AI มีอยู่ทุกที่ในที่ทำงาน—แต่ความเป็นผู้ใหญ่นั้นยังไม่เต็มที่: ทำไม AI ในที่ทำงานถึงหยุดชะงักและวิธีที่ผู้นำสามารถแก้ไขได้

ปัจจุบันบริษัทส่วนใหญ่กำลังทดสอบแชทบอท, อัตโนมัติขั้นตอนบางอย่างของการทำงาน และจัดประชุมเกี่ยวกับ “กลยุทธ์ AI” แต่มีเพียงส่วนน้อยเท่านั้นที่สามารถกล่าวได้ว่า AI ทำงานได้อย่างกว้างขวางในทีมที่มีระเบียบข้อบังคับที่ชัดเจน, มีคุณค่าในการทำซ้ำ, และมีความรับผิดชอบจริง ๆ ปัญหานี้ไม่ได้เกี่ยวกับพรสวรรค์ พนักงานกำลังทดลอง, แบ่งปันถามตอบ, และผสมผสาน AI เข้ากับงานประจำวัน ปัญหาการชะลอตัวเกิดขึ้นในระดับสูงขึ้น: เป้าหมายไม่ชัดเจน, ผู้รับผิดชอบไม่มีความแน่นอน, และโครงการนำร่องไม่เคยสำเร็จ.

คู่มือฉบับนี้เป็นหนังสือแนะนำภาษาอังกฤษธรรมดาสำหรับผู้นำที่ต้องการเปลี่ยนการทดลองให้เป็นผลลัพธ์ มันอธิบายว่า AI ใน สถานที่ทำงาน ที่เจริญเต็มที่นั้นมีลักษณะอย่างไร, โครงการส่วนใหญ่ล้มเหลวที่ไหน, และขั้นตอนที่ชัดเจนในการทำจาก “เรากำลังลองทำสิ่งต่าง ๆ” ไปสู่ “นี่คือวิธีที่เราทำงาน.”

สิ่งที่ สถานที่ทำงาน มีลักษณะอย่างไรในวันนี้

AI ได้ผ่านพ้นช่วงกระแสนิยมไปแล้ว ในหลายองค์กร:

• พนักงานใช้แบบจำลองข้อความในการเขียนอีเมล, สรุปการโทร, และเขียนโค้ดเริ่มต้น.

• นักออกแบบและนักการตลาดใช้เครื่องมือภาพสำหรับมู้ดบอร์ด, โฆษณา, และภาพย่อ.

• นักวิเคราะห์ใช้ AI เพื่อทำความสะอาดชุดข้อมูลและดึงข้อมูลเชิงลึกได้เร็วขึ้น.

• ทีมสนับสนุนเคลื่อนจุดที่บอทจัดการคำถามทั่วไปก่อนจะส่งต่อให้คน.

ชัยชนะเหล่านี้เป็นจริง แต่ก็กระจัดกระจาย มีการฝึกอบรมน้อย, การเข้าถึงไม่สม่ำเสมอ, และมาตรการป้องกันน้อย หากไม่มีแผน คุณค่าก็จะติดอยู่ในกระเป๋าและความเสี่ยงสะสมในที่อื่น.

พนักงานพร้อมแล้ว; ผู้นำตามไม่ทัน

ถามทีมหน้าบ้านว่าได้ลองทำอะไร คุณอาจจะเห็นคลังถามตอบส่วนตัว, อัตโนมัติเล็ก ๆ น้อย ๆ, และเวลาที่ประหยัด ถามผู้จัดการว่าแผนคืออะไรใน 90 วันข้างหน้า และคุณจะได้ยินคำว่า “เรากำลังสำรวจ” ช่องว่างนี้คือปัญหา คนกำลังขยับ; ระบบไม่ได้.

ผู้นำไม่จำเป็นต้องมีเอกสารกลยุทธ์ใหญ่ พวกเขาต้องการจุดหมายที่ชัดเจน, กฎที่เรียบง่าย และคะแนนที่ใคร ๆ ก็อ่านได้ ที่เหลือคือการฝึกฝน.

