Home

Blog

Ang AI ay Lahat ng Dako sa Trabaho—Ngunit Hindi pa Sapat: bakit hindi umuusad ang ai sa lugar ng trabaho at paano ito maiaayos ng mga lider

Ang AI ay Lahat ng Dako sa Trabaho—Ngunit Hindi pa Sapat: bakit hindi umuusad ang ai sa lugar ng trabaho at paano ito maiaayos ng mga lider

Isinulat ni

Daria Olieshko

Nalathala noong

24 Aug 2025

Oras ng pagbabasa

3 - 5 minuto basahin

Karamihan sa mga kumpanya ngayon ay sumusubok ng mga chatbot, nag-a-automate ng piraso ng mga workflow, at nagkakaroon ng mga pulong tungkol sa “AI strategy.” Subalit kakaunti lang ang makakapagsabing AI ay tumatakbo sa sukat sa mga koponan na may malinaw na mga patakaran, paulit-ulit na halaga, at totoong pananagutan. Ang puwang ay hindi tungkol sa talento. Ang mga empleyado ay eksperimento na, nagbabahagi ng mga prompt, at nag-iintegrate ng AI sa pang-araw-araw na gawain. Ang paghinto ng pag-unlad ay nagaganap sa itaas: ang mga layunin ay malabo, hindi malinaw ang mga may-ari, at ang mga piloto ay hindi kailanman umaakyat.

Ang gabay na ito ay isang playbook sa plain-English para sa mga lider na gustong gawing resulta ang mga eksperimento. Ipinapaliwanag nito kung ano ang mature AI sa lugar ng trabaho ay kahalintulad, saan kadalasang sumasablay ang mga rollout, at ang eksaktong mga hakbang para lumipat mula sa “sinusubukan namin ang mga bagay” patungo sa “ganito kami nagtatrabaho.”

Ano ang AI sa lugar ng trabaho hitsura ngayon

Ang AI ay lampas na sa yugto ng hype. Sa karamihan ng mga organisasyon:

Gumagamit ang mga empleyado ng mga text model para mag-draft ng mga email, mag-buod ng mga tawag, at magsulat ng panimulang code.
Sinusubukan ng mga designer at marketer ang mga tool sa imahe para sa mood boards, ads, at thumbnails.
Gumagamit ang mga analista ng AI para linisin ang mga dataset at kumuha ng mga pananaw nang mas mabilis.
Ang mga support team ay nagpapaikot ng mga bot na humahawak sa mga karaniwang tanong bago ito iruta sa mga tao.

Ang mga tagumpay na ito ay totoong, ngunit kalat-kalat. May maliit na shared training, hindi pantay na access, at kakaunting mga guardrails. Kung wala ang isang plano, ang halaga ay nananatiling nakaipit sa mga bagay at ang panganib ay nagpapatas sa ibang dako.

Handa na ang mga empleyado; nahuhuli ang pamunuan

Humingi sa isang frontline team na ipakita sa iyo kung ano ang kanilang sinubukan. Makikita mo marahil ang mga personal prompt library, mabilis na automation, at oras na natipid. Tanungin ang mga manager kung ano ang plano para sa susunod na 90 araw, at maririnig mo ang “nagsasaliksik kami.” Ang puwang na iyon ang problema. Ang mga tao ay kumikilos; ang sistema ay hindi.

Hindi kailangan ng mga lider ang makapal na strategy deck. Kailangan nila ng malinaw na destination, isang maliit na hanay ng mga patakaran, at isang scorecard na kayang basahin ng kahit sino. Ang natitira ay pagsasanay.

Ang tunay na bottleneck: AI sa lugar ng trabaho kailangan ng direksyon

Tatlong bagay na nagpapabagal sa karamihan ng mga programa:

Walang nag-iisang kinalabasan sa negosyo. “Gamitin ang AI kahit saan” ay hindi layunin. “Bawasan ang oras ng tugon ng 30% sa customer support” ay.
Walang may-ari. Kung ang lahat ay komitengintumti, walang naihahatid.
Walang mga gawi. Hindi kumakalat ang mga tagumpay dahil hindi sila nakasulat, itinuturo, o nasusukat.

Ayusin ang mga iyon, at susunod ang momentum.

