilnīgs. Izmantojiet to kā asu instrumentu: lietderīgs ar pareizo satvērienu, bīstams bez tā.

• Nobīde un taisnīgums. Pārbaudiet rezultātus dažādām klientu grupām. Izmantojiet dažādus testēšanas komplektus. Pievienojiet cilvēka pārbaudes, ja iespējams kaitējums.

• Privātums. Minimizējiet personas datus, maskējot to, kur varat, un saglabājiet sensitīvo apstrādi uz privātās infrastruktūras.

• Precizitāte. Augsta riska darbā pievienojiet dubultpārbaudes un pieprasiet saistītos avotus.

• Halucinācijas. Lieciet modeļiem teikt "Es nezinu", kad tiem trūkst konteksta. Dodiet priekšroku stingriem ģenerēšanas procesiem pār brīvas formas gadījumos, kad fakti ir svarīgi.

• Intelektuālā īpašuma tiesības. Skaidri definējiet, kā AI ģenerētais saturs tiek izmantots, atkārtoti izmantots un publiskots.

• Darba ietekme. Esiet godīgi par izmaiņām. Koncentrējieties uz uzdevumiem, nevis cilvēkiem. Pārapmāciet un pārceliet uz citu amatu.

Rakstiet starpgadījumus bez vainošanas: kas notika, ietekme, labojums, novēršana. Dalieties ar tiem. Uzticība pieaug, kad cilvēki redz, ka problēmas tiek labi risinātas.

Kā runāt par AI, lai cilvēki patiešām klausītos

Izmantojiet īsu, tiešu valodu. Izvairieties no žargonvārdiem.

• "Mēs izmantosim AI, lai samazinātu vidējo apstrādes laiku par 25% atbalstā, nepazeminot kvalitāti.”

• "Jūs varat izmantot šos apstiprinātos rīkus. Šeit ir dati noteikums. Šeit ir, kam jautāt palīdzību.”

• "Ja AI iznākums ietekmē klientu vai naudu, cilvēks to vispirms pārbauda.”

• "Šeit ir mūsu rezultātu kartīte. Ja mērķis tiek palaists garām, mēs sakām, kāpēc, un mēģinām vēlreiz.”

Cilvēkiem nav vajadzīgas runas. Viņiem ir nepieciešama skaidrība.

Vadītāja iknedēļas rituāls

Vadītāji uzvar, darot mazās lietas laikā.

1. Pārskatiet rezultātu kartīti savai trim galvenajām darba plūsmām katru pirmdienu.

2. Noņemiet vienu šķērsli (piekļuve, budžets vai lēna pārskatīšana).

3. Dalieties vienā stāstā- panākums, kļūda vai palīdzējusi norāde.

4. Izvēlieties vienu nākamo soli un pasniedziet vārdu un datumu.

Šis rituāls uztur mākslīgā intelekta izmantošana darbavietā kustību bez fanfērām.

Lauka komandas un maiņu darbs: vieta, kur AI spīd

Ne visas komandas sēž pie galda. Veikaliem, fabrikām, slimnīcām, piegādēm un zvanu centriem vislabākais AI ir tas, kuru cilvēki nekad nepamana - tas vienkārši mazina berzi.

• Plānošana. Iesakiet optimālās maiņas, laikus saistības un agri atklājiet noguruma risku.
  Shifton's plānotājs var pievienot aizsardzības mehānismus un piedāvāt maiņas, kas saglabā pārklājumu un noteikumus neskartu.

• Pārveduma piezīmes. Konvertējiet izkaisītus atjauninājumus trīs rindās: kas notika, kas ir atvērts, kam pievērst uzmanību.

• Uz vietas vadlīnijas. Tehniķi runā telefonā un saņem soļu pa soļiem pārbaudes sarakstus vai traucējummeklēšanas kokus.

• Drošība. Pārvērtiet starpgadījumus par modeļiem, kurus jālabo (slikti nodošanas, trūkstošie daļas, riskanti virsstundas).

Kad jūs piemērojat AI rutīnas darbiem, cilvēki izjūt priekšrocības jau nākamajā maiņā.

Mārketings, pārdošana, finanses, personāla vadība: ātri panākumi pēc funkcijām

Mārketings

• Ģenerējiet variācijas, pēc tam testējiet.

• Pārvērtiet garos materiālus īsos ierakstos ar avotu saitēm.

• Marķējiet aktīvus un klientus konsekventi.

Pārdošana

• Uzrakstiet atklāšanas e-pastus no piezīmēm.

• Apkopojiet zvanus ar nākamajiem soļiem un riskiem.

• Novērtējiet potenciālos klientus ar pārskatāmiem iemesliem.

Finanses

• Saskaņojiet darījumus un izcelt izņēmumus.

• Skenējiet līgumus atjaunošanas datumiem un klauzulām.

• Prognozējiet naudas plūsmu, izmantojot nesenos modeļus un zināmos notikumus.

HR

• Notīriet darba sludinājumus, noņemiet aizspriedumus un uzskaitiet reālus uzdevumus.

