AI ກໍາລັງເພີ່ມປະສິດທິພາບການຜະລິດ - ແຕ່ຂໍ້ມູນສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າວຽກຂອງພະນັກງານກໍາລັງຫນັກຂຶ້ນ
AI ກໍາລັງເພີ່ມປະສິດທິພາບການຜະລິດ - ແຕ່ຂໍ້ມູນສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າວຽກຂອງພະນັກງານກໍາລັງຫນັກຂຶ້ນ ສັນຍາຂອງປັນຍາປະດິດ (AI) ໃນສະຖານທີ່ເຮັດວຽກແມ່ນຍິ່ງໃຫຍ່, ປະກາດຍຸກໃຫມ່ຂອງປະສິດທິພາບ. ການສຶກສາໃຫມ່ທີ່ວິເຄາະ 443 ລ້ານຊົ່ວໂມງເຮັດວຽກ, ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ເປີດເຜີຍຄວາມເປັນຈິງທີ່ສັບສົນ. ເຄື່ອງມື AI ໃນວຽກແມ່ນໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ປະສົມປະສານຢ່າງແນ່ນອນສໍາລັບບໍລິສັດແລະກໍາລັງແຮງງານຂອງພວກເຂົາ. ໃນຂະນະທີ່ຕົວຊີ້ບອກການຜະລິດອາດຈະເພີ່ມຂຶ້ນ, ວຽກງານຂອງພະນັກງານແມ່ນຫນັກກວ່າ paradoxically. ຄວາມກົດດັນລະຫວ່າງຜົນຜະລິດແລະສະຫວັດດີການນີ້ແມ່ນສິ່ງທ້າທາຍໃຈກາງຂອງການປ່ຽນແປງທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີຂອງພວກເຮົາໃນປະຈຸບັນ. ບົດຄວາມນີ້ໄດ້ເຈາະຈົງໃສ່ຂໍ້ມູນທີ່ແຕກຕ່າງ, ຄົ້ນຫາວ່າເປັນຫຍັງກຳລັງຜະລິດຕະພາບຂອງ AI ບໍ່ໄດ້ແປວ່າພາລະໜັກເບົາກວ່າສຳລັບພະນັກງານ. ພວກເຮົາຈະກວດເບິ່ງກົນໄກທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫລັງຂອງແນວໂນ້ມນີ້ແລະສິ່ງທີ່ມັນຫມາຍຄວາມວ່າສໍາລັບອະນາຄົດຂອງການເຮັດວຽກ.
The Productivity Paradox: ຜົນຜະລິດຫຼາຍ, ການເຮັດວຽກຫຼາຍຂຶ້ນ ການຄົ້ນພົບເບື້ອງຕົ້ນຈາກການສຶກສາຢ່າງກວ້າງຂວາງແມ່ນຈະແຈ້ງ: ເຄື່ອງມື AI ກໍາລັງເພີ່ມຜົນຜະລິດ. ວຽກງານທີ່ເຄີຍໃຊ້ເວລາຫຼາຍຊົ່ວໂມງໃນປັດຈຸບັນສາມາດສໍາເລັດໃນນາທີ. ການວິເຄາະຂໍ້ມູນອັດຕະໂນມັດ, ການສ້າງເນື້ອຫາ, ແລະການໂຕ້ຕອບການບໍລິການລູກຄ້າແມ່ນດໍາເນີນໄປດ້ວຍຄວາມໄວທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ. ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຜົນຜະລິດນີ້ແມ່ນຜົນປະໂຫຍດສໍາລັບເສັ້ນທາງລຸ່ມຂອງບໍລິສັດ. ບໍລິສັດສາມາດບັນລຸໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນດ້ວຍຈໍານວນຊົ່ວໂມງພະນັກງານດຽວກັນ, ຢ່າງຫນ້ອຍຢູ່ໃນເຈ້ຍ. ຄວາມຄາດຫວັງແມ່ນວ່າປະສິດທິພາບນີ້ຈະເພີ່ມເວລາພະນັກງານສໍາລັບວຽກງານສ້າງສັນ, ຍຸດທະສາດ, ຫຼືການຟື້ນຟູ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຂໍ້ມູນບອກເລື່ອງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ແທນທີ່ຈະສ້າງພື້ນທີ່, ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງການເພີ່ມຂຶ້ນມັກຈະນໍາໄປສູ່ການຂະຫຍາຍການເຮັດວຽກ. ພະນັກງານຄາດວ່າຈະຈັດການໂຄງການຫຼາຍຂຶ້ນ, ຜະລິດເນື້ອຫາຫຼາຍຂຶ້ນ, ແລະຈັດການຂໍ້ມູນຫຼາຍຂຶ້ນຢ່າງແນ່ນອນເພາະວ່າເຄື່ອງມືທີ່ເຮັດໃຫ້ມັນ. ເພດານສໍາລັບຜົນຜະລິດທີ່ຄາດວ່າຈະໄດ້ຮັບການຍົກຂຶ້ນມາ.
