Norite dirbti nuotoliniu būdu ar mišriu būdu? Štai keletas būdų, kaip dirbtinis intelektas keičia šiuos darbo modelius, todėl bendradarbiavimas ir produktyvumas tampa lengvesni.
Nuotolinio ir hibridinio darbo modelių atsiradimas iš esmės pakeitė mūsų darbo būdą. Tačiau tai nėra vienintelė bloką trikdanti jėga. Eksponentiškai didėjantis AI naudojimas pakeitė mūsų sąveiką su technologijomis.
Tokie įrankiai kaip „ChatGPT“, „Bing Chat“ ir „Google Bard“ yra viešasis AI veidas. Tačiau užkulisiuose AI integruojamas į daugelį kasdienių užduočių ir procesų. Pažiūrėkime, kaip du puikūs pastarojo meto trikdytojai jungiasi, kad supaprastintų nuotolinį darbą.
1. Produktyvumo gerinimas stebint įsipareigojimus
Mažai tikėtina, kad šis atsidurs jūsų mėgstamiausių sąraše, tačiau dirbtinio intelekto naudojimas darbo eigai ir komunikacijos kanalams stebėti gali pagerinti produktyvumą. Atmetus moralines pasekmes, čia yra keletas būdų, kaip dalyvavimo stebėjimas naudojant AI naudojamas šiam tikslui pasiekti:
- Neefektyvumo nustatymas: AI naudojamas darbo ir komunikacijos kanalams stebėti, siekiant nustatyti galimas kliūtis.
- Individualizuotos rekomendacijos: AI gali teikti asmenines rekomendacijas, padedančias darbuotojams optimizuoti darbo dieną ir pagerinti bendrą produktyvumą. Pavyzdžiui, dirbtinis intelektas gali pasiūlyti darbuotojui padaryti pertrauką, jei jis per ilgai dirbo be pertraukos.
- Patobulintas bendravimas: Jūs galite skirti tiek laiko skaitydami el. laiškus, DM ir kitą bendravimą, kiek skiriate produktyviam darbui. AI gali analizuoti geriausius tam tikrų pranešimų komunikacijos kanalus ir nustatyti, kur komunikacijos kanalai trukdo.
- Darbo grafikų optimizavimas: Turint prieštaringų užuominų apie „Big Brother“, dirbtinis intelektas gali būti naudojamas analizuojant duomenis apie tai, kada darbuotojai yra produktyviausi. Įskaitant siūlymą pakeisti darbuotojo darbo dieną, atsižvelgiant į jų produktyvumo modelius.
Įsipareigojimų stebėjimas gali būti ne jūsų mėgstamiausia tema, tačiau, nesvarbu, ar gerai, ar blogai, jis vis dažniau naudojamas nuotoliniam darbo srautui supaprastinti.
2. Virtualūs pagalbininkai
Yra daug dalykų, kuriuos galite padaryti naudodami AI pokalbių robotus, tokius kaip ChatGPT. Tačiau didelius pokalbių robotų kalbų modelius galima labai pritaikyti, kad būtų galima sutelkti dėmesį į konkrečias užduotis. Tai reiškia, kad juos galima lengvai integruoti į nuotolinio darbo sistemas kaip virtualius pagalbininkus.
Galimų funkcijų, kurias jie gali atlikti, sąrašas yra beveik begalinis, tačiau čia yra tik keletas įprastų:
- Atsakymas į bendrus klausimus: Pokalbių robotas gali būti lengvai užprogramuotas su visa svarbia informacija, reikalinga atsakyti į dažniausiai pasitaikančius darbuotojų klausimus.
- Asmeninė pagalba: Čia svarbiausias veiksnys yra pokalbių robotų gebėjimas mokytis. Laikui bėgant pokalbių robotai gali išmokti jūsų įpročius ir pageidavimus, kad galėtų teikti labiau asmeninę pagalbą.
- Atsiliepimų teikimas: Pokalbių robotai gali būti naudojami kaip „priekinės linijos“ redaktorius, teikiantis išankstinius atsiliepimus apie dokumentų juodraščius, pristatymus ir bet kokį kitą rašytinį darbą.
- Pagalba planuojant: pokalbių robotai gali padėti planuoti susitikimus ir susitikimus, sutaupyti laiko ir sumažinti planavimo konfliktų riziką. Pavyzdžiui, pokalbių robotas gali padėti rasti abipusiai prieinamą laiką susitikimui su kolega.
Tai tik keletas būdų, kaip pokalbių robotai jau gali padėti nuotoliniams darbuotojams. Tačiau verta atsiminti, kad tai dar tik nauja technologija, o tokie įrankiai tik dar labiau galingi.
3. Patobulintas saugumas
Amžius, kai visi įmonės duomenys buvo saugiai saugomi namų tinkle, jau seniai praėjo. Kad nuotolinis darbas galėtų dirbti, duomenys turi būti laisvai prieinami darbuotojams, naudojantiems įvairius įrenginius ir dažnai per viešuosius tinklus.
Saugumo specialistams tai yra košmariškas scenarijus. Jie nebegali visų savo duomenų suvynioti į apsauginės vatos sluoksnius. Dabar jiems reikia pasiimti papildomai galinio taško saugumo priemonės, kai prieigai prie įmonės duomenų naudojami asmeniniai įrenginiai.