คอขวดที่แท้จริง: สถานที่ทำงาน ต้องการทิศทาง

มีสามสิ่งที่ชะลอโปรแกรมส่วนใหญ่:

1. ไม่มีเป้าหมายทางธุรกิจแห่งเดียว. “ใช้ AI ทุกที่” ไม่ใช่เป้าหมาย “ลดเวลาตอบสนองในบริการลูกค้าลง 30%” เป็นเป้าหมาย

2. ไม่มีเจ้าของ. ถ้าทุกอย่างเป็นคณะกรรมการ ก็จะไม่มีอะไรถูกส่งออกไป.

3. ไม่มีนิสัย. ชัยชนะไม่แพร่หลายเพราะไม่มีการบันทึก, การสอน, หรือการวัดผล.

แก้ไขสิ่งเหล่านั้นแล้วแรงผลักดันจะตามมา.

แบบจำลองระดับความเจริญเติบโตแบบง่ายที่คุณสามารถใช้งานได้จริง

ใช้โมเดลห้าขั้นตอนนี้เพื่อตรวจสอบว่าคุณอยู่ที่ไหนและต้องทำอะไรต่อไป มันเหมาะกับทีม 10 คนหรือบริษัท 10,000 คน

1) ไม่เป็นระบบ

• บุคคลทดลองบนแล็ปท็อปของพวกเขาเอง

• ไม่มีนโยบาย, การอบรม, หรือเครื่องมือที่ใช้ร่วมกัน.

สิ่งที่ต้องทำถัดไป: เผยแพร่นโยบายความยาวหนึ่งหน้า, เริ่มใช้เครื่องมือที่ได้รับการอนุมัติ, และเชิญทีมส่งกรณีการใช้งานที่ปลอดภัย.

2) โครงการนำร่อง

• โครงการขนาดเล็กหลายโครงการแสดงให้เห็นถึงคำมั่นสัญญา.

• ความเสี่ยงและคุณค่าไม่ได้ถูกวัดในแบบเดียวกัน.

สิ่งที่ต้องทำถัดไป: เลือกผลลัพธ์ทางธุรกิจสองอย่าง (เวลาที่บันทึกได้, รายได้ที่เพิ่มขึ้น, อัตราความผิดพลาดที่ลดลง) กำหนดฐานวัดผลตอนนี้.

3) โปรแกรม

• มีผู้นำ AI กลางและการทบทวนรายสัปดาห์.

• มีคลังถามตอบร่วมและการฝึกอบรมเริ่มต้น.

สิ่งที่ต้องทำถัดไป: ส่งขั้นตอนการทำงานข้ามทีมที่สัมผัสลูกค้าจริงหรือเงินจริง รายงานผลลัพธ์อย่างเปิดเผย.

4) ขนาดใหญ่

• ส่วนประกอบที่ใช้งานซ้ำได้, API, และรายการตรวจสอบอาศัยอยู่ในที่เดียว.

• ทีมแบ่งปันตัวชี้วัดและเรียนรู้จากกันและกัน.

สิ่งที่ต้องทำถัดไป: อบ AI ขั้นตอนเข้าสู่กระบวนการปฏิบัติงานมาตรฐาน หมุนเวียนแชมป์เปี้ยนเพื่อกระจายทักษะ.

5) ฝังแน่น

• AI เป็นส่วนหนึ่งของงานประจำวัน ผลิตภัณฑ์ใหม่เป็น “AI แรก” โดยเริ่มต้น.

• การควบคุมความเสี่ยงเป็นเรื่องต่อเนื่องและน่าเบื่อในทางที่ดี.

สิ่งที่ต้องทำถัดไป: ให้เพิ่มระดับเป้าหมายใหญ่ขึ้น วงจรเร็วกว่าขึ้น และการทบทวนชัดเจน.

แผน 90 วันในการเปลี่ยนจากโครงการนำร่องสู่แบบขยาย

วัน 1–7: กำหนดเป้าหมาย

• เลือกลักษณะหนึ่งที่สำคัญ: การสนับสนุนที่เร็วขึ้น, ข้อกำหนดการเรียกเก็บเงินที่น้อยลง, การแปลงลีดที่สูงขึ้น.

• แต่งตั้งเจ้าของที่รับผิดชอบหนึ่งคน (ระดับผู้อำนวยการหรือสูงกว่า).

• เขียน "กฎการใช้ถนน" ความยาวหนึ่งหน้า: เครื่องมือที่ได้รับการอนุมัติ, ข้อมูลที่มีความอ่อนไหวห้ามอยู่นอกโมเดลสาธารณะ, วิธีรายงานปัญหา.