• Atbildiet uz biežiem politikas jautājumiem ar atsaucēm.

• Sagatavojiet veiktspējas kopsavilkumus no apstiprinātiem datiem.

Katra no šīm kustībām ir vienkārša, droša un izmērāma.

Izmaksas, IA (ieguldījumu atdeve) un finansēšanas noteikumi

Sāciet mazs un pierādiet ātri vērtību.

• Sākotnējais budžets: katrs pilots saņem nelielu budžetu un skaidru 6 nedēļu lēmumu 'jā/nē'.

• Vienības izmaksas: izsekojiet izmaksas par vienību (biļeti, kontaktu, rēķinu) pirms un pēc AI.

• Kopīgota ietaupījumi: finansējiet nākamo vilni no ietaupītajām stundām vai izvairītajām kļūdām.

• Portfeļa pārskats: dažas lielas likmes, daudzas mazas likmes. Vājās izbeidziet agri.

Nauda seko rezultātiem. Publicējiet vērtēšanas lapu; budžeta saruna kļūst vieglāka.

Kultūra: kas jūtas kā labs

• Cilvēki atklāti dala uzvednes. Nav nekādas 'slepenās sastāvdaļas'.

• Līderi slavē kontrolsarakstus un tīras nodošanas, nevis varoņdarbus.

• Darbinieki jūtas ērti sakot 'Es nezinu' un uzdod modeli jautājumus — tad pārbauda.

• Komandas labo mazus papīrmēnešus, negaidot komiteju.

• Lēmumi ir īsos dokumentos, kurus jebkurš var izlasīt vēlāk.

Šī kultūra piegādā ātrāk un gulē labāk.

Bieži slazdi (un kā tos izvairīties)

• Instrumentu meklējumi. Jums nav nepieciešams ideāls modelis; jums ir nepieciešams skaidrs mērķis un pietiekami labs rīks.

• Liela uzliesmojuma programma. Izlaidiet milzīgu ieviešanu. Iegūstiet viena darba procesa uzvaru, tad kopējiet to.

• Nav pamata līmeņa. Ja nemērat pirms, jūs nevarat pierādīt izmaiņas pēc tam.

• Ēnu izsprosti AI. Cilvēki izmanto personīgos kontus, jo piekļuve ir lēna. Pielāgojiet piekļuvi pirmkārt.

• Bezgala ētiskas debates bez noteikumiem. Uzrakstiet vienas lapas pārskatu, pārskatiet ik nedēļu, ejiet tālāk.

Kā Shifton var palīdzēt, netraucējot

Shifton koncentrējas uz operāciju galvenajiem elementiem: plānošanu, nodošanām, laika uzskaiti, apstiprinājumiem un lauka koordināciju. Šīs ir perfekti vietas, lai integrētu mākslīgā intelekta izmantošana darbavietā jo tās aptver katru maiņu un katru lomu. Ar Shifton jūs varat:

• Ģenerēt maiņu plānus, kas respektē prasmes, pieejamību un darba normas.

• Ieteikt godīgas maiņas automātiski un iegūt apstiprinājumus ar vienu pieskārienu.

• Izlikt maiņu noslēgumu kopsavilkumus, kas ir konsekventi un viegli pārskatāmi.

• Agrīni dažādot virsstundu un izsīkuma riskus ar vienkāršām mērierisēm.

• Uzturēt auditaru celiņu algu un atbilstības uzskaitei.

Jūs saglabājat savu kaudzi. Shifton iekļaujas, pievieno vadības sliedes un automatizācijas, un sniedz jums datus, lai pierādītu ietekmi.

Saglabājiet tempu ar mākslīgā intelekta izmantošana darbavietā—30 minūšu nedēļas statusa sapulci

Kad piloti aug, sanāksmes var kļūt garākas. Cīnieties ar vienu īsu ritmu:

1. Rezultātu pārbaude (10 min.). Pārskatiet pagājušās nedēļas skaitļus pret mērķi.

2. Mācības (10 min.). Viena veiksme, viena neveiksme, viens pārsteigums.

3. Saistības (10 min.). Nosaukums, nākamais solis, izpildes datums — tad pierakstiet to.

Tas ir viss. Dariet to katru nedēļu, un progress kļūs par normu.

Noslēguma vārds

AI vairs nav papildu projekts. Tā ir daļa no tā, kā mūsdienu komandas plāno maiņas, palīdz klientiem, slēdz grāmatas un mācās ātrāk. Tehnoloģija turpinās uzlaboties, bet jums nav jāgaida. Izvēlieties vienu rezultātu, uzrakstiet vienu lapu noteikumu, ieceliet vienu īpašnieku un izpildiet vienu darba procesu 30 dienu laikā. Mēriet to, māciet to un atkārtojiet.

Dariet to, un jūsu organizācija pāries no izklaidētajiem eksperimentiem uz stabiliem, redzamiem uzvarām. Tā ir patiesā solījums mākslīgā intelekta izmantošana darbavietā—nevis moderns vārds, bet labāks veids, kā strādāt parastā otrdienā.