Siekiant padėti su tuo kovoti, dirbtinis intelektas vis dažniau integruojamas kaip papildomas sluoksnis į saugos krūvas. Pavyzdžiui, saugumas yra vienas iš stebina kompiuterinės vizijos naudojimo būdai.
„Tradiciškesnis“ metodas apima AI naudojimą neįprastiems prisijungimo šablonams ar įtartinai veiklai aptikti. Be to, dirbtinis intelektas gali padėti organizacijoms laikytis taisyklių, pvz., GDPR arba HIPAA, nustatydamas ir apsaugodamas neskelbtinus duomenis.
4. Žmogiškųjų išteklių racionalizavimas
Naujų darbuotojų ar laisvai samdomų vertėjų priėmimas ir mokymas gali būti našta personalo skyriams. Tačiau dirbtinis intelektas vis dažniau naudojamas automatizuoti daugelį procesų, kurie, nors ir būtini, užima daug laiko ir dažnai vargina.
Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto valdomi pokalbių robotai gali būti naudojami atsakant į įprastus naujų darbuotojų klausimus, todėl personalo darbuotojai gali sutelkti dėmesį į sudėtingesnes užduotis. Dirbtinis intelektas taip pat gali būti naudojamas darbuotojų mokymui stebėti ir būsimiems mokymams pritaikyti atsižvelgiant į darbuotojų progresą.
AI taip pat gali padėti personalo skyriams atlikti įdarbinimo procedūras. Dirbtinio intelekto įrankiai gali analizuoti gyvenimo aprašymus ir programas, kad nustatytų labiausiai kvalifikuotus kandidatus.
5. Analizė
Analitikos naudojimas darbo praktikai supaprastinti nėra naujiena; tai buvo su mumis nuo neatmenamų laikų. Nors prieiga prie sudėtingos analizės buvo prieinama dešimtmečius, AI pakelia analizę į naują lygį.
Tačiau suprasti, kas yra visuose tuose duomenyse ir ką su jais galima padaryti, buvo nepaprastai daug išteklių. Tačiau dabar, kai dirbtinis intelektas gali būti naudojamas analizei analizuoti, galima surinkti didžiulius duomenų kiekius. Taip pat labai padidėja išmatuojamų metrikų skaičius.
Pavyzdžiui, AI gali analizuoti duomenis iš serverių ir net nuotolinių darbuotojų kompiuterių. Naudodamas šiuos duomenis, jis gali aptikti galimus aparatinės įrangos gedimus prieš jiems įvykstant. Daugelis kitų šiame straipsnyje aptartų dirbtinio intelekto naudojimo būdų taip pat labai priklauso nuo AI gebėjimo peržiūrėti ir analizuoti didžiulius duomenų kiekius.
6. Darbo eigos automatizavimas
Nuotolinis darbas, ypač komandose, labai priklauso nuo sklandžių darbo eigos procesų. Juos reikia suderinti, kad jie būtų paprasti ir produktyvūs. Problema ta, kad šie kriterijai dažnai yra vienas kitą paneigiantys. Darbo eigos dažnai būna sudėtingos dėl būtinybės ir dėl to gali nukentėti produktyvumas.
Štai keletas pavyzdžių, kaip AI gali padėti automatizuoti darbo eigą.
- Atlikite pasikartojančias užduotis: AI gali atlaisvinti jūsų laiko, kad galėtumėte susikoncentruoti į svarbesnes užduotis, atlikdami daug laiko reikalaujančias užduotis. Tai apima duomenų įvedimo, dokumentų apdorojimo ir failų organizavimo pavyzdžius.
- Sukurkite individualizuotas darbo eigas: AI gali būti naudojamas kuriant individualizuotas darbo eigas atskiriems komandos nariams. Tai gali būti pagrįsta tokiais veiksniais kaip jų įgūdžiai, pageidavimai ir darbo krūvis. Rezultatas – darbuotojų komanda, kuri atlieka užduotis, kurios geriausiai atitinka jų stipriąsias puses.
- Nustatykite darbo eigos kliūtis: Mašininio mokymosi algoritmai gali būti naudojami analizuojant darbo eigos duomenų šablonus, nustatant galimas kliūtis arba sritis, kuriose procesus būtų galima patobulinti.
Supaprastinus darbo eigą, AI gali atlikti didelį vaidmenį didinant nuotolinių komandų produktyvumą.
AI ir nuotolinis darbas: tam tikros santuokos
AI įrankių naudojimas buvo tiesiog netikėtas. Dar tik pradedame suprasti, kuo jie bus naudingi (ar trukdys?) visuomenei. Nutolusioms komandoms jos tikrai jau aukso vertės, ir ši priklausomybė nuo jų tik didės.
Kai dirbtinis intelektas tampa vis sudėtingesnis, galime tikėtis, kad jis atliks dar didesnį vaidmenį dirbant nuotoliniu būdu, automatizuodamas daugiau užduočių, gerindamas bendradarbiavimą ir bendravimą bei padidins bendrą produktyvumą.
Nors nerimaujama dėl dirbtinio intelekto poveikio užimtumui, akivaizdu, kad trumpuoju laikotarpiu AI turės gali būti labai naudinga nuotolinėms komandoms supaprastinant darbo eigą ir įgalinant efektyvesnį ir efektyvesnį darbą praktikos. Apskritai, nėra jokių abejonių, kad dirbtinis intelektas ir nuotolinis darbas yra tam tikra santuoka, kuri toliau vystysis ir formuos darbo ateitį.