Isang simpleng maturity model na talagang magagamit mo

Gamitin ang modelong ito na may limang yugto upang makita kung nasaan ka at kung ano ang dapat gawin susunod. Nabababagay ito sa mga team ng 10 o kumpanya ng 10,000.

1) Ad-hoc

Ang mga indibidwal ay eksperimento sa kanilang sariling mga laptop.
Walang patakaran, pagsasanay, o shared tools.

Ano ang gagawin susunod: maglathala ng isang-pahina na patakaran, magsimula ng mga aprubadong tools, at mag-anyaya sa mga koponan na magsumite ng mga ligtas na kaso ng paggamit.

2) Pilots

Maraming maliliit na proyekto ang nagpapakita ng pangako.
Ang mga panganib at halaga ay hindi nasusukat sa parehong paraan.

Ano ang gagawin susunod: pumili ng dalawang kinalabasan sa negosyo (oras na natipid, kita na tinaas, binabawas na error rate). I-set ang baselines ngayon.

3) Program

Mayroong isang sentral na AI lead at isang lingguhang pagsusuri.
Mayroong shared prompt library at panimulang pagsasanay.

Ano ang gagawin susunod: ipadala ang isang cross-team workflow na humahawakan sa totoong mga customer o totoong pera. Iulat ang mga resulta nang bukas.

4) Scaled

Reusable components, APIs, at checklists ay nakatira sa isang lugar.
Ang mga koponan ay nagbabahagi ng mga sukatan at natututo mula sa isa't-isa.

Ano ang gagawin susunod: bake AI steps sa karaniwang operating procedures. Irotate ang mga champions upang ipalaganap ang mga kasanayan.

5) Embedded

Ang AI ay bahagi ng pang-araw-araw na trabaho. Ang mga bagong produkto ay “AI-first” bilang default.
Ang mga kontrol sa panganib ay tuloy-tuloy at nakaka-antok—sa mabuting paraan.

Ano ang gagawin susunod: patuloy na itaas ang pamantayan—mas malalaking layunin, mas mabilis na mga kabanata, at mas malinaw na mga pagsusuri.

Isang 90-araw na plano upang lumipat mula sa pilot patungo sa scale

Araw 1–7: Itakda ang target

Pumili ng isang kinalabasan na mahalaga: mas mabilis na suporta, mas kaunting pag-kakamali sa pagbabayad, mas mataas na lead conversion.
Magtalaga ng isang responsableng may-ari (Antas ng Direktor o mas mataas).
Isulat ang isang-pahina na “mga tuntunin ng daan”: mga aprubadong tool, walang sensitibong data sa mga pampublikong modelo, paano mag-ulat ng isyu.

Araw 8–30: Patunayan ang halaga isang beses

Imapa ang daloy ng trabaho sa isang pahina (mga hakbang, mga tool, mga handoff).
Idagdag ang AI kung saan ito nag-aalis ng mga hakbang: pagbubuod, pagruruta, pagkuha, pagsasalin, o pagbuo ng mga draft.
Ipadala sa isang maliit na grupo. Sukatin ang oras na natipid at kalidad.

Araw 31–60: Gawin itong makakagaya

I-convert ang iyong mga prompt at pagsusuri sa mga template.
Idagdag ang pagsusuri ng tao sa tamang hakbang (bago ang dumarating sa isang customer o sistema ng pananalapi).
Sanayin ang mas malawak na koponan gamit ang isang live, 45-minutong sesyon at isang maikling pagsusulit. I-save ang recording.

Araw 61–90: Roll out at iulat

Palawakin sa pangalawang koponan. Ihambing ang mga resulta sa baseline.
I-publish ang isang-pahina na scorecard: kinalabasan, epekto, gastos, insidente ng panganib, mga natutunan.
Magpasiya: sukatin pa, pinuhin, o huminto. Ipangdiriwang ang mga mapapakinabangang pagkakaroon ng pagkakamali; mas mabilis silang nagtuturo kaysa sa tagumpay.

Ganito mo ginagawa ang AI sa lugar ng trabaho totoo—isang workflow sa bawat oras, nasusukat at nauulit.

Pamamahala nang walang red tape

Kailangan ng tao ng kalayaan na gamitin ang AI; kailangan ng kompanya ng kaligtasan. Maaaring makuha mo ang dalawa gamit ang magaan ngunit malinaw na mga tuntunin.

