10 skyrių apie praktinius žingsnius, kaip diegti dirbtinį intelektą kuriant komandą siekiant maksimalaus efektyvumo ir įsitraukimo (2024)

AI vaidmuo šiuolaikiniame komandos kūrime

AI įvadas komandos formavimui

Dirbtinis intelektas (AI) keičia tai, kaip kuriamos ir valdomos komandos šiuolaikinėje darbo vietoje. Nuo kasdieninių užduočių automatizavimo iki gilių įžvalgų apie komandos dinamiką, dirbtinis intelektas formuoja komandos formavimą taip, kaip prieš kelerius metus galėjome tik pasvajoti.

Svarba ir nauda

Dirbtinio intelekto vaidmuo kuriant komandą gali būti vertinamas įvairiais objektyvais: efektyvumu, efektyvumu ir patobulinta žmogaus patirtimi.

Komandos formavimo efektyvumas

AI įrankiai supaprastina įdarbinimo ir priėmimo procesus, žymiai sumažindami laiką ir reikalingus išteklius. Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto algoritmai gali per kelias sekundes peržiūrėti tūkstančius gyvenimo aprašymų ir nustatyti geriausius kandidatus pagal iš anksto nustatytus kriterijus. Tai leidžia personalo specialistams akcentas apie strateginius komandos formavimo aspektus.

„AI kalba ne apie žmogų prieš mašiną, o apie žmogų su mašina. Kartu mes galime pasiekti kur kas daugiau“. – Ginni Rometty, buvęs IBM generalinis direktorius

Komandos dinamikos efektyvumas

AI suteikia įžvalgų apie komandos dinamiką, kurios anksčiau nebuvo įmanoma gauti. Atlikdama duomenų analizę ir modelių atpažinimą, dirbtinis intelektas gali nustatyti galimas komandos sąveikos problemas ir pasiūlyti intervencijas prieš problemų paūmėjimą. Šis iniciatyvus požiūris padidina komandos sanglaudą ir produktyvumą.

Patobulinta žmogiškoji patirtis

AI taip pat atlieka lemiamą vaidmenį kuriant labiau suasmenintą ir patrauklesnę komandos narių patirtį. Pavyzdžiui, dirbtiniu intelektu pagrįsti įrankiai gali pasiūlyti asmeniniams poreikiams pritaikytus mokymo ir tobulėjimo planus, užtikrinant, kad būtų atsižvelgta į kiekvieno komandos nario unikalius poreikius ir stipriąsias puses.

Susijusi istorija: „Google“ AI naudojimas

„Google“ AI plačiai naudojamas komandos formavimui ir našumui pagerinti. Vienas ryškus pavyzdys yra Aristotelio projekto iniciatyva, kurios tikslas buvo suprasti efektyvių komandų dinamiką. Naudodama dirbtinį intelektą analizuodama daugelio komandų duomenis, „Google“ nustatė penkias pagrindines sėkmingų komandų savybes, įskaitant psichologinį saugumą ir patikimumą. Ši įžvalga padėjo formuoti jų komandos formavimo strategijas.

„Tikroji AI galia slypi ne žmonių pakeitime, o jų gebėjimų didinimo“. – Sundar Pichai, „Google“ generalinis direktorius

Oficiali statistika ir poveikis

Remiantis McKinsey & Company atliktu tyrimu, įmonės, kurios naudoja dirbtinį intelektą savo žmogiškųjų išteklių funkcijoms, praneša, kad produktyvumas padidėjo 50%, o darbuotojų kaita sumažėjo 30%. Ši statistika pabrėžia apčiuopiamą AI integravimo į komandos formavimo procesus naudą.

AI vaidmuo kuriant šiuolaikinę komandą yra daugialypis ir turi didelį poveikį. Didindamas efektyvumą, teikdamas gilias įžvalgas apie komandos dinamiką ir kurdamas individualizuotą patirtį, dirbtinis intelektas iš esmės keičia komandų formavimą, valdymą ir optimizavimą. Dirbtinio intelekto technologijai toliau tobulėjant, jos įtaka komandos formavimui tik didės ir žada dar naujoviškesnius ir veiksmingesnius būdus stiprinti našias komandas.

Kaip AI pagerina įdarbinimo procesus

Automatizuota kandidatų atranka

AI pakeitė įdarbinimo procesą automatizuodamas kandidatų atranką. Tradiciniai gyvenimo aprašymų peržiūrėjimo metodai gali atimti daug laiko ir būti linkę į žmonių šališkumą. Tačiau dirbtinis intelektas gali greitai ir be šališkumo apdoroti didelius duomenų kiekius, identifikuodamas tinkamiausius kandidatus pagal konkrečius kriterijus.

AI varomi atrankos įrankiai

AI įrankiai, tokie kaip pokalbių robotai, mašininis mokymasis Gyvenimo aprašymams ir motyvaciniams laiškams įvertinti naudojami algoritmai ir natūralios kalbos apdorojimo (NLP) metodai. Šios priemonės gali identifikuoti raktinius žodžius, kvalifikacijas ir net nuotaikas iš kandidatų pateiktų pasiūlymų, taip užtikrinant išsamesnį ir objektyvesnį atrankos procesą.

„AI pakeis pasaulį labiau nei bet kas žmonijos istorijoje. Daugiau nei elektra. – Dr. Kai-Fu Lee, dirbtinio intelekto ekspertas ir autorius

AI interviu ir atrankoje

AI neapsiriboja tikrinimu; ji apima interviu ir atrankos fazes. Dirbtinio intelekto valdomos virtualios interviu platformos gali analizuoti kandidatų veido išraiškas, balso toną ir žodžių pasirinkimą, kad įvertintų jų tinkamumą vaidmeniui. Ši technologija padeda įvertinti minkšti įgūdžiai ir kultūrinį tinkamumą, kuriuos dažnai sunku išmatuoti.