วัน 8–30: พิสูจน์คุณค่าสักครั้ง

• ทำแผนที่เวิร์กโฟลว์บนหน้าเดียว (ขั้นตอน, เครื่องมือ, การส่งต่อ).

• เพิ่ม AI ที่มันช่วยลดขั้นตอน: สรุป, การส่งต่อ, การดึงข้อมูล, การแปล, หรือการสร้างฉบับร่าง.

• ส่งให้กับกลุ่มเล็กๆ วัดเวลาที่บันทึกได้และคุณภาพ.

วัน 31–60: ทำให้ทำซ้ำได้

• เปลี่ยนคำถามและการตรวจสอบของคุณเป็นแม่แบบ.

• เพิ่มการตรวจสอบจากมนุษย์ในขั้นตอนที่เหมาะสม (ก่อนที่จะส่งถึงลูกค้าหรือระบบการเงิน).

• ฝึกทีมที่กว้างขึ้นด้วยการสอนสด 45 นาทีและแบบทดสอบสั้นๆ บันทึกการสอน.

วัน 61–90: การเปิดใช้งานและรายงาน

• ขยายไปยังทีมที่สอง เปรียบเทียบผลลัพธ์กับฐาน.

• เผยแพร่คะแนนการ์ดความยาวหนึ่งหน้า: ผลลัพธ์, ผลกระทบ, ค่าใช้จ่าย, สถานการณ์ความเสี่ยง, สิ่งที่เรียนรู้.

• ตัดสินใจ: ขยายเพิ่มเติม, ปรับปรุง หรือหยุด ฉลองความล้มเหลวที่มีประโยชน์; พวกมันสอนเร็วกว่าความสำเร็จ.

นี่คือวิธีทำให้ สถานที่ทำงาน จริง—ทีละเวิร์กโฟลว์, วัดและทำซ้ำ.

การบริหารโดยไม่ต้องเทปแดง

คนต้องการเสรีภาพในการใช้ AI; บริษัทต้องการความปลอดภัย คุณสามารถมีทั้งคู่ได้ด้วยกฎที่เรียบง่ายแต่ชัดเจน.

นโยบายความยาวหนึ่งหน้า, ภาษาเรียบง่าย

• เครื่องมือที่ได้รับการอนุมัติ: รายการที่พนักงานสามารถใช้และใครที่ต้องขอสิทธิ์

• กฎข้อมูล: ไม่มีข้อมูลส่วนบุคคลที่มีความอ่อนไหวหรือการเงินที่เป็นความลับในโมเดลสาธารณะ.

• มนุษย์ในห่วงโซ่: มนุษย์ตรวจสอบการส่งออก AI ใด ๆ ที่มีผลกระทบต่อความรับผิดชอบ, การเงิน, หรือลูกค้า.

• การอ้างอิง: เปิดเผยความช่วยเหลือจาก AI ในโค้ด, งานสร้างสรรค์, และเนื้อหาภายนอกในที่เหมาะสม.

• การรายงาน: แบบฟอร์มง่าย ๆ สำหรับสถานการณ์หรือไอเดียดี ๆ.

วงจรการทบทวนรวดเร็ว

• ทุกสัปดาห์, ผู้ดูแล AI ทบทวนกรณีการใช้งานใหม่, สถานการณ์, และตัวชี้วัดสำหรับสามเวิร์กโฟลว์ชั้นนำ.

• ทุกเดือน, ผู้บริหารระดับสูงตรวจสอบคุณค่าและความเสี่ยง แล้วปลดล็อกการเปิดใช้งานถัดไป.

พื้นฐานด้านความปลอดภัย

• เปิดใช้งาน SSO, การบันทึก, และ DLP.

• เก็บคำถามและผลลัพธ์ในที่เก็บข้อมูลของบริษัท ไม่ใช่อุปกรณ์ส่วนตัว.

• ทดสอบการส่งคำถามที่มีความอ่อนไหว (การเงิน, HR, กฎหมาย) ก่อนที่จะวางจำหน่าย.

ทักษะที่พนักงานของคุณจริงๆ ต้องการ

คุณไม่จำเป็นต้องมีปริญญาเอกในการทำให้ AI มีประโยชน์ คุณต้องมีนิสัยที่ใช้ร่วมกันและเครื่องมือบางอย่าง.