One-page policy, plain language

Aprubadong mga tool: ilistang mga nagamit ng mga empleyado at kung kanino hihingi ng access.
Mga patakaran sa data: walang sensitibong personal na data o kumpidensyal na pananalapi sa pampublikong mga modelo.
Tao sa loob: isang tao ay nag-iinspeksyon sa anumang output ng AI na nakakaapekto sa mga customer, legal, o pera.
Atribusyon: ibunyag ang tulong ng AI sa code, malikhaing gawa, at panlabas na nilalaman kung saan may kinalaman.
Pag-uulat: isang simpleng form para sa mga insidente o magagandang ideya.

Mabilis na loop ng pagsusuri

Lingguhan, sinusuri ng AI lead ang mga bagong kaso ng paggamit, mga insidente, at mga sukatan para sa tatlong nangungunang workflow.
Buwanan, sinusuri ng mga senior na lider ang halaga at panganib, pagkatapos ay i-unblock ang susunod na rollout.

Mga pangunahing seguridad

I-on ang SSO, pag-log, at DLP.
Panatilihin ang mga prompt at output sa imbakan ng kompanya, hindi sa mga personal na device.
Red-team sensitive prompts (pananalapi, HR, legal) bago ipalabas.

Mga kasanayan na talagang kailangan ng iyong mga tao

Hindi kailangan ng PhD upang gawing kapaki-pakinabang ang AI. Kailangan mo ng shared habits at ilang tools.

Prompting na may istruktura. Turuan ang mga koponan na magsulat ng maiikling, partikular na mga tagubilin: papel, gawain, mga limitasyon, estilo, mga halimbawa, at “checklist” para sa pagtanggap.
Pagsusuri gamit ang mga checklist. Ang kalidad ay napapayabong kapag ang mga tao ay nagbe-verify ng mga katotohanan, numero, pangalan, at mga item sa patakaran sa parehong paraan bawat oras.
Kaalaman sa data. Dapat malaman ng lahat ang pagkakaiba sa pagitan ng mga pampublikong modelo at pribadong fine-tunes, kung saan nakatira ang data, at kung ano ang hindi dapat i-paste.
Automation glue. Natuto ang isang maliit na grupo kung paano ikonekta ang mga tool (APIs, webhooks) upang ang output ng AI ay umagos sa susunod na hakbang nang walang copy-paste.

Patakbuhin ang dalawang antas ng pagsasanay: isang oras na session para sa lahat ng pangunahing kaalaman, at isang dalawang-araw na worksh cek para sa mga champions.

Tip: Madalas na gawing Shifton ng mga customer na champions ang mga shift o team “AI captains.” Nagho-host sila ng mga maikling klinika, nangongolekta ng mga tip sa prompt, at tumutulong mag-standardisa AI sa lugar ng trabaho sa iba't ibang lokasyon.

Data, tools, at ang pagpili ng build-vs-buy

Piliin ang pinakasimpleng opsyon na nakakatugon sa pangangailangan:

Buy kapag karaniwan ang gawain: mga summary ng suporta, mga tala ng pulong, pagruruta ng tiket, pag-iskor ng lead, mga variation ng ad.
Bumuo kapag natatangi ang iyong data o daloy ng trabaho: espesyal na underwriting, pagsusuri ng pandaraya, mga panuntunan sa pag-iiskedyul, o proprietary search.

Checklist ng mga tool

Mga text at image models na may mga account ng kumpanya.
Speech to text at text to speech para sa mga tawag at field work.
Isang central prompt library na may version control.
Mga konektor sa iyong CRM, help desk, HRIS, at file storage.
Observability: mga log ng mga prompt, output, at performance ng modelo.

Makakatulong ang Shifton sa gilid ng operasyon: pag-iiskedyul ng shift, paglipas ng tungkulin, at pagsubaybay ng oras. Ito ay mga pangunahing lugar upang isama ang AI sa lugar ng trabaho—halimbawa, mga automated na mungkahi ng pagpapalit ng shift, mga tala ng buod pagkatapos ng shift, o pagtukoy ng mga maselan na pattern ng overtime.