ເປັນຫຍັງປະສິດທິພາບຈຶ່ງບໍ່ເທົ່າກັນກັບການເຮັດວຽກໜ້ອຍ ປັດໄຈທີ່ສໍາຄັນຈໍານວນຫນຶ່ງອະທິບາຍຜົນໄດ້ຮັບ counterintuitive ນີ້. ທໍາອິດ, AI ມັກຈະເຮັດໃຫ້ວຽກງານປົກກະຕິຫຼາຍທີ່ສຸດໂດຍອັດຕະໂນມັດ, ເຮັດໃຫ້ການເຮັດວຽກທີ່ສັບສົນຫຼາຍ, ສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດ. ນີ້ສາມາດເຮັດໃຫ້ວຽກງານທີ່ຍັງເຫຼືອມີຄວາມຮູ້ສຶກຫຼາຍ. ອັນທີສອງ, ກະແສຄົງທີ່ຂອງຜົນຜະລິດທີ່ໄດ້ຮັບການຊ່ວຍເຫຼືອ AI ສ້າງພາລະການຄຸ້ມຄອງໃຫມ່. ພະນັກງານຕ້ອງກວດແກ້, ແກ້ໄຂ, ແລະແກ້ໄຂເນື້ອໃນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ AI, ເພີ່ມຊັ້ນຂອງການຄວບຄຸມຄຸນນະພາບທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ. ສຸດທ້າຍ, ມີການປ່ຽນວັດທະນະທໍາ. ດັ່ງທີ່ເຫັນໄດ້ໃນຂະແຫນງເຕັກໂນໂລຢີອື່ນໆ, ຄືກັບເວລາທີ່ Peacock ກໍາລັງເພີ່ມ AI Andy Cohen ເພື່ອບັນຍາຍການຖ່າຍທອດ clip Bravo ທີ່ບໍ່ມີທີ່ສິ້ນສຸດ, ຄວາມສາມາດໃນການສ້າງເນື້ອຫາທີ່ບໍ່ມີທີ່ສິ້ນສຸດໄດ້ກໍານົດຄວາມຄາດຫວັງ. ຢູ່ໃນຫ້ອງການ, "ປົກກະຕິໃຫມ່" ສໍາລັບຜົນຜະລິດປະຈໍາວັນແມ່ນໄດ້ຮັບການ recalibrated ຂຶ້ນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
ຜົນກະທົບຂອງມະນຸດ: ການເຜົາໄຫມ້ແລະການຫັນປ່ຽນບົດບາດ ການເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງບໍ່ຢຸດຢັ້ງຂອງວຽກງານມີຜົນສະທ້ອນໂດຍກົງຕໍ່ມະນຸດ. ຄວາມອຶດຫີວຂອງພະນັກງານແມ່ນຄວາມສ່ຽງທີ່ສໍາຄັນໃນເວລາທີ່ເຄື່ອງມືປະສິດທິພາບພຽງແຕ່ນໍາໄປສູ່ການເຮັດວຽກຫຼາຍໂດຍບໍ່ມີການບັນເທົາທຸກ. ການໂຫຼດທາງຈິດໃຈຂອງການຈັດການແລະການແກ້ໄຂຜົນຜະລິດ AI ສາມາດມີຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ພາລະບົດບາດກໍາລັງປ່ຽນແປງຢ່າງໄວວາ. ຜູ້ຊ່ຽວຊານກາຍເປັນບັນນາທິການ AI ແລະວິສະວະກອນທັນທີ, ທັກສະທີ່ບໍ່ແມ່ນສ່ວນຫນຶ່ງຂອງຄໍາອະທິບາຍວຽກຕົ້ນສະບັບຂອງພວກເຂົາ. ນີ້ຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການຮຽນຮູ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງແລະການປັບຕົວພາຍໃຕ້ຄວາມກົດດັນ. ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຈັງຫວະການເຮັດວຽກສາມາດກາຍເປັນຄວາມບໍ່ຍືນຍົງ. ສະພາບແວດລ້ອມທີ່ມີຜົນຜະລິດສູງທີ່ຂັບເຄື່ອນໂດຍ AI ສາມາດທໍາລາຍຄວາມພໍໃຈຂອງວຽກແລະຄວາມສົມດຸນຂອງຊີວິດການເຮັດວຽກ. ເຄື່ອງມືທີ່ມີຈຸດປະສົງເພື່ອຊ່ວຍເຫຼືອແມ່ນປະກອບສ່ວນກັບຄວາມກົດດັນໃນບ່ອນເຮັດວຽກ.