• การถามเชิงโครงสร้าง. สอนทีมในการเขียนคำสั้น ๆ และเฉพาะซึ่งระบุถึงบทบาท, งาน, ข้อจำกัด, สไตล์, ตัวอย่าง, และ “รายการตรวจสอบ” สำหรับการยอมรับ.

• การตรวจทานด้วยรายการตรวจสอบ. คุณภาพดีขึ้นเมื่อผู้คนตรวจสอบข้อเท็จจริง, ตัวเลข, ชื่อ ,และรายการนโยบายในแบบเดียวกันทุกครั้ง.

• ความรู้ข้อมูล. ทุกคนควรรู้ความแตกต่างระหว่างโมเดลสาธารณะและการฝึกสอนส่วนตัว, ข้อมูลอยู่ที่ไหน, และอะไรบ้างที่ไม่ควรนำ

• การกาวอัตโนมัติ. กลุ่มเล็ก ๆ เรียนรู้วิธีเชื่อมโยงเครื่องมือ (API, webhook) เพื่อให้ผลลัพธ์ AI ไหลไปยังขั้นตอนถัดไปโดยไม่ต้องคัดลอกและวาง.

จัดการอบรมสองระดับ: เซสชั่นพื้นฐานหนึ่งชั่วโมงสำหรับทุกคน และเวิร์กช็อปผู้สร้างสองวันสำหรับแชมป์เปี้ยน.

เคล็ดลับ: ลูกค้าของ Shifton มักเปลี่ยนแชมป์เปี้ยนเป็น “AI captains” ของกะหรือทีม พวกเขาจัดคลินิกสั้น ๆ, รวบรวมเคล็ดลับถามตอบ, และช่วยมาตรฐาน สถานที่ทำงาน ทั่วทุกสถานที่.

ข้อมูล, เครื่องมือ, และการเลือกสร้างหรือซื้อ

เลือกตัวเลือกที่ง่ายที่สุดที่ตอบสนองความต้องการ:

• Buy เมื่องานเป็นที่พบบ่อย: สรุปการสนับสนุน, บันทึกการประชุม, การส่งคำร้อง, การให้คะแนนลีด, การเปลี่ยนแปลงโฆษณา.

• สร้าง เมื่อข้อมูลหรือเวิร์กโฟลว์ของคุณมีลักษณะเฉพาะ: การตรวจสอบการรับประกัน, การตรวจสอบการฉ้อโกง, กฎการจัดตารางงาน, หรือการค้นหาที่มีกรรมสิทธิ์.

รายการตรวจสอบเครื่องมือ

• โมเดลข้อความและภาพพร้อมบัญชีของบริษัท.

• เสียงถึงข้อความและข้อความถึงเสียงสำหรับการโทรและการทำงานภาคสนาม.

• ห้องสมุดถามตอบกลางพร้อมการควบคุมเวอร์ชั่น.

• ตัวเชื่อมต่อสำหรับ CRM ของคุณ, โต๊ะช่วยเหลือ, HRIS, และที่เก็บไฟล์.

• การสังวัย: บันทึกคำถาม, ผลลัพธ์, และประสิทธิภาพของโมเดล.

Shifton สามารถช่วยในด้าน ปฏิบัติการ: การจัดตารางงาน, การส่งต่อ, และการติดตามเวลา เหล่านี้เป็นสถานที่สำคัญในการฝัง สถานที่ทำงาน—เช่น ข้อเสนอการแลกเปลี่ยนกะอัตโนมัติ, บันทึกสรุปหลังจากกะ, หรือการตรวจจับกระบวนการทำงานล่วงเวลาที่มีความเสี่ยง.

สิ่งที่ต้องวัด (และความถี่)

รายสัปดาห์ (ตามแต่ละเวิร์กโฟลว์ AI)

• ปริมาณที่ประมวลผล

• เวลาที่ประหยัดต่อรายการ

• คะแนนคุณภาพ (อัตราผ่านในรายการตรวจสอบ)

• ปัญหาที่พบและแก้ไข

รายเดือน (รวม)

• ชั่วโมงสุทธิที่ประหยัดเทียบกับฐาน

• จำนวนเงินที่ประหยัดหรือรายได้ที่เพิ่มขึ้น

• ความพึงพอใจของพนักงานกับเวิร์กโฟลว์

• ความพึงพอใจของลูกค้าที่มีต่อเส้นทางที่ได้รับผลกระทบ

รายไตรมาส

• ผลตอบแทนของการลงทุน

• เหตุการณ์ความเสี่ยง (พร้อมผลลัพธ์)