Ano ang susukatin (at gaano kadalas)

Lingguhan (ng bawat AI workflow)

Volume na pinoproseso
Oras na natipid sa bawat item
Score sa kalidad (pass rate sa checklist)
Mga isyung natuklasan at naayos

Buwanang (roll-up)

Net hours na natipid kumpara sa baseline
Mga dollar na natipid o kita na tinaas
Kasiyahan ng empleyado sa daloy ng trabaho
Kasiyahan ng customer para sa mga naapektuhang paglalakbay

Quarterly

Return on investment
Mga insidente ng panganib (kasama ang mga resulta)
Coverage ng pagsasanay (sino ang nasanay, sino ang hindi)
Backlog ng mga mataas na halaga na oportunidad

Gawing pampubliko ang scorecard sa loob ng kumpanya. Kapag nakita ng mga tao ang progreso, kinokopya nila ang gumagana at nagmumungkahi ng mas mabuting mga ideya.

Sampung mataas na epekto ng mga kaso ng paggamit na maaari mong ipadala ngayong quarter

Mga buod ng suporta. Ginagawang AI ang mga tiket at tawag sa malinis na mga tala at susunod na mga aksyon.
Matalinong pagruruta. Iklasipika ang mga kahilingan ayon sa paksa, pagkaapurahan, at wika; ipadala ang mga ito sa tamang pila.
Paghahanap ng kaalaman. Magtanong ng mga tanong sa mga wiki, kontrata, at mga FAQ na may mga citation sa mga pinagmulan.
Enrichment ng lead. Punan ang mga nawawalang field, i-flag ang mga account na magkamukha, at magmungkahi ng mga unang-touch na email.
Pagkuha ng invoice. Basahin ang mga PDF, kumuha ng mahahalagang field, at i-cross-check laban sa mga order ng pagbili.
Mga pagsusuri ng pagsunod. I-scan ang mga mensahe at mga dokumento para sa mga ipinagbabawal na termino at mapanganib na mga pag-angkin.
Mga tala ng interbyu. I-transcribe, i-chunk ang mga highlight, at i-map ang mga sagot sa mga pamantayan sa trabaho.
Paglipas ng tungkulin. Ibuod kung ano ang nangyari sa shift na ito, ano ang bukas, at ano ang dapat bantayan.
Kasama na pagsasanay. I-convert ang mga SOP sa mga pagsusulit at “ipakita sa akin kung paano” zip para sa mga bagong hire.
Mga pananaw ng operasyon. Tukuyin ang mga pattern sa insidente, pagkakaantala, at pag-ulit; magrekomenda ng mga pagbabago.

Bawat isa sa mga ito ay embed AI sa lugar ng trabaho kung saan ito mahalaga—sa loob mismo ng daloy ng trabaho.

Panganib, etika, at mga tsek ng katotohanan

Ang AI ay makapangyarihan ngunit hindi perpekto. Tratuhin ito na parang matalas na tool: kapaki-pakinabang sa tamang pagkakahawak, mapanganib kung wala.

Pagkiling at katarungan. Suriin ang mga resulta para sa iba't ibang grupo ng customer. Gumamit ng mga iba't-ibang test sets. Magdagdag ng mga pagsusuri ng tao kung saan posibleng magkaroon ng pinsala.
Privacy. Paliitin ang personal na data, ilagay ito sa maskara kung maaari, at panatilihin ang sensitibong pagproseso sa pribadong infrastructure.
Katumpakan. Para sa mga mataas na pusta na trabaho, magdagdag ng mga double-check at mangailangan ng naka-link na mga sanggunian.
Hallucinations. Sabihan ang mga modelo na sabihin ang “Hindi ko alam” kapag wala silang konteksto. Preferensi ang grounded na pagbuo sa freeform kapag mahalaga ang mga katotohanan.
IP at mga karapatan. Maging malinaw tungkol sa kung paano ginagamit, muling ginagamit, at isiniwalat ang AI-generated na nilalaman.
Epekto sa trabaho. Maging totoo tungkol sa mga pagbabago. Ituon sa mga gawain, hindi tao. Mag-retrain at i-deploy muli.

Isulat ang mga insidente na walang paninisi: ano ang nangyari, epekto, solusyon, pag-iwas. Ibahagi ang mga ito. Nagiging tiwala ang mga tao kapag nakikita nilang naayos ng mabuti ang mga problema.

Paano usapin ang AI para talagang makinig ang mga tao

Gumamit ng maikli at direktang wika. Iwasan ang mga buzzword.