Pavyzdys: Unilever AI Recruitment

„Unilever“, viena didžiausių pasaulyje plataus vartojimo prekių įmonių, naudoja dirbtinį intelektą savo įdarbinimo procesui. Bendrovė įdiegė AI pagrįstus vaizdo interviu, kuriuose analizuojama kandidatų kalba, tonas ir veido išraiškos. Šis metodas supaprastino jų įdarbinimo procesą, sumažino šališkumą ir pagerino kandidato patirtį.

„AI leidžia mums suteikti objektyvumo priimant sprendimus dėl samdymo, kuris anksčiau buvo neįmanomas. – Leena Nair, „Unilever“ vyriausioji žmogiškųjų išteklių pareigūnė

Atvejų analizės ir pavyzdžiai

Kelios organizacijos sėkmingai integravo dirbtinį intelektą į savo įdarbinimo procesus, parodydamos jos efektyvumą ir naudą.

Oficiali statistika ir poveikis

Remiantis „LinkedIn“ pasaulinių talentų tendencijų ataskaita, 67% samdančių vadybininkų ir įdarbintojų teigia, kad dirbtinis intelektas padeda jiems sutaupyti laiko samdant. Be to, Deloitte atliktas tyrimas parodė, kad organizacijos, naudojančios dirbtinį intelektą įdarbinant, apyvartos rodikliai sumažėja 35 %, o tai pabrėžia technologijos poveikį darbuotojų išlaikymui.

Susijusi istorija: „Hilton Hotels“ AI pokalbių robotai

„Hilton Hotels“, pasaulinė svetingumo lyderė, naudoja dirbtinio intelekto pokalbių robotus, kad galėtų bendrauti su ieškančiais darbo. Šie pokalbių robotai atsako į kandidatų klausimus, vadovauja jiems paraiškų teikimo procese ir netgi atlieka preliminarius patikrinimus. Ši technologija ne tik pagerino „Hilton“ įdarbinimo proceso efektyvumą, bet ir pagerino kandidatų patirtį suteikdama tiesioginę pagalbą ir grįžtamąjį ryšį.

„AI leidžia mums teikti labiau individualizuotą ir labiau reaguojančią patirtį mūsų kandidatams į darbą. – Christopheris Nassetta, „Hilton Worldwide“ generalinis direktorius

AI įtaka įdarbinimo procesui yra didžiulė, todėl siūlome veiksmingesnį, objektyvesnį ir patrauklesnį samdymo metodą. Nuo automatinio patikrinimo iki interviu, pagrįsto dirbtiniu intelektu, technologija keičia tai, kaip įmonės randa ir atrenka geriausius talentus. Kadangi dirbtinis intelektas ir toliau vystosi, tikėtina, kad jo vaidmuo įdarbinimo srityje plėsis ir pasiūlys dar daugiau naujoviškų sprendimų, atitinkančių dinamiškos darbo rinkos poreikius.

AI, skirta įgūdžių įvertinimui ir tobulėjimui

Individualizuotos mokymo programos

AI padarė didelę pažangą personalizuodamas darbuotojų mokymo programas. Analizuodamas individualius veiklos duomenis, AI gali nustatyti konkrečias sritis, kuriose darbuotojui reikia tobulėti, ir pasiūlyti pritaikytus mokymo modulius. Šis tikslingas požiūris užtikrina, kad darbuotojai gautų reikiamus mokymus, kad pagerintų savo įgūdžius ir geriau atliktų savo pareigas.

Pavyzdys: IBM Watson

IBM „Watson“ naudoja dirbtinį intelektą, kad sukurtų personalizuotą mokymosi patirtį darbuotojams. Analizuodamas duomenis apie dabartinius darbuotojų įgūdžius, mokymosi pageidavimus ir karjeros tikslus, Watson gali rekomenduoti konkrečias mokymo programas ir išteklius. Tai padėjo IBM darbuotojams efektyviai tobulinti įgūdžius ir išlikti aktualiems savo pareigose.

„Dirbtinis intelektas pasieks žmogaus lygį maždaug iki 2029 m. Sekite tai, tarkime, iki 2045 m., mūsų civilizacijos intelektą, žmogaus biologinį mašininį intelektą, padauginsime milijardą kartų. – ray Kurzweil, futuristas ir „Google“ inžinerijos direktorius

DI pagrįsta įgūdžių spragų analizė

AI taip pat padeda atlikti įgūdžių trūkumo analizę. Įvertinęs dabartinės darbo jėgos įgūdžius ir palygindamas juos su įgūdžiais, reikalingais būsimoms pareigoms, AI gali nustatyti spragas ir pasiūlyti mokymus, kaip jas užpildyti. Šis iniciatyvus požiūris padeda organizacijoms paruošti savo darbo jėgą ateities iššūkiams.

Realaus pasaulio taikymas: „Siemens“ įgūdžių trūkumo analizė

Siemens, pasaulinė inžinerijos įmonė, naudoja dirbtinį intelektą, kad atliktų įgūdžių trūkumo analizę. Naudodama dirbtinį intelektą darbuotojų duomenims analizuoti, „Siemens“ gali nustatyti įgūdžių trūkumą ir įgyvendinti tikslines mokymo programas. Toks požiūris žymiai pagerino įmonės gebėjimą prisitaikyti prie technologijų pažangos ir rinkos pokyčių.

Sėkmės istorijos

Kelios organizacijos sėkmingai naudojo dirbtinį intelektą, kad pagerintų įgūdžių vertinimą ir tobulinimą, parodydamos jos efektyvumą.

Pavyzdys: „Accenture“ AI pagrįstas mokymasis

„Accenture“ naudoja dirbtinį intelektą savo mokymosi ir tobulėjimo iniciatyvoms skatinti. Analizuodama darbuotojų veiklos duomenis ir mokymosi nuostatas, AI pateikia asmenines mokymosi rekomendacijas. Tai lėmė labiau įsitraukusią darbo jėgą ir geresnį našumą visoje organizacijoje.