• ความครอบคลุมในการฝึกอบรม (ใครได้รับการฝึก, ใครไม่ได้รับ)

• สมุดโอกาสที่มีค่าสูงที่ค้างอยู่

ทำให้การ์ดคะแนนนั้นสาธารณะภายในบริษัท เมื่อคนเห็นความคืบหน้า, พวกเขาคัดลอกสิ่งที่ได้ผลและแนะนำแนวคิดที่ดีกว่า.

สิบกรณีการใช้งานที่มีผลกระทบสูงที่คุณสามารถส่งได้ในไตรมาสนี้

1. สรุปการสนับสนุน. AI เปลี่ยนใบคำร้องและการโทรเป็นบันทึกที่สะอาดและการ์ดถัดไป.

2. การส่งคำร้องอัจฉริยะ. จำแนกคำร้องโดยหัวข้อ, ความเร่งรีบ, และภาษา; ส่งพวกเขาไปยังคิวที่เหมาะสม.

3. การค้นหาความรู้. ถามคำถามข้าม wikis, สัญญา, และ FAQ พร้อมคำอ้างอิงไปยังแหล่งที่มา.

4. การเพิ่มข้อมูลลีด. กรอกช่องที่หายไป, ติดตั้งบัญชีที่คล้ายดู และแนะนำอีเมลการติดต่อครั้งแรก.

5. การดึงข้อมูลใบแจ้งหนี้. อ่าน PDF, ดึงข้อมูลสำคัญ, และตรวจสอบข้ามกับใบเสนอซื้อ.

6. การตรวจสอบการปฏิบัติตามกฎระเบียบ. สแกนข้อความและเอกสารหาคำหรือการกล่าวอ้างที่ถูกห้าม.

7. บันทึกการสัมภาษณ์. ถอดความ, แยกจุดเด่น, และทำแผนที่คำตอบให้สอดคล้องกับเกณฑ์การจ้างงาน.

8. การส่งต่อกะ. สรุปสิ่งที่เกิดขึ้นในกะนี้, สิ่งที่ยังเปิดอยู่, และสิ่งที่ต้องระวังต่อไป.

9. ผู้ฝึกสอนร่วม. แปลง SOPs เป็นแบบทดสอบและการสนทนา "แสดงวิธีทำ" สำหรับพนักงานใหม่.

10. ข้อมูลเชิงลึกการปฏิบัติการ. พบรูปแบบในเหตุการณ์ความเสียหาย, ความล่าช้า, และการทำซ้ำ; แนะนำการแก้ไข.

ทั้งหมดนี้ฝังอยู่ใน สถานที่ทำงาน ที่สำคัญ—อยู่ภายในขั้นตอนการทำงานเอง.

ความเสี่ยง, จริยธรรม, และการตรวจสอบความเป็นจริง

AI ทรงพลังแต่ไม่สมบูรณ์แบบ ให้นึกถึงมันเหมือนเครื่องมือแหลมคม: เป็นประโยชน์เมื่อจับถูกต้อง, อันตรายถ้าหากไม่.

• อคติและความยุติธรรม. ตรวจสอบผลลัพธ์สำหรับกลุ่มลูกค้าที่แตกต่าง ใช้ชุดทดสอบหลากหลาย เพิ่มการตรวจสอบจากมนุษย์ที่อาจเกิดความเสียหาย.

• ความเป็นส่วนตัว. ลดข้อมูลส่วนบุคคล, ปิดบังเมื่อต้องการ, และคงการประมวลผลที่อ่อนไหวบนโครงสร้างพื้นฐานส่วนตัว.

• ความถูกต้อง. ในงานที่มีความสำคัญ เพิ่มการตรวจสอบซ้ำและต้องใช้การแหล่งที่เชื่อมโยง.

• ภาพหลอน. บอกโมเดลให้พูดว่า “ฉันไม่รู้” เมื่อขาดบริบท ใช้การสร้างพื้นฐานเหนือการฟรีฟอร์มเมื่อข้อเท็จจริงมีความสำคัญ.

