6 veidi, kā AI tiek izmantots, lai racionalizētu tālvadības un hibrīddarbu

Tālvadības un hibrīda darba modeļu pieaugums ir piedzīvojis graujošas izmaiņas mūsu darba veidā. Bet tas nav vienīgais bloka traucējošais spēks. AI izmantošanas eksponenciālais pieaugums ir mainījis veidu, kā mēs mijiedarbojamies ar tehnoloģijām.

Tādi rīki kā ChatGPT, Bing Chat un Google Bard ir AI publiskā seja. Taču aizkulisēs AI tiek integrēts daudzos ikdienas uzdevumos un procesos. Apskatīsim, kā divi lielie nesenie traucētāji apvienojas, lai racionalizētu attālo darbu.

1. Produktivitātes uzlabošana, izmantojot iesaistes uzraudzību

Maz ticams, ka tas nonāks jūsu iecienītāko sarakstā, taču AI izmantošana darbplūsmas un saziņas kanālu uzraudzībai var uzlabot produktivitāti. Neņemot vērā morālās sekas, šeit ir daži veidi, kā šī mērķa sasniegšanai tiek izmantota iesaistes uzraudzība, izmantojot AI.

• Neefektivitātes noteikšana: AI tiek izmantots, lai uzraudzītu darba un saziņas kanālus, lai identificētu iespējamās vājās vietas.
  instagram viewer
• Personalizēti ieteikumiAI var sniegt personalizētus ieteikumus, lai palīdzētu darbiniekiem optimizēt savu darba dienu un uzlabot vispārējo produktivitāti. Piemēram, AI var ieteikt darbiniekam paņemt pārtraukumu, ja viņš ir strādājis pārāk ilgi bez pārtraukuma.
• Uzlabota komunikācija: varat pavadīt tikpat daudz laika, lasot e-pastus, DM un citu saziņu, cik veltāt produktīvam darbam. AI var analizēt labākos saziņas kanālus konkrētiem ziņojumiem un noteikt, kur saziņas kanāli rada šķēršļus.
• Darba grafiku optimizēšana: ņemot vērā pretrunīgos ieteikumus par Big Brother, AI var izmantot, lai analizētu datus par to, kad darbinieki ir visproduktīvākie. Tostarp ieteikums veikt izmaiņas darbinieka darba dienā, pamatojoties uz viņu produktivitātes modeļiem.

Iesaistīšanās uzraudzība var nebūt jūsu iecienītākā tēma, taču tā tiek arvien vairāk izmantota, lai racionalizētu attālās darbplūsmas.

2. Virtuālie palīgi

Tur ir daudzas lietas, ko varat darīt ar AI tērzēšanas robotiem, piemēram, ChatGPT. Taču lielos valodu modeļus, kas atrodas aiz tērzēšanas robotiem, var ļoti pielāgot, lai koncentrētos uz konkrētiem uzdevumiem. Tas nozīmē, ka tos var viegli integrēt attālinātā darba sistēmās kā virtuālus palīgus.

Iespējamo funkciju saraksts, ko tie var veikt, ir gandrīz bezgalīgs, taču šeit ir tikai dažas no izplatītākajām:

• Atbildot uz bieži uzdotiem jautājumiem: Tērzēšanas robotu var viegli ieprogrammēt ar visu būtisko informāciju, kas nepieciešama, lai atbildētu uz biežākajiem darbinieku jautājumiem.
• Personalizēta palīdzība: Tērzēšanas robotu spēja mācīties šeit ir kritisks faktors. Tērzēšanas roboti laika gaitā var apgūt jūsu paradumus un vēlmes, lai sniegtu personalizētāku palīdzību.
• Atsauksmju sniegšana: Tērzēšanas robotus var izmantot kā “pirmās līnijas” redaktoru, lai sniegtu agrīnas atsauksmes par dokumentu melnrakstiem, prezentācijām un jebkuru citu rakstisku darbu.
• Palīdzība plānošanā: tērzēšanas roboti var palīdzēt ieplānot sapulces un tikšanās, ietaupot laiku un samazinot plānošanas konfliktu risku. Piemēram, tērzēšanas robots varētu palīdzēt atrast abpusēji pieejamu laiku tikšanās reizei ar kolēģi.

Šie ir tikai daži no veidiem, kā tērzēšanas roboti jau var palīdzēt attālinātajiem darbiniekiem. Bet ir vērts atcerēties, ka šī joprojām ir jauna tehnoloģija, un šādi rīki tikai kļūs jaudīgāki.

3. Uzlabota drošība

Laikmets, kad visi uzņēmuma dati tika droši glabāti mājas tīkla drošībā, jau sen ir pagājis. Lai attālināts darbs varētu strādāt, datiem ir jābūt brīvi pieejamiem darbiniekiem, kuri izmanto visa veida ierīces un bieži vien izmantojot publiskos tīklus.

Drošības speciālistiem tas ir murgains scenārijs. Viņi vairs nevar ietīt visus savus datus aizsargājošas vates slāņos. Tagad viņiem ir jāņem papildus galapunkta drošības pasākumi, kad tiek izmantotas personīgās ierīces, lai piekļūtu uzņēmuma datiem.