„AI ir žmogaus intelekto derinys padės organizacijoms išlikti priekyje. – Julie Sweet, „Accenture“ generalinė direktorė

Oficiali statistika ir poveikis

Remiantis PwC ataskaita, įmonės, kurios naudoja dirbtinį intelektą darbuotojų mokymui ir tobulėjimui, pastebi 32% didesnį darbuotojų įsitraukimą ir 24% bendrų rezultatų pagerėjimą. Ši statistika pabrėžia didelį AI poveikį įgūdžių ugdymui ir darbo jėgos optimizavimui.

Susijusi istorija: „Walmart“ naudoja VR ir AI

Naudoja „Walmart“, vienas didžiausių mažmeninės prekybos tinklų pasaulyje virtuali realybė (VR) ir AI mokyti savo darbuotojus. Imituodami realaus gyvenimo scenarijus, darbuotojai gali praktikuoti savo įgūdžius saugioje ir kontroliuojamoje aplinkoje. AI analizuoja jų veiklą ir teikia grįžtamąjį ryšį, padėdamas darbuotojams tobulinti savo įgūdžius ir pasitikėjimas.

„Naudojame technologiją, kad galėtume geriau apmokyti savo partnerius, o tai galiausiai lemia geresnę klientų patirtį. – Dougas McMillonas, „Walmart“ generalinis direktorius

AI vaidmuo vertinant ir tobulinant įgūdžius yra permainingas, nes jis siūlo individualizuotas mokymo programas, išsamią įgūdžių spragų analizę ir nuolatinio mokymosi galimybes. Naudodamos dirbtinį intelektą organizacijos gali užtikrinti, kad jų darbo jėga išliktų kvalifikuota, įsitraukusi ir pasirengusi įveikti būsimus iššūkius. Dirbtinio intelekto technologijai toliau tobulėjant, jos įtaka įgūdžių ugdymui didės, o tai suteiks dar daugiau novatoriškų sprendimų, kaip pagerinti darbuotojų gebėjimus.

Dirbtinio intelekto valdoma komandos dinamikos analizė

AI įrankiai, skirti komandos elgesio analizei

AI tapo svarbiu įrankiu analizuojant komandos elgesį, suteikiantį įžvalgų, kurios anksčiau buvo neprieinamos. Naudodamos AI algoritmus, organizacijos gali stebėti ir analizuoti komunikacijos modelius, bendradarbiavimą ir bendrą komandos dinamiką, kad nustatytų tobulinimo sritis ir skatintų darnesnę darbo aplinką.

Pavyzdys: Microsoft Teams ir AI

„Microsoft Teams“ integruoja dirbtinį intelektą, kad galėtų analizuoti komunikaciją komandose. Jis stebi sąveikos dažnumą ir toną, padėdamas vadovams suprasti, kaip jų komandos bendradarbiauja ir bendrauja. Ši įžvalga leidžia laiku imtis veiksmų siekiant pagerinti komandos darną ir produktyvumą.

„AI gali padėti mums suprasti, kaip komandos dirba kartu taip, kaip anksčiau negalėjome, todėl bus lengviau priimti sprendimus ir geriau dirbti. – Satja Nadella, „Microsoft“ generalinis direktorius

Komandos sanglaudos stiprinimas naudojant AI

AI įrankiai gali suteikti veiksmingų įžvalgų, kad padidintų komandos sanglaudą. Pavyzdžiui, AI gali nustatyti komunikacijos kliūtis arba nustatyti, kai tam tikri komandos nariai nedalyvauja vienodai. Spręsdami šias problemas, vadovai gali sukurti įtraukesnę ir efektyvesnę komandos aplinką.

Susijusi istorija: „Google“ žmonių analizė

„Google“ žmonių analizės komanda naudoja dirbtinį intelektą, kad ištirtų komandos dinamiką ir pagerintų produktyvumą. Analizuodami duomenis iš įvairių šaltinių, pvz., el. pašto ir susitikimų tvarkaraščius, jie gali nustatyti modelius, kurie prisideda prie sėkmingų komandų. Šis duomenimis pagrįstas metodas padėjo „Google“ pagerinti komandos darną ir našumą visoje organizacijoje.

„Duomenų galia slypi jų gebėjime pasakyti mums tai, ko nežinojome, kad nežinojome. – Laszlo Bockas, buvęs „Google“ žmonių operacijų vyresnysis viceprezidentas

Realaus pasaulio programos

Keletas įmonių sėkmingai naudojo dirbtinį intelektą, kad analizuotų ir pagerintų komandos dinamiką, parodydamos jos praktinę naudą.

Oficiali statistika ir poveikis

„McKinsey“ atlikto tyrimo duomenimis, įmonės, kurios naudoja dirbtinį intelektą komandos dinamikai analizuoti, pastebi, kad bendras komandos darbas padidėja 20%, o konfliktų grupėse sumažėja 15%. Ši statistika parodo didelį AI poveikį gerinant komandos dinamiką ir bendrą organizacijos efektyvumą.

Dirbtinio intelekto pagrįstos įžvalgos komandos vystymui

Dirbtinio intelekto pagrįstos įžvalgos gali padėti vadovams ir komandų lyderiams veiksmingiau plėtoti savo komandas. Teikdamas duomenis apie asmeninį ir komandos darbą, dirbtinis intelektas įgalina tikslines intervencijas, kurios gali pagerinti nuotaiką, produktyvumą ir bendradarbiavimą.

Pavyzdys: IBM Watson komandos kūrime

IBM Watson suteikia vadovams įžvalgų apie komandos veiklą ir bendradarbiavimą. Analizuodamas komunikacijos modelius ir projekto duomenis, Watson gali nustatyti stipriąsias ir silpnąsias komandos puses. Tai leidžia vadovams pritaikyti savo plėtros strategijas, kad išspręstų konkrečias problemas ir išnaudotų stipriąsias puses.