• ทรัพย์สินทางปัญญาและสิทธิ. ชี้แจงอย่างชัดเจนว่าเนื้อหาที่สร้างโดย AI จะถูกใช้, ใช้ซ้ำ, และเปิดเผยอย่างไร

• ผลกระทบต่อการงาน. ซื่อตรงเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลง มุ่งเน้นที่งานไม่ใช่คน ฝึกอบรมซ้ำและย้ายงาน.

เขียนเหตุการณ์โดยไม่โทษใคร: เกิดอะไรขึ้น, ผลกระทบ, การแก้ไข, การป้องกัน แบ่งปันพวกเขา ความไว้วางใจจะเติบโตเมื่อผู้คนเห็นว่าปัญหาถูกจัดการอย่างดี.

วิธีพูดคุยเกี่ยวกับ AI เพื่อให้ผู้คนฟังจริง ๆ

ใช้ภาษาที่สั้น, ตรงไปตรงมา หลีกเลี่ยงคำที่คั่น.

• “เราจะใช้ AI เพื่อลดเวลาจัดการเฉลี่ยลง 25% ในการสนับสนุนโดยไม่ลดคุณภาพ.”

• “คุณสามารถใช้เครื่องมือที่ได้รับการอนุมัติเหล่านี้ นี่คือกฎสำหรับข้อมูล นี่คือคนที่ต้องถามเพื่อขอความช่วยเหลือ.”

• “ถ้าผลลัพธ์จาก AI มีผลต่อลูกค้าหรือเงิน มนุษย์จะตรวจสอบก่อน.”

• “นี่คือการประเมินของเรา หากเราไม่ถึงเป้าหมาย เราจะบอกว่าทำไมและลองใหม่อีกครั้ง.”

ผู้คนไม่ต้องการคำปราศรัย พวกเขาต้องการความชัดเจน.

พิธีกรรมประจำสัปดาห์ของผู้จัดการ

ผู้นำชนะด้วยการทำสิ่งเล็ก ๆ ตรงเวลา.

1. ทบทวนการประเมิน สำหรับสามเวิร์กโฟลว์ยอดนิยมของคุณทุกวันจันทร์.

2. ลบหนึ่งอุปสรรค (การเข้าถึง, งบประมาณ, หรือการทบทวนที่ช้า).

3. แบ่งปันเรื่องราวหนึ่งเรื่อง—การชนะ, ข้อผิดพลาด, หรือคำถามที่ช่วย.

4. เลือกก้าวต่อไป และกำหนดชื่อและวันที่.

พิธีกรรมนี้ทำให้ สถานที่ทำงาน เคลื่อนที่โดยไม่มีการดังโฉ่งฉ่าง.

ทีมภาคสนามและงานกะ: ที่ที่ AI มีประกาย

ไม่ใช่ทุกทีมที่นั่งอยู่ที่โต๊ะทำงาน สำหรับร้านค้า, โรงงาน, โรงพยาบาล, การจัดส่ง, และศูนย์การโทร, AI ที่ดีที่สุดคือชนิดที่คนไม่เคยรู้สึก—มันเพียงแค่ลดแรงเสียดทาน.

• การจัดตารางงาน. เสนอแนะจุดที่เหมาะสม, ตรวจจับปัญหาการปฏิบัติตามข้อกำหนด, และตรวจจับความเสี่ยงของความเมื่อยล้าล่วงหน้า.
  ตัวจัดการตารางเวลาของ Shifton สามารถเพิ่มมาตรการป้องกันและเสนอการแลกเปลี่ยนที่รักษาความครอบคลุมและกฎ.

• บันทึกการส่งต่อ. แปลงการอัปเดตที่กระจัดกระจายเป็นสามบรรทัด: สิ่งที่เกิดขึ้น, สิ่งที่ยังเปิดอยู่, สิ่งที่ต้องระวัง.

• คำแนะนำในสถานที่จริง. ช่างพูดโดยใช้โทรศัพท์และรับรายชื่อเช็คลิสต์หรือแผนการแก้ปัญหาในขั้นตอนเดียว.

• ความปลอดภัย. เปลี่ยนเหตุการณ์ให้เป็นรูปแบบเพื่อแก้ไข (การส่งต่อที่ไม่ดี, การส่วนที่หายไป, การทำงานล่วงเวลาที่เสี่ยง).