“Gagamitin natin ang AI para bumaba ng 25% ang average na oras ng pangangalaga sa suporta nang hindi binababa ang kalidad.”
“Maaari mong gamitin ang mga aprubado na tool na ito. Narito ang panuntunan para sa data. Narito kung sino ang hihingi ng tulong.”
“Kung ang output ng AI ay nakakaapekto sa isang customer o pera, isang tao ang unang nag-tse-check nito.”
“Narito ang ating scorecard. Kung hindi natin tinama ang target, sinasabi natin kung bakit at subukang muli.”

Hindi kailangan ng mga tao ng mga talumpati. Kailangan nila ng kaliwanagan.

Ang lingguhang ritwal ng isang manager

Nanalo ang mga lider sa pamamagitan ng paggawa ng mga maliliit na bagay sa oras.

Review ang scorecard para sa iyong tatlong nangungunang workflows tuwing Lunes.
Alisin ang isang hadlang (access, badyet, o mabagal na pagsusuri).
Ibahagi ang isang kuwento—isang panalo, isang pagkakamali, o isang prompt na tumulong.
Pumili ng isang susunod na hakbang at magtalaga ng pangalan at petsa.

Pinapanatili ng ritwal na ito ang AI sa lugar ng trabaho gumagalaw nang walang pagsabog.

Field teams at shift work: saan nagtatagumpay ang AI

Hindi lahat ng koponan ay nakaupo sa desk. Para sa mga tindahan, pabrika, ospital, delivery, at call centers, ang pinakamahusay na AI ay ang uri na hindi napapansin ng mga tao—nagsasagawa ito ng priksiyon.

Pag-iiskedyul. Magmungkahi ng pinakamainam na mga shift, hulihin ang mga isyu ng pagsunod, at detect ang pagkapagod na panganib nang maaga.
Maaaring idagdag ng scheduler ni Shifton ang mga guardrails at magmungkahi ng swaps na pinapanatili ang pag-cover at mga patakaran na buo.
Mga tala ng handover. I-convert ang kalat-kalat na mga update sa tatlong linya: ano ang nangyari, ano ang bukas, ano ang dapat panoorin.
On-site na gabay. Nagsasalita ang mga technician sa isang telepono at nakakakuha ng step-by-step na mga checklist o troubleshooting trees.
Kaligtasan. I-convert ang mga insidente sa mga pattern na aayusin (masasamang handoff, nawawalang mga bahagi, mapanganib na oras ng trabaho).

Kapag nag-aaplay ka ng AI sa routine ops, nararamdaman ng mga tao ang mga benepisyo sa mismong susunod na shift.

Marketing, benta, pananalapi, HR: mabilis na panalo per function

Marketing

Gumawa ng mga variation, pagkatapos ay subukan.
I-convert ang mahabang mga asset sa mga maiikling post na may mga link sa pinagmulan.
I-tagalay ang mga asset at customer nang pare-pareho.

Benta

Draft ng mga discovery email mula sa mga tala.
Buod ng mga tawag na may susunod na mga hakbang at panganib.
Score ng mga leads na may transparent na mga dahilan.

Pananalapi

Ibalik ang mga transaksyon at itampok ang mga sinulatang pahayag.
I-scan ang mga kontrata para sa mga petsa ng pag-renewal at mga sugnay.
I-forecast ang pera gamit ang mga bagong pattern at mga kilalang kaganapan.

Linisin ang mga job post, alisin ang pagkiling, at ilista ang tunay na mga gawain.
Sagot sa mga karaniwang tanong sa patakaran na may mga citation.
Ihanda ang mga buod ng performance mula sa kinumpirmahan data.

Ang bawat isa sa mga ito ay simpleng, ligtas, at nasusukat.

Gastos, ROI, at mga patakaran sa pagpopondo

Magsimula ng maliit at patunayan ang halaga agad.

Seed budget: ang bawat pilot ay may maliit na budget at malinaw na 6-linggong desisyon ng oo/hindi.
Unit cost: subaybayan ang halaga kada item (ticket, lead, invoice) bago at pagkatapos ng AI.
Ibinahaging savings: pondohan ang susunod na alon mula sa mga oras na natipid o mga error na naiwasan.
Tingining portfolio: ilang malalaking pusta, maraming maliliit na pusta. Patayin ang mahihina sa maaga.

