Sparčiai besivystančioje AI eroje nesunku manyti, kad visi naudojasi įvairiais įrankiais ir pažanga. Tačiau tiesa ta, kad net ir pačiose technologijų pirmenybėse organizacijose pasipriešinimas AI gali būti tikras ir varginantis iššūkis. Ir taip, net įmonėse, kurios kuria dirbtinį intelektą, galite sutikti skeptikus – kalbu iš savo asmeninės patirties, susijusios su DI startuolio valdymu.
Jei vadovaujate komandai dirbtinio intelekto amžiuje, tikriausiai susidūrėte su šiuo scenarijumi: pristatote naują AI įrankį, kupiną įspūdžių apie jo potencialą. Tačiau vietoj bendro entuziazmo sutinkate akis. Geriausiu atveju jūsų komanda atvirai išreiškia savo susirūpinimą, suteikdama jums galimybę sukurti sklandesnį priėmimo procesą. Tačiau dažniausiai liekate su brangia prenumerata, kurios niekas nenaudoja, o jūsų komanda ir toliau remiasi senamadiškais metodais ir gaišta laiką rankinėms procedūroms. Tai ne tik netinkamas išteklių naudojimas, bet ir pažangos atmetimas. Ir kaip sakė Charlesas Darwinas: „Išgyvena ne pati stipriausia rūšis, ne pati protingiausia, o labiausiai reaguojanti į pokyčius.
Supratimas, kodėl jūsų komanda priešinasi AI
Pirmiausia pabandykime suprasti pagrindines AI skepticizmo priežastis. Kai kurie darbuotojai galbūt bandė naudoti dirbtinį intelektą, bet pastebėjo, kad rezultatai buvo pernelyg bendri arba nenaudingi, o pirmenybę teikė rankinių metodų kontrolei ir nuspėjamumui. Kiti gali jaustis įbauginti suvoktos mokymosi kreivės, galbūt dėl klaidingų supratimo apie AI, manydami, kad tai tik technologijų ekspertams. Kai kurie gali būti susirūpinę dėl privatumo ir duomenų saugumo – kaip bus naudojami jų duomenys arba kur jie gali atsidurti. Gali būti net baimė, kad AI galiausiai gali užimti jų darbą. Tačiau šiandienos karjeros sąlygomis atsparumas AI gali būti didesnis darbo nesaugumo veiksnys nei pats AI. Tie, kurie atsisako prisitaikyti, gali atsidurti reikšmingoje nepalankioje padėtyje darbo rinkoje.
Prisimenu darbo pokalbį, kuriame kandidatas puikiai pasirodė beveik visais aspektais, išskyrus vieną esminę dalį, kuriai tiesiog reikėjo šiek tiek ištirti teisinių terminų apibrėžimus. Norėdamas sužinoti, kaip jie sprendžia problemas, paklausiau, kaip jie spręstų šį žinių trūkumą, jei būtų įdarbinti rytoj. Mano nuostabai, idėja panaudoti AI jiems net nekilo į galvą. Kai aš tai pasiūliau, jie akimirksniu atmetė idėją, nurodydami savo ankstesnę patirtį su AI pokalbio agentais, kurie davė bendrų ir nenaudingų rezultatų.
Bet ar bendras atsakymas tikrai blogesnis už jokio atsakymo? Ar pradinė sąveika su AI galėtų paskatinti gilesnį tyrimą, kuris galiausiai padėtų rasti sprendimą? Jie neturėjo atsakymo į tai.
AI tikrovės patikrinimas: išspręskite problemas ir išlaisvinkite visas potencialas
Susirūpinimas dėl AI nėra visiškai nepagrįstas. Ankstyvieji AI įrankiai dažnai nepateisino lūkesčių, todėl rezultatai buvo bendri ir netikslūs. Tačiau kartais net iš pažiūros bendro pobūdžio atsakymai gali būti vertingi. Pavyzdžiui, įsivaizduokite, kad kirpėjas siūlo nusiskusti galvą, kad paryškintumėte aukštus skruostikaulius. Nors tai gali būti ne tas stilius, kurio siekiate, tai gali sukelti idėją: „Aš turiu aukštus skruostikaulius, todėl galbūt turėčiau apsvarstyti galimybę pabrėžti šią savybę“. Panašiai net „blogas“ AI atsakas kartais gali paskatinti kūrybišką sprendimą, kurio galbūt negalvojote kitaip. Tačiau priimkite viską su druska – ir atminkite, kad negalite būti nepatenkinti neatlikto darbo rezultatais!
Tačiau, laimei, AI technologija nuo tų pirmųjų dienų labai pasikeitė. Šiandieniniai dirbtinio intelekto įrankiai yra daug sudėtingesni ir gali generuoti niuansuotus ir individualizuotus atsakymus. Norint pasiekti šiuos vertingus rezultatus, būtina ugdyti stiprių žmonių įgūdžius, leidžiančius aiškiai suformuluoti savo tikslus, o kartais ir „mokyti“ dirbtinį intelektą patobulinti savo atsakymus. Panašiai kaip bendravimas su žmonėmis, efektyvus bendravimas yra labai svarbus „kalbant“ su AI. Kaip nesitikėtumėte, kad nepažįstamasis supras jūsų poreikius be tinkamo paaiškinimo, AI reikalauja nurodymų.