เมื่อคุณใช้ AI กับปฏิบัติการประจำ คนจะรู้สึกถึงประโยชน์ในกะถัดไป.

การตลาด, การขาย, การเงิน, HR: ชัยชนะอย่างรวดเร็วตามฟังก์ชัน

การตลาด

• สร้างการเปลี่ยนแปลง จากนั้นทดสอบ.

• แปลงสินทรัพย์ยาวให้เป็นโพสต์สั้นพร้อมลิงก์แหล่งที่มา.

• ติดสินทรัพย์และลูกค้าอย่างสม่ำเสมอ.

การขาย

• ร่างอีเมลการค้นพบจากบันทึก.

• สรุปการโทรพร้อมขั้นตอนต่อไปและความเสี่ยง.

• ให้คะแนนลีดด้วยเหตุผลที่ชัดเจน.

การเงิน

• ประนมธุรกรรมและเน้นความผิดปกติ.

• สแกนสัญญาดำหรับวันครบกำหนดและข้อกำหนด.

• พยากรณ์กระแสเงินสดโดยใช้รูปแบบล่าสุดและเหตุการณ์ที่ทราบ.

HR

• ทำความสะอาดโพสต์งาน, เอาอคติออกไป, และระบุงานที่แท้จริง.

• ตอบคำถามนโยบายทั่วไปพร้อมคำอ้างอิง.

• เตรียมสรุปผลการปฏิบัติจากข้อมูลที่ยืนยันแล้ว.

แต่ละการเคลื่อนไหวเหล่านี้เป็นขั้นตอนที่เรียบง่าย, ปลอดภัย, และสามารถวัดได้อย่างง่ายดาย.

ต้นทุน, ผลตอบแทนการลงทุน, และกฎเกณฑ์การจัดหาเงินทุน

เริ่มต้นเล็ก ๆ และพิสูจน์คุณค่าได้อย่างรวดเร็ว

• งบประมาณเริ่มต้น: แต่ละโครงการนำร่องได้รับงบประมาณเพียงเล็กน้อยและการตัดสินใจที่ชัดเจน 6 สัปดาห์ว่าจะทำหรือไม่ทำ

• ต้นทุนต่อหน่วย: ติดตามต้นทุนต่อรายการ (ตั๋ว, การนำ, ใบแจ้งหนี้) ก่อนและหลังใช้งาน AI

• การออมร่วมกัน: เงินทุนคลื่นลูกถัดไปจากเวลาที่ประหยัดหรือข้อผิดพลาดที่หลีกเลี่ยงได้

• มุมมองแบบรวม: เดิมพันใหญ่ไม่กี่ครั้ง, เดิมพันเล็กหลายครั้ง กำจัดสิ่งที่อ่อนแอตั้งแต่เริ่ม

เงินตามผลลัพธ์ เผยแพร่รายงาน คะแนน; การสนทนาเกี่ยวกับงบประมาณจะง่ายขึ้น

วัฒนธรรม: ความรู้สึกที่ดีเป็นอย่างไร

• ผู้คนแชร์ตัวอย่างอย่างเปิดเผย ไม่มี "สูตรลับ"

• ผู้นำยกย่องการตรวจสอบและการส่งมอบที่สะอาด ไม่มีการพลีชีพ

• พนักงานรู้สึกสบายใจที่จะบอกว่า "ฉันไม่รู้" และขอความช่วยเหลือจากโมเดล—แล้วจึงตรวจสอบ

• ทีมแก้ไขปัญหาเล็กน้อยโดยไม่ต้องรอคณะกรรมการ

• การตัดสินใจอยู่ในเอกสารสั้น ๆ ที่ใครก็อ่านได้ในภายหลัง

วัฒนธรรมนี้จัดส่งได้เร็วขึ้นและนอนสบายขึ้น

กับดักทั่วไป (และวิธีหลีกเลี่ยง)

• การล่าหาเครื่องมือ คุณไม่ต้องการโมเดลที่สมบูรณ์แบบ คุณต้องการเป้าหมายที่ชัดเจนและเครื่องมือที่พอใช้ได้

• โครงการใหญ่พิเศษ ข้ามการเปิดตัวที่ใหญ่โตชนิดหิน เพิ่มช่วงการทำงานเดียวให้ประสบความสำเร็จ แล้วจึงคัดลอกมัน