„AI suteikia mums langą į komandos dinamiką, kurios niekada anksčiau neturėjome, todėl galime sukurti stipresnes, darnesnes komandas. – Arvindas Krishna, IBM generalinis direktorius

Dirbtinio intelekto pagrindu sukurta komandos dinamikos analizė suteikia naują supratimo ir komandų veiklos tobulinimo lygį. Naudodamos AI įrankius, organizacijos gali stebėti komunikacijos modelius, stiprinti komandos sanglaudą ir teikti tikslines plėtros intervencijas. Tikimasi, kad dirbtinio intelekto technologijai toliau tobulėjant, jos vaidmuo analizuojant ir tobulinant komandos dinamiką augs, o tai suteiks dar daugiau novatoriškų sprendimų kuriant našias komandas.

Ryšio su AI tobulinimas

AI pokalbių robotai ir virtualūs asistentai

AI pokalbių robotai ir virtualūs asistentai tapo nepakeičiamais įrankiais gerinant komunikaciją komandose. Šie AI valdomi įrankiai gali tvarkyti įprastas užklausas, suplanuoti susitikimus ir netgi teikti projekto atnaujinimus, todėl komandos nariai gali sutelkti dėmesį į sudėtingesnes užduotis.

Pavyzdys: Slack AI integracija

Populiarus komandos bendradarbiavimo įrankis „Slack“ naudoja dirbtinį intelektą, kad pagerintų bendravimą. Slackbot, platformoje integruotas virtualus asistentas, gali atsakyti į klausimus, nustatyti priminimus ir automatizuoti įprastas užduotis. Ši integracija supaprastino komunikaciją, todėl ji tapo efektyvesnė ir vartotojams atima mažiau laiko.

„AI pakeis bendravimą, padarydamas jį veiksmingesnį, leisdamas komandoms sutelkti dėmesį į tai, kas tikrai svarbu. – Stewartas Butterfieldas, „Slack“ generalinis direktorius

Realaus laiko kalbos vertimo įrankiai

Dirbtinio intelekto valdomi realiojo laiko kalbos vertimo įrankiai pakeitė pasaulinių komandų bendravimą. Šios priemonės panaikina kalbos barjerus ir sudaro sąlygas sklandžiai bendradarbiauti skirtingomis kalbomis kalbantiems komandos nariams.

Pavyzdys: „Skype“ vertėjas

„Skype“ vertėjas naudoja AI, kad teiktų vertimą realiuoju laiku balso ir vaizdo skambučių metu. Šis įrankis buvo ypač naudingas tarptautinėms įmonėms, todėl komandos nariai iš skirtingų šalių gali efektyviai bendrauti be kalbos barjerų.

Poveikis nuotolinėms ir tarptautinėms komandoms

Dirbtinio intelekto valdomi komunikacijos įrankiai ypač vertingi nuotolinėms ir tarptautinėms komandoms. Jie užtikrina, kad visi komandos nariai būtų tame pačiame puslapyje, nepaisant jų fizinės vietos ar gimtosios kalbos.

Susijusi istorija: „Microsoft“ AI naudojimas nuotoliniam darbui

„Microsoft“ pirmauja, naudodama dirbtinį intelektą nuotoliniam darbui palaikyti. „Microsoft Teams“ apima AI, kad pagerintų vaizdo skambučių kokybę, užtikrintų transkripciją realiuoju laiku ir palengvintų bendradarbiavimą įvairiose laiko juostose. Tai buvo labai svarbu palaikant produktyvumą ir bendravimą nuotolinėse ir tarptautinėse komandose.

„Technologijos leido mums dirbti iš bet kur, tačiau dirbtinis intelektas leidžia dirbti kartu iš bet kurios vietos. – Satya Nadella, „Microsoft“ generalinis direktorius

Oficiali statistika ir poveikis

Remiantis „Gartner“ ataskaita, organizacijų, naudojančių dirbtinio intelekto pagrindu veikiančias komunikacijos priemones, produktyvumas padidėjo 25%, o komandos bendradarbiavimas – 20%. Ši statistika pabrėžia didelę AI naudą gerinant komandos bendravimą.

Bendradarbiavimo su AI stiprinimas

AI įrankiai ne tik pagerina bendravimą, bet ir pagerina bendrą bendradarbiavimą, nes sklandžiai integruojasi su kitais darbo vietos įrankiais. Jie gali suteikti įžvalgų apie komandos dinamiką, pasiūlyti optimalų susitikimų laiką ir netgi stebėti projekto eigą.

Pavyzdys: Trello ir AI

Trello, projektas valdymas įrankis, naudoja AI, kad padėtų komandoms efektyviau bendradarbiauti. AI funkcijos apima įprastų užduočių automatizavimą, protingus užduočių priskyrimo pasiūlymus ir projekto būsenos atnaujinimus realiuoju laiku. Dėl to komandoms buvo lengviau išlikti organizuotiems ir eiti kelyje.

„DI yra didžiausias produktyvumo įrankis, leidžiantis sutelkti dėmesį į kūrybingą ir strateginį darbą tvarkant kasdienes problemas. – Michaelas Pryoras, vienas iš „Trello“ įkūrėjų

AI vaidmuo gerinant komandos bendravimą yra transformuojantis. Nuo pokalbių robotų ir virtualių asistentų iki realiojo laiko vertimo įrankių, dirbtinis intelektas daro bendravimą efektyvesnį, efektyvesnį ir įtraukesnį. Šios pažangos ypač naudingos nuotolinėms ir tarptautinėms komandoms, užtikrinančioms, kad visi palaikytų ryšį ir bendradarbiautų. Dirbtinio intelekto technologijai toliau tobulėjant, jos įtaka komandos bendravimui tik didės, o tai suteiks dar daugiau novatoriškų sprendimų, kaip pagerinti mūsų bendrą darbą.

AI našumo stebėjime ir atsiliepimuose

Nuolatinis veiklos vertinimas

Dirbtinis intelektas iš esmės pakeitė našumo vertinimo būdus, įgalindamas nuolatinius, realiu laiku atliekamus vertinimus, o ne pasikliauti vien periodinėmis peržiūromis. Šis pakeitimas leidžia vadovams greitai spręsti problemas ir atpažinti pasiekimus, kai jie įvyksta.

