6 načinov uporabe umetne inteligence za poenostavitev oddaljenega in hibridnega dela

Vzpon modelov dela na daljavo in hibridnih delovnih modelov je povzročil prelomne spremembe v našem načinu dela. Vendar to ni edina moteča sila v bloku. Eksponentno povečanje uporabe umetne inteligence je spremenilo naš način interakcije s tehnologijo.

Orodja, kot so ChatGPT, Bing Chat in Google Bard, so v veliki meri javni obraz umetne inteligence. Toda v zakulisju se umetna inteligenca integrira v številna vsakodnevna opravila in procese. Oglejmo si, kako se oba velika nedavna motilca združujeta za racionalizacijo dela na daljavo.

1. Izboljšanje produktivnosti s spremljanjem angažiranosti

Ta verjetno ne bo končal na vašem seznamu priljubljenih, vendar lahko uporaba AI za spremljanje poteka dela in komunikacijskih kanalov izboljša produktivnost. Če pustimo ob strani moralne posledice, je tukaj nekaj načinov, kako se za dosego tega uporablja spremljanje angažiranosti z uporabo umetne inteligence:

• Prepoznavanje neučinkovitosti: AI se uporablja za spremljanje delovnih in komunikacijskih kanalov za odkrivanje morebitnih ozkih grl.
• Prilagojena priporočila: AI lahko zagotovi prilagojena priporočila za pomoč zaposlenim pri optimizaciji delovnega dne in izboljšanju njihove splošne produktivnosti. Umetna inteligenca lahko na primer predlaga zaposlenemu, da si vzame odmor, če predolgo dela brez odmora.
• Izboljšana komunikacija: Za branje e-pošte, DM-jev in druge komunikacije lahko porabite toliko časa, kot ga porabite za produktivno delo. Umetna inteligenca lahko analizira najboljše komunikacijske kanale za določena sporočila in ugotovi, kje so komunikacijski kanali ozka grla.
• Optimizacija urnikov dela: S kontroverznimi namigi o Big Brotherju je AI mogoče uporabiti za analizo podatkov o tem, kdaj so zaposleni najbolj produktivni. Vključno s predlaganjem sprememb delovnega dne zaposlenega glede na njihove vzorce produktivnosti.

Spremljanje angažiranosti morda ni vaša najljubša tema, vendar se – v dobrem ali slabem – vse pogosteje uporablja za racionalizacijo delovnih tokov na daljavo.

2. Virtualni pomočniki

obstajajo veliko stvari, ki jih lahko počnete s klepetalnimi roboti AI, kot je ChatGPT. Toda velike jezikovne modele, ki stojijo za chatboti, je mogoče močno prilagoditi, da se osredotočijo na specifične naloge. To pomeni, da jih je mogoče preprosto integrirati v sisteme za delo na daljavo kot virtualne pomočnike.

Seznam možnih funkcij, ki jih lahko opravljajo, je tako rekoč neskončen, a tukaj je le nekaj pogostih:

• Odgovarjanje na pogosta vprašanja: Klepetalni robot je mogoče enostavno programirati z vsemi ustreznimi informacijami, ki so potrebne za odgovore na najpogostejša vprašanja zaposlenih.
• Osebna pomoč: Sposobnost učenja klepetalnih robotov je tukaj ključni dejavnik. Klepetalni roboti se lahko sčasoma naučijo vaših navad in preferenc ter tako nudijo bolj prilagojeno pomoč.
• Zagotavljanje povratnih informacij: Klepetalne robote je mogoče uporabiti kot »prvi« urejevalnik za zagotavljanje zgodnjih povratnih informacij o osnutkih dokumentov, predstavitvah in katerem koli drugem pisnem delu.
• Pomoč pri načrtovanju: Klepetalni roboti vam lahko pomagajo načrtovati sestanke in sestanke, s čimer prihranite čas in zmanjšate tveganje sporov pri načrtovanju. Klepetalni robot bi lahko na primer pomagal najti vzajemno razpoložljiv čas za sestanek s kolegom.

To je le nekaj načinov, na katere lahko chatboti že pomagajo delavcem na daljavo. Vendar si velja zapomniti, da je to še vedno nova tehnologija in da bodo takšna orodja šele postala zmogljivejša.

3. Izboljšana varnost

Čas, ko so bili vsi podatki podjetja varno shranjeni v domačem omrežju, je že zdavnaj mimo. Za delo na daljavo morajo biti podatki prosto dostopni zaposlenim z uporabo vseh vrst naprav in pogosto prek javnih omrežij.

Za varnostne strokovnjake je to scenarij nočne more. Nič več ne morejo zaviti vseh svojih podatkov v plasti zaščitne vate. Zdaj morajo vzeti dodatno varnostni ukrepi končne točke, ko se osebne naprave uporabljajo za dostop do podatkov podjetja.

Za boj proti temu se umetna inteligenca vedno bolj integrira kot dodatna plast v varnostne nize. Varnost je na primer eden izmed presenetljive načine uporabe računalniškega vida.