• ไม่มีพื้นฐาน หากคุณไม่วัดผลก่อน คุณไม่สามารถพิสูจน์การเปลี่ยนแปลงหลังได้

• AI เงา ผู้คนใช้งานบัญชีส่วนตัวเพราะการเข้าถึงช้า แก้ไขการเข้าถึงก่อน

• การอภิปรายจริยธรรมที่ไม่มีที่สิ้นสุดโดยไม่มีกฎเกณฑ์ เขียนกระดาษหน้าเดียว, ตรวจสอบรายสัปดาห์, ก้าวต่อไป

Shifton สามารถให้ความช่วยเหลือได้โดยไม่เป็นอุปสรรค

Shifton มุ่งเน้นไปที่ชิ้นส่วนของการดำเนินงาน: การจัดตารางเวลา, การส่งมอบ, การติดตามเวลา, การอนุมัติ, และการประสานงานภาคสนาม เหล่านี้คือจุดที่เหมาะสำหรับการแทรกเข้ามา สถานที่ทำงาน เนื่องจากมันเข้าถึงทุกการเปลี่ยนแปลงและทุกบทบาท ด้วย Shifton คุณสามารถ:

• สร้างแผนการเปลี่ยนที่เคารพทักษะ, ความพร้อม, และกฎแรงงาน

• แนะนำการสับเปลี่ยนที่เป็นธรรมโดยอัตโนมัติและบันทึกการอนุมัติในคลิกเดียว

• โพสต์สรุปสิ้นสุดกะที่มีความสม่ำเสมอและง่ายต่อการสแกน

• แจ้งเตือนการทำงานล่วงเวลาและความเสี่ยงของความเหนื่อยล้าแต่เนิ่นๆ ด้วยแดชบอร์ดง่าย ๆ

• เก็บขั้นตอนตรวจสอบที่ตรวจสอบได้สำหรับการจ่ายเงินเดือนและการปฏิบัติตาม

คุณรักษาสต๊อกของคุณ Shifton แทรกเข้ามา, เพิ่มราวกั้นและระบบอัตโนมัติ, และให้คุณได้รับข้อมูลที่สามารถพิสูจน์ผลกระทบได้

การรักษาแรงเหวี่ยงไว้ด้วย สถานที่ทำงาน—การประชุมรายสัปดาห์ 30 นาที

เมื่อโครงการนำร่องขยายขนาด การประชุมสามารถพองตัว ตัดสิ่งนั้นออกด้วยจังหวะสั้น ๆ หนึ่งเดียว:

1. ตรวจสอบผลลัพธ์ (10 นาที) ทบทวนตัวเลขของสัปดาห์ที่แล้วกับเป้าหมาย

2. การเรียนรู้ (10 นาที) หนึ่งความสำเร็จ, หนึ่งความล้มเหลว, หนึ่งสิ่งที่น่าประหลาดใจ

3. คำมั่นสัญญา (10 นาที) ชื่อ, ขั้นตอนถัดไป, กำหนดการ—แล้วเขียนลงไป

นั่นคือทั้งหมด ทำเช่นนี้ทุกสัปดาห์และความก้าวหน้าจะกลายเป็นธรรมดา

คำสุดท้าย

AI ไม่เป็นเพียงโครงการข้างเคียงอีกต่อไป มันเป็นส่วนหนึ่งของวิธีที่ทีมสมัยใหม่วางแผนการเปลี่ยนแปลง, ช่วยลูกค้า, ปิดเล่มบัญชี, และเรียนรู้ได้เร็วขึ้น เทคโนโลยีจะยังคงพัฒนา แต่คุณไม่จำเป็นต้องรอ เลือกผลลัพธ์หนึ่ง, เขียนหนึ่งหน้ากฎ, แต่งตั้งเจ้าของหนึ่งราย, และจัดส่งการทำงานหนึ่งครั้งภายใน 30 วัน วัดมัน, สอนมัน, และทำซ้ำ

ทำเช่นนี้ และองค์กรของคุณจะเคลื่อนไหวจากการทดลองกระจัดกระจายไปสู่ชัยชนะที่มั่นคงและมองเห็นได้ นั่นเป็นคำสัญญาที่แท้จริงของ สถานที่ทำงาน—ไมไ่ม่ใช่แค่คำฮิต แต่เป็นวิธีการที่ดีกว่าในการทำงานในวันอังคารปกติ