Pavyzdys: „BetterWorks“ dirbtiniu intelektu pagrįstas našumo valdymas

„BetterWorks“ naudoja AI, kad padėtų organizacijoms nuolat stebėti ir valdyti darbuotojų veiklą. Platforma teikia grįžtamąjį ryšį realiuoju laiku, tikslų stebėjimą ir veiklos analizę, leidžiančią vadovams priimti duomenimis pagrįstus sprendimus ir laiku teikti paramą savo komandoms.

„Nuolatinis AI teikiamas grįžtamasis ryšys padeda darbuotojams laikytis savo tikslų ir pagerinti bendrą produktyvumą. – Dougas Dennerline'as, „BetterWorks“ generalinis direktorius

AI nešališkam atsiliepimui gauti

Vienas iš svarbiausių AI privalumų stebint našumą yra galimybė teikti nešališką grįžtamąjį ryšį. AI sistemos gali objektyviai analizuoti našumo duomenis be asmeninio šališkumo įtakos paveikti žmogaus sprendimas.

Susijusi istorija: IBM AI veiklos apžvalgose

IBM įdiegė dirbtinį intelektą savo veiklos peržiūros procese, kad sumažintų šališkumą ir pateiktų tikslesnius vertinimus. Analizuodama daugybę duomenų taškų, nuo projekto rezultatų iki kolegų atsiliepimų, dirbtinis intelektas padeda užtikrinti, kad vertinimai būtų pagrįsti objektyviais kriterijais, todėl bus atliekamos teisingesnės ir veiksmingesnės veiklos apžvalgos.

„AI gali pašalinti šališkumą atliekant veiklos apžvalgas, užtikrinant, kad kiekvienas darbuotojas būtų įvertintas teisingai ir tiksliai. – Ginni Rometty, buvęs IBM generalinis direktorius

Naudojamų AI įrankių pavyzdžiai

Organizacijos naudoja keletą dirbtinio intelekto įrankių, kad pagerintų veiklos stebėjimo ir grįžtamojo ryšio procesus, kurių kiekvienas siūlo unikalias funkcijas ir privalumus.

Oficiali statistika ir poveikis

Remiantis Deloitte ataskaita, įmonės, kurios naudoja dirbtinį intelektą veiklos stebėjimui, patiria 39 % didesnį darbuotojų įsitraukimą ir 31 % pagerėjimą. Ši statistika pabrėžia teigiamą AI poveikį darbuotojų moralei ir produktyvumui.

Atsiliepimo proceso tobulinimas

AI pagerina grįžtamojo ryšio procesą, padarydamas jį dažnesnį, aktualesnį ir veiksmingesnį. Užuot laukę kasmetinių peržiūrų, darbuotojai nuolat gauna grįžtamąjį ryšį, pagal kurį gali veikti nedelsiant, todėl nuolat tobulėja ir tobulėja.

Pavyzdys: „Culture Amp“ nuolatinio grįžtamojo ryšio sistema

„Culture Amp“, darbuotojų įtraukimo platforma, naudoja dirbtinį intelektą, kad palengvintų nuolatinį grįžtamąjį ryšį. Sistema renka grįžtamąjį ryšį iš įvairių šaltinių, juos analizuoja ir teikia realias įžvalgas tiek darbuotojams, tiek vadovams. Šis nuolatinis grįžtamojo ryšio ciklas padeda išlaikyti aukštą įsitraukimo ir našumo lygį.

„Geriausios komandos nuolat teikia ir gauna grįžtamąjį ryšį, o AI gali padėti padaryti šį procesą sklandų ir veiksmingą. – Didier Elzinga, „Cultural Amp“ generalinis direktorius

Realaus pasaulio taikymas: „Walmart“ našumo stebėjimas

„Walmart“ naudoja dirbtinį intelektą, kad galėtų stebėti savo darbuotojų veiklą, ypač platinimo centruose. AI sistemos stebi tokius rodiklius kaip produktyvumas, tikslumas ir lankomumas, suteikdamos vadovams duomenis realiuoju laiku, kad jie galėtų priimti pagrįstus sprendimus. Šis požiūris leido žymiai pagerinti veiklos efektyvumą ir darbuotojų veiklą.

AI vaidmuo stebint našumą ir grįžtamąjį ryšį yra transformuojantis, teikiantis nuolatines, nešališkas ir veiksmingas įžvalgas, kurios pagerina darbuotojų tobulėjimą ir organizacijos veiklą. Naudodamos dirbtinio intelekto įrankius, įmonės gali užtikrinti teisingesnį vertinimą, savalaikį grįžtamąjį ryšį ir didesnį įsitraukimo bei produktyvumo lygį. Dirbtinio intelekto technologijai toliau tobulėjant, jos įtaka veiklos stebėjimui ir grįžtamajam ryšiui tik didės ir pasiūlys dar daugiau naujoviškų sprendimų, kaip optimizuoti darbo jėgos našumą.

Personalizuokite darbuotojų patirtį naudojant AI

Pritaikyta darbo aplinka

AI padeda kurti pritaikytą darbo aplinką, atitinkančią kiekvieno darbuotojo unikalius poreikius ir pageidavimus. Analizuodamas duomenis apie darbo įpročius, produktyvumo modelius ir individualius pageidavimus, dirbtinis intelektas gali rekomenduoti asmeninius darbo vietų, tvarkaraščių ir įrankių koregavimus.

Pavyzdys: AI „Office Design“.

Tokios įmonės kaip „WeWork“ naudoja dirbtinį intelektą kurdamos biuro patalpas, kurios padidina produktyvumą ir darbuotojų pasitenkinimą. AI analizuoja duomenis apie tai, kaip darbuotojai naudojasi skirtingomis biuro sritimis, todėl galima sukurti pritaikytas darbo erdves, kurios skatina efektyvumą ir komfortą.