Bolj »tradicionalna« metoda vključuje uporabo umetne inteligence za odkrivanje nenavadnih vzorcev prijave ali sumljive dejavnosti. Poleg tega lahko AI pomaga organizacijam pri izpolnjevanju predpisov, kot sta GDPR ali HIPAA, tako da prepozna in zaščiti občutljive podatke.

4. Racionalizacija človeških virov

Uvajanje in usposabljanje novih zaposlenih ali samostojnih delavcev je lahko breme za kadrovske oddelke. Toda umetna inteligenca se vse pogosteje uporablja za avtomatizacijo številnih procesov, ki so sicer bistveni, vendar so zamudni in pogosto dolgočasni.

Klepetalne robote, ki jih poganja umetna inteligenca, je na primer mogoče uporabiti za odgovarjanje na pogosta vprašanja novozaposlenih, kar kadrovskemu osebju omogoča, da se osredotoči na bolj zapletene naloge. AI se lahko uporablja tudi za spremljanje usposabljanja zaposlenih in prilagajanje prihodnjega usposabljanja glede na napredek zaposlenih.

AI lahko tudi pomaga kadrovskim oddelkom pri njihovih postopkih zaposlovanja. Orodja, ki jih poganja umetna inteligenca, lahko analizirajo življenjepise in prijave, da prepoznajo najbolj kvalificirane kandidate.

5. analitika

Uporaba analitike za racionalizacijo delovnih praks ni nič novega; z nami je že od nekdaj. Čeprav je dostop do kompleksne analitike na voljo že desetletja, umetna inteligenca postavlja analitiko na novo raven.

Vendar pa je bilo razumevanje tega, kaj vsebujejo vsi ti podatki in kaj je mogoče storiti z njimi, neverjetno težko. Toda zdaj, ko je AI mogoče uporabiti za analizo analitike, je mogoče prebiti ogromne količine podatkov. Močno se poveča tudi število meritev.

Umetna inteligenca lahko na primer analizira podatke iz strežnikov in celo računalnikov oddaljenih delavcev. Z uporabo teh podatkov lahko zazna morebitne okvare strojne opreme, preden se zgodijo. Večina drugih uporab umetne inteligence, o katerih smo razpravljali v tem članku, je prav tako močno odvisnih od sposobnosti umetne inteligence, da prečrta in analizira ogromne količine podatkov.

6. Avtomatizacija delovnih tokov

Delo na daljavo, zlasti znotraj skupin, je zelo odvisno od nemotenih delovnih procesov. Te je treba prilagoditi tako, da bodo enostavne in produktivne. Težava je v tem, da se ti kriteriji pogosto izključujejo. Delovni tokovi so pogosto nujno zapleteni, zato lahko trpi produktivnost.

Tukaj je nekaj primerov, kako lahko AI pomaga z avtomatizacijo delovnih tokov.

• Izvajajte ponavljajoče se naloge: Umetna inteligenca lahko sprosti vaš čas, da se osredotočite na pomembnejše naloge z izvajanjem zamudnih nalog. To vključuje primere vnosa podatkov, obdelave dokumentov in organizacije datotek.
• Ustvarite prilagojene poteke dela: AI se lahko uporablja za ustvarjanje prilagojenih delovnih tokov za posamezne člane ekipe. To lahko temelji na dejavnikih, kot so njihove spretnosti, želje in delovne obremenitve. Rezultat je ekipa osebja, ki dela na nalogah, ki najbolj ustrezajo njihovim močem.
• Prepoznajte ozka grla v delovnem procesu: Algoritme strojnega učenja je mogoče uporabiti za analizo vzorcev v podatkih o poteku dela, prepoznavanje morebitnih ozkih grl ali področij, kjer bi lahko procese izboljšali.

Z racionalizacijo delovnih tokov lahko umetna inteligenca igra veliko vlogo pri povečanju produktivnosti oddaljenih skupin.

Umetna inteligenca in delo na daljavo: nekakšna poroka

Uveljavljanje uporabe orodij AI ni bilo nič drugega kot meteorsko. Šele začenjamo razumeti, kako bodo koristili (ali ovirali?) družbi. Za oddaljene ekipe so zagotovo že zlata vredne in ta odvisnost od njih se bo samo še povečevala.

Ko bo umetna inteligenca postajala vse bolj izpopolnjena, lahko pričakujemo, da bo imela še večjo vlogo pri delu na daljavo, avtomatizaciji več nalog, izboljšanju sodelovanja in komunikacije ter povečanju splošne produktivnosti.

Čeprav obstajajo pomisleki glede vpliva umetne inteligence na zaposlovanje, je jasno, da ima umetna inteligenca kratkoročno možnost, da zelo koristi oddaljenim ekipam z racionalizacijo delovnih tokov in omogočanjem učinkovitejšega in uspešnejšega dela vaje. Na splošno ni dvoma, da sta umetna inteligenca in delo na daljavo nekakšna zveza, ki se bo še naprej razvijala in oblikovala prihodnost dela.