Pera ang sumusunod sa mga resulta. I-publish ang scorecard; nagiging mas madali ang pag-uusap tungkol sa budget.

Kultura: kung ano ang magandang pakiramdam

Nagbabahagi ang mga tao ng mga prompt ng bukas. Walang “sekretong sauce.”
Pinupuri ng mga pinuno ang mga checklist at malinis na handoffs, hindi ang mga heroics.
Komportable ang mga empleyado na magsabi ng “Hindi ko alam” at magtanong sa modelo—tapos ay mag-verify.
Inaayos ng mga koponan ang maliliit na papel na sugat nang hindi hinihintay ang komite.
Ang mga desisyon ay nakapaloob sa maikling dokumento na kahit sino ay maaring basahin kalaunan.

Mas mabilis magpadala at mas maayos matulog ang kulturang ito.

Karaniwang mga bitag (at paano ito iwasan)

Ang paghahanap ng tool. Hindi mo kailangan ang perpektong modelo; kailangan mo ng malinaw na layunin at sapat na mabuting tool.
Ang big-bang program. Laktawan ang napakalaking rollout. Manalo ng isang workflow, pagkatapos kopyahin ito.
Walang baseline. Kung hindi mo sukatan bago, hindi mo mapapatunayan ang pagbabago pagkatapos.
Shadow AI. Gumagamit ang mga tao ng personal na accounts dahil mabagal ang access. Ayusin muna ang access.
Walang katapusang ethics debates na walang mga patakaran. Isulat ang one-pager, i-review linggu-linggo, magpatuloy.

Paano makakatulong ang Shifton nang hindi umaabala

Nakatuon ang Shifton sa mga bahagi ng operasyon: scheduling, paghahandog, pag-track ng oras, mga pag-apruba, at koordinasyon sa field. Ito ang mga perpektong lugar para i-embed AI sa lugar ng trabaho dahil sakop nila ang bawat shift at bawat papel. Sa Shifton maaari mong:

Gumawa ng shift plans na nirerespeto ang mga kasanayan, availability, at labor rules.
Iminumungkahi nang awtomatiko ang patas na swaps at kunin ang mga pag-apruba sa isang tap.
Mag-post ng mga end-of-shift summaries na pare-pareho at madaling basahin.
I-flag ang mga overtime at panganib sa pagkapagod nang maaga gamit ang simpleng mga dashboard.
Panatilihin ang isang ma-audit na tala para sa payroll at pagsunod.

Panatilihin mo ang iyong stack. Ang Shifton ay bumulatlat, nagdagdag ng mga guwardya at automation, at ibinibigay sa iyo ang data upang patunayan ang epekto.

Panatilihin ang momentum sa AI sa lugar ng trabaho—ang 30-minutong lingguhang stand-up

Kapag nagtataas ang mga piloto, ang mga pulong ay maaaring lumobo. Labanan ito gamit ang maikling ritmo:

Pagsusuri ng resulta (10 min). I-review ang mga numero ng nakaraang linggo laban sa target.
Mga natutunan (10 min). Isang tagumpay, isang pagkabigo, isang sorpresa.
Mga pangako (10 min). Pangalan, susunod na hakbang, petsa ng due—tapos isulat ito.

Iyon lang. Gawin ito bawat linggo at nagiging normal ang progreso.

Huling salita

Ang AI ay hindi na isa lamang proyekto sa gilid. Bahagi na ito kung paano ang mga modernong koponan ay nagpaplano ng mga shift, tumutulong sa mga customer, nagsasara ng mga libro, at mas mabilis na natututo. Patuloy na bubuti ang teknolohiya, ngunit hindi mo kailangang maghintay. Pumili ng isang resulta, magsulat ng isang pahina ng mga patakaran, magtalaga ng isang may-ari, at ipadala ang isang workflow sa loob ng 30 araw. Sukatin ito, ituro ito, at ulitin.

Gawin ito, at ang iyong organisasyon ay lilipat mula sa mga kalat-kalat na eksperimento tungo sa patuloy, nakikitang tagumpay. Iyon ang tunay na pangako ng AI sa lugar ng trabaho—hindi isang buzzword, kundi mas mahusay na paraan para magtrabaho sa isang normal na Martes.