„DI leidžia mums sukurti tokias darbo vietas, kurios tikrai patenkintų mūsų darbuotojų poreikius, didindamos produktyvumą ir gerovę. – Adamas Neumannas, „WeWork“ įkūrėjas

AI darbuotojų gerovės programose

AI vaidina lemiamą vaidmenį kuriant ir valdant darbuotojų sveikatingumo programas. Šios programos yra pritaikytos individualiems darbuotojų sveikatos poreikiams ir gerovės tikslams, skatinant sveikesnę ir labiau įsitraukusią darbo jėgą.

Pavyzdys: „Virgin Pulse“ AI maitinama sveikatingumo platforma

„Virgin Pulse“ naudoja dirbtinį intelektą, kad pasiūlytų personalizuotas sveikatingumo rekomendacijas darbuotojams. Platforma analizuoja nešiojamų prietaisų duomenis, sveikatos įvertinimus ir veiklos žurnalus, kad pateiktų individualius patarimus mityba, naudotisir psichikos sveikatos.

„Mūsų dirbtiniu intelektu pagrįsta sveikatingumo platforma padeda darbuotojams priimti sveikesnius sprendimus, teikdama asmenines rekomendacijas ir paramą. – Davidas Osborne'as, „Virgin Pulse“ generalinis direktorius

Privalumai ir iššūkiai

Nors dirbtinio intelekto naudojimas personalizuojant darbuotojų patirtį yra reikšmingas, yra ir iššūkių, kuriuos organizacijos turi spręsti.

Oficiali statistika ir poveikis

Remiantis PwC atliktais tyrimais, įmonės, kurios diegia dirbtinio intelekto pagrįstą personalizavimą savo darbuotojų patirtimi, praneša, kad darbuotojų pasitenkinimas padidėjo 28%, o produktyvumas - 21%. Ši statistika pabrėžia teigiamą personalizuotos darbo aplinkos poveikį tiek darbuotojų gerovei, tiek organizacijos veiklai.

Susijusi istorija: „Adobe“ AI naudodamas asmeninius potyrius

„Adobe“ naudoja dirbtinį intelektą, kad personalizuotų darbuotojų patirtį per programą „Life@Adobe“. Ši programa naudoja AI darbuotojų atsiliepimams, įsitraukimo lygiams ir veiklos duomenims analizuoti, kad pasiūlytų pritaikytus išteklius ir palaikymą. Pavyzdžiui, dirbtinio intelekto pagrįstos įžvalgos paskatino sukurti pritaikytas plėtros programas ir sveikatinimo iniciatyvas, kurios patenkintų individualius darbuotojų poreikius.

„Personalizavimas yra raktas į darbuotojų potencialo išlaisvinimą ir darbo aplinkos, kurioje kiekvienas gali klestėti, kūrimą“. – Shantanu Narayen, „Adobe“ generalinis direktorius

AI keičia tai, kaip organizacijos personalizuoja darbuotojų patirtį. Kurdamas pritaikytą darbo aplinką ir individualizuotas sveikatingumo programas, dirbtinis intelektas padeda padidinti darbuotojų pasitenkinimą, produktyvumą ir bendrą gerovę. Tačiau norėdamos visapusiškai pasinaudoti šiais pranašumais, įmonės turi spręsti problemas, susijusias su privatumu ir galimu AI algoritmų šališkumu. AI technologijai toliau tobulėjant, jos gebėjimas pagerinti darbuotojų patirtį tik augs ir pasiūlys dar daugiau naujoviškų sprendimų, kaip sukurti palankią ir patrauklią darbo vietą.

Etikos aspektai kuriant dirbtinį intelektą skatinamą komandą

Privatumo klausimai

AI kuriant komandą dažnai apima daugybės darbuotojų duomenų rinkimą ir analizę. Nors tai gali paskatinti efektyvesnį valdymą ir suasmenintą patirtį, tai taip pat kelia didelių susirūpinimą dėl privatumo. Darbuotojai gali būti atsargūs dėl to, kaip naudojami jų duomenys ir ar gerbiamas jų privatumas.

Pavyzdys: BDAR ir darbuotojų duomenys

Bendrasis duomenų apsaugos reglamentas (BDAR) Europos Sąjungoje nustato griežtas gaires, kaip turi būti renkami, tvarkomi ir saugomi asmens duomenys. AI naudojančios įmonės turi užtikrinti, kad jos laikytųsi tokių taisyklių, kad apsaugotų darbuotojų privatumą ir išvengtų didelių baudų.

„Duomenų privatumas nėra privilegija, tai pagrindinė teisė. – Timas Kuko, „Apple“ generalinis direktorius

AI algoritmų šališkumas

AI algoritmai kartais gali išlaikyti ar net sustiprinti esamus paklaidas, jei jie nėra tinkamai stebimi ir koreguojami. Tai labai svarbus komandos formavimo klausimas, kur svarbiausia yra sąžiningumas ir teisingumas.

Susijusi istorija: „Amazon“ įdarbinimo įrankis

„Amazon“ sukūrė dirbtinio intelekto įdarbinimo įrankį, kuris buvo neobjektyvus prieš moteris. Priemonė, parengta pagal per dešimt metų pateiktus gyvenimo aprašymus, buvo palankesnė kandidatams vyrams, nes technologijų pramonėje daugiausia vyrų. Tai paskatino „Amazon“ atsisakyti projekto ir pabrėžia, kaip svarbu spręsti AI sistemų šališkumą.

„AI gali atspindėti savo kūrėjų šališkumą, o tai reiškia, kad mums reikia įvairių komandų, kuriančių šias technologijas, kad būtų užtikrintas teisingumas. – Fei-Fei Li, Stanfordo į žmogų orientuoto AI instituto direktorius

Švelninimo strategijos

Organizacijos turi įgyvendinti strategijas, skirtas sušvelninti privatumo problemas ir šališkumą kuriant dirbtinio intelekto komandą. Tai apima skaidrios praktikos derinį, reguliarius auditus ir įtraukiančių AI sistemų kūrimą.