Rezultato kokybė labai priklauso nuo įvesties kokybės, todėl čia atsiranda greita inžinerija. Greita inžinerija yra naujas ir vertingas įgūdžių rinkinys. Tai yra mokymasis, kaip suformuluoti savo užklausas taip, kad iš AI įrankių būtų gauti tinkamiausi atsakymai. Pateikdami konkrečią informaciją, kontekstą ir aiškų išvesties formatą, galite nukreipti AI generuoti naudingesnius atsakymus. Tačiau svarbu atsiminti, kad su AI negalima tingėti. Kaip ir žmonėms, kartais reikia būti šiek tiek įtikinamesniam arba užduoti klausimą keliais būdais, kad pasiektumėte norimą rezultatą.
Kita paplitusi baimė yra susirūpinimas, kad AI ilgainiui pakeis žmonių darbus. Tačiau sparčios inžinerijos augimas piešia kitokį vaizdą. Paimkite, pavyzdžiui, AI sukurtą fotografiją. Nors kiekvienas gali sukurti įspūdingus vaizdus, išties išskirtinius rezultatus pasiekia patyrę fotografai, kurie supranta amato niuansus. Norėdami gauti tobulą dirbtinio intelekto sukurtą vaizdą, turite mokėti tiksliai suformuluoti savo viziją, naudodami teisingus techninius terminus. Tam reikia giliai suprasti fotografijos sąvokas, tokias kaip diafragma, užrakto greitis, ISO ir dar daugiau – žinių, kurias turi tik patyręs fotografas.
Taigi, nors dirbtinis intelektas ir nevagia darbo vietų, tai tikrai keičia mūsų darbo būdą. AI gali automatizuoti kasdienes užduotis, todėl profesionalai gali sutelkti dėmesį į kūrybinius ir strateginius savo darbo aspektus.
Strategijos, kaip sustiprinti savo komandą
Žmonės yra įpročiai, todėl bet kokie pokyčiai greičiausiai susidurs su tam tikru pasipriešinimu. Visada lengviau laikytis įprasto esamų darbo eigų patogumo. Norėdami paskatinti savo komandą priimti dirbtinį intelektą, išbandykite šias strategijas:
- Normalizuokite dirbtinio intelekto naudojimą savo komandoje. Aiškiai praneškite, kad dirbtinio intelekto naudojimas yra skatinamas atliekant su darbu susijusias užduotis, apibūdindami konkrečius leidžiamus naudojimo atvejus ir nustatydami aiškią politiką. Įsitikinkite, kad darbuotojai žino, kad gali eksperimentuoti su AI nebijodami būti nubausti.
- Pradėkite nuo užduočių, kuriose AI gali suteikti tiesioginės vertės. Pvz., naudokite tokius įrankius kaip Read.ai, kad automatizuotumėte susitikimų santraukas, Otter.ai transkripcijai arba Gemini rašytiniam bendravimui el. paštu. Parodykite savo komandai, kaip šie nedideli laimėjimai gali atlaisvinti brangaus laiko ir psichinės energijos.
- Parodykite, kaip naudojate dirbtinį intelektą savo kasdieniame darbe. Jei pats nenaudojate AI, kodėl tai turėtų daryti jūsų komanda? Pasidalykite savo patirtimi, tiek sėkme, tiek nesėkme, kad normalizuotumėte mokymosi procesą.
- Investuokite į AI ambasadorius. Išsiaiškinkite entuziastingus komandos narius, kurie gali kovoti su AI pritaikymu, tyrinėti naujus įrankius ir patarti bei teikti paramą kolegoms, kurie yra mažiau susipažinę su AI.
- Siūlykite seminarus ar mokymus apie greitą inžineriją. Mokėkite už internetinius kursus arba pasikvieskite išorės specialistus, kad jie pasidalintų savo patirtimi.
- Sukurkite specialų biudžetą dirbtinio intelekto įrankiams ir mokymams. Tai parodo jūsų įsipareigojimą investuoti į savo komandos ateitį ir jų profesinį tobulėjimą.
- Skatinkite savo komandą pasidalinti sėkmingais AI raginimais ir darbo eigomis. Sukurkite centrinę saugyklą, kurioje kiekvienas galėtų prisidėti ir mokytis vieni iš kitų patirties. Apsvarstykite galimybę naudoti naršyklės plėtinį, pvz., „Briskine“, kad supaprastintumėte šį procesą, kad komandos galėtų lengvai bendrinti ir bendradarbiauti vykdydamos raginimus.
- Švęskite pergales. Kai dirbtinis intelektas duoda vertingų rezultatų, įsitikinkite, kad visi apie tai žino. Sukurkite „Slack“ kanalą, kad parodytumėte sėkmingus verslo rezultatus ir pabrėžtumėte, kaip konkretūs įrankiai prisidėjo prie rezultatų. Taip pat prie jo galite pridėti žaidimo elementą. Įspūdingiausios sėkmės istorijos laimi papildomą laisvą dieną – kas to nenorėtų?
- Būkite kantrūs. Atminkite, kad ne visi naujosiomis technologijomis taiko vienodai greitai. Nenuleiskite rankų, jei pirmasis bandymas neduoda rezultatų. Jei vienas įrankis nepatinka komandos nariui, paskatinkite jį ištirti kitas galimybes.
Tikslas yra ne priversti dirbtinį intelektą jūsų komandai, o pasidalinti vizija apie tai, kas įmanoma, paskatinti juos ištirti jo potencialą ir įkvėpti pasiekti daugiau, nei jie kada nors manė, kad tai įmanoma. Nors kelionė į entuziastingą AI pritaikymą gali sukelti iššūkių, sutelkdami dėmesį į įkvėpimą, o ne į įsipareigojimus, įgalinsite savo komandą peržengti įprastą ir pasiekti tikrai nepaprastų rezultatų.
Leave a Reply