Lai palīdzētu ar to cīnīties, mākslīgais intelekts arvien vairāk tiek integrēts kā papildu slānis drošības paketēs. Piemēram, drošība ir viena no pārsteidzoši veidi, kā tiek izmantota datorredze.

“Tradicionālāka” metode ietver AI izmantošanu, lai noteiktu neparastus pieteikšanās modeļus vai aizdomīgas darbības. Turklāt mākslīgais intelekts var palīdzēt organizācijām ievērot tādus noteikumus kā GDPR vai HIPAA, identificējot un aizsargājot sensitīvus datus.

4. Cilvēkresursu racionalizēšana

Jaunu darbinieku vai ārštata darbinieku uzņemšana un apmācība var būt slogs personāla nodaļām. Taču mākslīgais intelekts arvien vairāk tiek izmantots, lai automatizētu daudzus procesus, kas, lai arī ir būtiski, ir laikietilpīgi un bieži vien nogurdinoši.

Piemēram, ar mākslīgo intelektu darbināmus tērzēšanas robotus var izmantot, lai atbildētu uz bieži uzdotiem jauniem darbiniekiem uzdotiem jautājumiem, tādējādi ļaujot personāla personālam koncentrēties uz sarežģītākiem uzdevumiem. AI var arī izmantot, lai uzraudzītu darbinieku apmācību un pielāgotu turpmāko apmācību, pamatojoties uz darbinieku progresu.

AI var arī palīdzēt personāla departamentiem darbā pieņemšanas procedūrās. Ar AI darbināmi rīki var analizēt CV un lietojumprogrammas, lai identificētu viskvalificētākos kandidātus.

5. Analytics

Analītikas izmantošana darba prakses racionalizēšanai nav nekas jauns; tas ir bijis ar mums kopš neatminamiem laikiem. Lai gan piekļuve sarežģītai analīzei ir bijusi pieejama jau vairākus gadu desmitus, AI paceļ analīzi jaunā līmenī.

Tomēr izpratne par to, kas ir ietverts visos šajos datos un ko ar tiem varētu darīt, bija neticami resursietilpīgs. Taču tagad, kad AI var izmantot analītikas analīzei, var iegūt milzīgus datu apjomus. Arī izmērāmo metrikas skaits ir ievērojami palielināts.

Piemēram, AI var analizēt datus no serveriem un pat attāliem darbinieku datoriem. Izmantojot šos datus, tas var atklāt iespējamās aparatūras kļūmes, pirms tās rodas. Lielākā daļa citu AI lietojumu, par kuriem mēs runājām šajā rakstā, arī lielā mērā ir atkarīgi no AI spējas izsekot un analizēt milzīgus datu apjomus.

6. Darbplūsmu automatizācija

Attālinātais darbs, īpaši komandās, ir ļoti atkarīgs no vienmērīgiem darbplūsmas procesiem. Tie ir jānoregulē, lai tie būtu gan vienkārši, gan produktīvi. Problēma ir tā, ka šie kritēriji bieži ir viens otru izslēdzoši. Nepieciešamības dēļ darbplūsmas bieži ir sarežģītas, un rezultātā var ciest produktivitāte.

Šeit ir daži piemēri, kā AI var palīdzēt, automatizējot darbplūsmas.

• Veiciet atkārtotus uzdevumus: AI var atbrīvot jūsu laiku, lai koncentrētos uz svarīgākiem uzdevumiem, veicot laikietilpīgus uzdevumus. Tas ietver datu ievades, dokumentu apstrādes un failu organizēšanas piemērus.
• Izveidojiet personalizētas darbplūsmas: AI var izmantot, lai izveidotu personalizētas darbplūsmas atsevišķiem komandas locekļiem. Tas var būt balstīts uz tādiem faktoriem kā viņu prasmes, vēlmes un darba slodze. Rezultāts ir personāla komanda, kas strādā pie uzdevumiem, kas vislabāk atbilst viņu stiprajām pusēm.
• Identificējiet darbplūsmas vājās vietas: Mašīnmācīšanās algoritmus var izmantot, lai analizētu darbplūsmas datu modeļus, identificējot iespējamās vājās vietas vai jomas, kurās procesus varētu uzlabot.

Racionalizējot darbplūsmas, AI var būt liela nozīme attālo komandu produktivitātes palielināšanā.

AI un attālā darbība: sava veida laulības

AI rīku izmantošana ir bijusi tikai vētraina. Mēs tikai sākam saprast, kā tie dos labumu (vai traucēs?) sabiedrībai. Attālinātām komandām tās noteikti jau ir zelta vērtas, un šī atkarība no tām tikai pieaugs.

Tā kā mākslīgais intelekts kļūst arvien sarežģītāks, mēs varam sagaidīt, ka tam būs vēl lielāka loma attālinātajā darbā, automatizējot vairāk uzdevumu, uzlabojot sadarbību un komunikāciju un uzlabojot kopējo produktivitāti.

Lai gan pastāv bažas par AI ietekmi uz nodarbinātību, ir skaidrs, ka īstermiņā AI ir potenciāls sniegt lielu labumu attālām komandām, racionalizējot darbplūsmas un nodrošinot efektīvāku un iedarbīgāku darbu prakses. Kopumā nav šaubu, ka mākslīgais intelekts un attālais darbs ir sava veida laulība, kas turpinās attīstīties un veidos darba nākotni.