Oficiali statistika ir poveikis

Remiantis „AI Now Institute“ ataskaita, 78 % DI praktikų pripažįsta, kad DI šališkumas yra svarbi problema, o 62 % įmonių ėmėsi veiksmų, kad pašalintų šį šališkumą. Be to, „Capgemini“ atliktas tyrimas parodė, kad 61% darbuotojų labiau pasitiki dirbtinio intelekto sistemomis, jei jų įmonės yra skaidrios apie tai, kaip šios sistemos veikia ir kaip naudojami duomenys.

Etinės AI sistemos

Sukurti etiškas AI sistemas ir jų laikytis yra labai svarbu siekiant sumažinti su DI susijusią riziką kuriant komandą. Šios sistemos turėtų apimti duomenų privatumo, šališkumo mažinimo ir skaidrumo gaires.

Pavyzdys: IBM pasitikėjimo ir skaidrumo principai

IBM nustatė pasitikėjimo ir skaidrumo AI principų rinkinį, pabrėždama atsakomybės už duomenis, algoritmų teisingumo ir skaidrumo svarbą. Šie principai vadovaujasi IBM AI kūrimu ir įgyvendinimu, užtikrinant, kad etiniai sumetimai būtų svarbiausi.

„Manome, kad dirbtinis intelektas turi būti pagrįstas pasitikėjimo ir skaidrumo principais, kad būtų iš tikrųjų naudinga visuomenei. – Arvindas Krishna, IBM generalinis direktorius

Integruojant dirbtinį intelektą į komandos formavimą svarbiausios yra etinės nuostatos. Privatumo problemų sprendimas, AI algoritmų šališkumo mažinimas ir tvirtų etinių sistemų įgyvendinimas yra esminiai žingsniai, siekiant užtikrinti, kad dirbtinis intelektas būtų naudingas visiems darbuotojams sąžiningai ir nešališkai. Taikydamos skaidrią praktiką ir įtraukaus vystymosi strategijas, organizacijos gali sustiprinti pasitikėjimą dirbtinio intelekto sistemomis ir skatinti etiškesnę bei veiksmingesnę darbo vietą.

Ateities AI ir komandos formavimo tendencijos

Naujos AI technologijos

AI ateitį komandos formavimo srityje gali formuoti kelios naujos technologijos. Šios pažangos dar labiau pagerins komandų formavimą, valdymą ir optimizavimą, todėl darbo vietos taps efektyvesnės ir dinamiškesnės.

Pavyzdys: AI skatinamas emocinis intelektas

AI technologijos tobulėja, kad geriau suprastų ir reaguotų į žmogų emocijos. Veido išraiškas, balso tonus ir teksto jausmus analizuojantys įrankiai gali padėti vadovams įvertinti komandos moralę ir emocinę savijautą, todėl vadovavimas tampa empatiškesnis ir efektyvesnis.

„Integracija emocinis intelektas AI yra žaidimo keitiklis, leidžiantis mašinoms suprasti žmogaus emocijas ir į jas reaguoti natūraliau. – Andrew Ng, Coursera ir Google Brain įkūrėjas

Ateinančio dešimtmečio prognozės

Ekspertai prognozuoja keletą pagrindinių tendencijų, kurios nulems kitą AI dešimtmetį komandos formavimo srityje. Tai apima sudėtingesnius AI pagrįstus bendradarbiavimo įrankius, gilesnę AI integraciją į veiklos valdymą ir AI mentorių bei trenerių augimą.

Oficiali statistika ir poveikis

Remiantis McKinsey ataskaita, AI priėmimas tikimasi, kad personalo ir komandos valdymas per ateinančius penkerius metus padidės 64 proc. Toje pačioje ataskaitoje prognozuojama, kad dirbtinio intelekto pagrįsti įrankiai padės organizacijoms 50 % sumažinti administracines užduotis, o personalo specialistai galės daugiau dėmesio skirti strateginėms iniciatyvoms.

Pasiruošimas būsimiems pokyčiams

Organizacijos turi pradėti ruoštis šiems pokyčiams investuodamos į dirbtinio intelekto technologijas ir tobulindamos savo darbo jėgos įgūdžius dirbti kartu su šiais naujais įrankiais. Šis pasirengimas apima ne tik technologinius atnaujinimus, bet ir kultūrinius pokyčius organizacijoje.

Pavyzdys: Siemens AI integravimo strategija

„Siemens“ aktyviai integravo dirbtinį intelektą į savo veiklą. Įmonė daug investavo į AI mokymas programas savo darbuotojams, užtikrinant, kad jie būtų gerai pasirengę panaudoti šias technologijas. Siemens taip pat daug dėmesio skiria nuolatinio mokymosi ir naujovių kultūros kūrimui, ruošiant savo darbo jėgą ateities pažangai.

„Investavimas į dirbtinį intelektą ir darbuotojų mokymas naudotis šiais įrankiais yra labai svarbūs norint išlikti konkurencingi ateityje. – Joe Kaeseris, buvęs „Siemens“ generalinis direktorius

Ankstyvųjų įvaikintojų atvejų analizė

Kelios organizacijos jau ruošia kelią būsimai AI integracijai į komandos formavimą. Šie ankstyvieji naudotojai suteikia vertingų įžvalgų apie AI naudojimo naudą ir iššūkius, siekiant pagerinti komandos dinamiką ir našumą.

Realaus pasaulio programa: „Netflix“ naudoja AI

„Netflix“ naudoja dirbtinį intelektą, kad optimizuotų komandos sudėtį ir projektų paskirstymą. Analizuodama duomenis apie darbuotojų įgūdžius, projektų reikalavimus ir ankstesnius rezultatus, dirbtinis intelektas padeda „Netflix“ sukurti komandas, kurioms greičiausiai pasiseks. Šis strateginis AI panaudojimas žymiai pagerino projekto rezultatus ir bendrą produktyvumą.

AI ateitis kuriant komandą yra šviesi, o atsirandančios technologijos žada dar labiau pagerinti komandų formavimą, valdymą ir optimizavimą. Organizacijos, kurios investuoja į šias technologijas ir ruošia savo darbo jėgą šiems pokyčiams, turės geresnes sąlygas pasinaudoti dirbtinio intelekto pranašumais. Tobulėjant dirbtiniam intelektui, jis pateiks dar daugiau naujoviškų sprendimų kuriant našias, darnias komandas.

Praktiniai AI diegimo komandos formavimo žingsniai

Organizacijos pasirengimo vertinimas

Prieš pasineriant į AI integraciją, labai svarbu įvertinti savo organizacijos pasirengimą. Tai apima jūsų dabartinės technologinės infrastruktūros įvertinimą, darbuotojų įgūdžių supratimą ir konkrečių sričių, kuriose AI gali suteikti pridėtinės vertės, nustatymą.

Pavyzdys: Pasirengimo vertinimo kontrolinis sąrašas

1. Dabartinė technologijų infrastruktūra
   • Ar turite reikiamą techninę ir programinę įrangą dirbtinio intelekto įrankiams palaikyti?
   • Ar jūsų duomenų valdymo sistemos yra patikimos ir saugios?
2. Darbo jėgos įgūdžiai
   • Ar jūsų komanda turi įgūdžių, reikalingų dirbti su AI technologijomis?
   • Ar reikia papildomų mokymų ar samdymo?
3. AI naudojimo atvejai
   • Kokias konkrečias problemas ar sritis AI gali išspręsti jūsų komandos formavimo pastangos?
   • Kaip AI integracija atitiks jūsų bendrą verslas tikslus?

„Pasirengimo įvertinimas yra pirmasis žingsnis sėkmingos AI integracijos link. Suprasti savo pradinį tašką yra labai svarbu planuojant kelionę į priekį. – Andrew Ng, Coursera ir Google Brain įkūrėjas

Tinkamų AI įrankių pasirinkimas

Norint sėkmingai integruoti, būtina pasirinkti tinkamus AI įrankius. Apsvarstykite įrankius, kurie yra patogūs, keičiamo dydžio ir gali patenkinti jūsų konkrečius poreikius. Štai keletas kategorijų, į kurias reikia atsižvelgti:

Integracijos ir mokymo strategijos

Sėkmingas AI diegimas reikalauja kruopštaus integravimo ir visapusiško mokymo. Darbuotojai turi suprasti, kaip efektyviai naudoti AI įrankius ir kaip šie įrankiai paveiks jų darbo procesus.

Susijusi istorija: Deloitte mokymo programa

„Deloitte“ įgyvendino plačias mokymo programas, kad paruoštų savo darbuotojus dirbtinio intelekto integracijai. Šios programos apima seminarus, internetinius kursus ir praktines mokymo sesijas, užtikrinančias, kad darbuotojai būtų gerai pasirengę dirbtinio intelekto įrankius atliekant savo kasdienes užduotis.

„Mūsų darbuotojų mokymas dirbti su AI – tai ne tik įgūdžių ugdymas; tai yra inovacijų ir nuolatinio mokymosi kultūros puoselėjimas. – Punit Renjen, „Deloitte“ generalinis direktorius

Stebėjimas ir nuolatinis tobulinimas

Integravus AI įrankius, labai svarbu nuolat stebėti jų veikimą ir poveikį. Surinkite vartotojų atsiliepimus, stebėkite pagrindinius veiklos rodiklius ir būkite pasirengę prireikus atlikti pakeitimus.

Pavyzdys: AI integravimo KPI

1. Vartotojų priėmimo rodikliai
   • Kaip greitai ir efektyviai darbuotojai priima naujas AI įrankiai?
2. Produktyvumo metrika
   • Ar pastebimai pagerėjo komandos produktyvumas ir efektyvumas?
3. Darbuotojų atsiliepimai
   • Ką darbuotojai sako apie naujus įrankius? Ar yra kokių nors problemų ar pasiūlymų tobulinti?

Oficiali statistika ir poveikis

Remiantis Bostono tyrimu Konsultavimas Grupės, įmonės, kurios efektyviai diegia AI įrankius, pastebi 30 % didesnį veiklos efektyvumą ir 20 % didesnį darbuotojų pasitenkinimą. Ši statistika pabrėžia galimą gerai įgyvendintos AI integravimo strategijos naudą.

Susijusi istorija: „General Electric“ (GE) AI integracija

„General Electric“ sėkmingai integravo dirbtinį intelektą įvairiose funkcijose, įskaitant komandos formavimą. Naudodama dirbtinio intelekto įrankius įdarbinimui, veiklos stebėjimui ir darbuotojų tobulėjimui, GE padidino efektyvumą ir padidino darbuotojų pasitenkinimą. Bendrovė taip pat daug investuoja į mokymo programas, siekdama užtikrinti, kad jos darbuotojai galėtų efektyviai naudoti šiuos AI įrankius.

„AI pakeitė mūsų veiklą GE – nuo ​​įdarbinimo procesų tobulinimo iki darbuotojų veiklos ir pasitenkinimo gerinimo. – H. Lawrence'as Kulpas jaunesnysis, „General Electric“ generalinis direktorius

Dirbtinio intelekto įgyvendinimas komandos formavimo procese apima keletą strateginių žingsnių: pasirengimo įvertinimą, tinkamų įrankių pasirinkimą, integravimą ir mokymą bei nuolatinio tobulėjimo stebėjimą. Atlikdamos šiuos veiksmus ir mokydamosi iš pramonės lyderių, organizacijos gali sėkmingai panaudoti dirbtinį intelektą, kad padidintų komandos dinamiką, produktyvumą ir bendrą našumą. Komandos formavimo ateitis neabejotinai yra susipynusi su dirbtiniu intelektu, o tie, kurie jį priims anksti, greičiausiai parodys kelią.

PAGRINDINĖS SĄVOKOS