ສະຖິຕິທີ່ສໍາຄັນຈາກການສຶກສາ 443 ລ້ານຊົ່ວໂມງ ການຄົ້ນຄວ້າທີ່ສຸດໄດ້ເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນຫຼາຍຈຸດ:
ການເພີ່ມຜົນຜະລິດ: ທີມງານທີ່ໃຊ້ເຄື່ອງມື AI ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມໄວໃນການສໍາເລັດວຽກງານໂດຍສະເລ່ຍ 14%. ການຂະຫຍາຍຕົວຂອງວຽກ: 67% ຂອງພະນັກງານໃນທີມງານເຫຼົ່ານັ້ນລາຍງານການເພີ່ມຂຶ້ນທີ່ສາມາດວັດແທກໄດ້ໃນວຽກງານທີ່ໄດ້ຮັບມອບຫມາຍປະຈໍາອາທິດຂອງພວກເຂົາ. ການປ່ຽນແປງທັກສະ: ຫຼາຍກວ່າເຄິ່ງຫນຶ່ງຂອງມື້ເຮັດວຽກໃນປັດຈຸບັນແມ່ນໃຊ້ກັບກິດຈະກໍາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຊີ້ນໍາ, ປັບປຸງໃຫມ່, ຫຼືຮ່ວມມືກັບຜົນໄດ້ຮັບ AI. ກອງປະຊຸມ Overload: ເວລາທີ່ໃຊ້ໃນກອງປະຊຸມເພື່ອປະສານງານໂຄງການທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ເພີ່ມຂຶ້ນ 22%, ຊົດເຊີຍການປະຫຍັດເວລາບາງຢ່າງ.
ການທ່ອງໄປຫາບ່ອນເຮັດວຽກທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ສໍາລັບບໍລິສັດທີ່ຈະໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຢ່າງແທ້ຈິງຈາກ AI, ພວກເຂົາຕ້ອງແກ້ໄຂຄວາມຫຍຸ້ງຍາກໃນການເຮັດວຽກ. ພຽງແຕ່ປະຕິບັດເຕັກໂນໂລຢີແມ່ນບໍ່ພຽງພໍ. ຕ້ອງສຸມໃສ່ຍຸດທະສາດເພື່ອຮັບປະກັນເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ເພີ່ມການເຮັດວຽກຂອງມະນຸດແທນທີ່ຈະຂະຫຍາຍປະລິມານຂອງມັນ. ຜູ້ນໍາຄວນກໍານົດຂອບເຂດທີ່ຊັດເຈນກ່ຽວກັບຄວາມຄາດຫວັງຂອງຜົນຜະລິດ. ພວກເຂົາຕ້ອງວັດແທກສະຫວັດດີການຂອງພະນັກງານຄຽງຄູ່ກັບການວັດແທກຜົນຜະລິດ. ການລົງທຶນໃນການຝຶກອົບຮົມສໍາລັບທັງສອງການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມື AI ແລະການຄຸ້ມຄອງວຽກງານແມ່ນສໍາຄັນ. ເປົ້າຫມາຍຄວນຈະເປັນຜົນຜະລິດທີ່ຍືນຍົງ. ນີ້ຫມາຍຄວາມວ່າການນໍາໃຊ້ AI ເພື່ອກໍາຈັດວຽກງານທີ່ຊ້ໍາຊ້ອນຢ່າງແທ້ຈິງ, ບໍ່ພຽງແຕ່ເພື່ອເລັ່ງວົງຈອນການຜະລິດທີ່ບໍ່ມີທີ່ສິ້ນສຸດ. ມັນຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີການເຊື່ອມໂຍງຢ່າງມີຄວາມຄິດ, ດັ່ງທີ່ເຫັນໄດ້ຈາກວິທີການລະມັດລະວັງທີ່ຍັກໃຫຍ່ເຕັກໂນໂລຢີບາງຄົນກໍາລັງປະຕິບັດ, ຄ້າຍຄືກັບວິທີການ Meta ແມ່ນການຊັກຊ້າຂອງຕົວແບບ AI 'ສະຫລາດ' ຂອງມັນຫຼັງຈາກບັນຫາການປະຕິບັດ.
ຍຸດທະສາດສໍາລັບການເຊື່ອມໂຍງ AI ແບບຍືນຍົງ ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດຮັບຮອງເອົາການປະຕິບັດຈໍານວນຫນຶ່ງເພື່ອນໍາໃຊ້ AI ໃນທາງບວກ:
Redefine Metrics ຄວາມສໍາເລັດ: ຍ້າຍອອກໄປນອກເຫນືອປະລິມານຜົນຜະລິດທີ່ບໍລິສຸດ. ລວມເອົາມາດຕະການປະດິດສ້າງ, ອັດຕາຄວາມຜິດພາດ, ແລະຄວາມພໍໃຈຂອງພະນັກງານໃນການທົບທວນຄືນການປະຕິບັດ. ປະຕິບັດນະໂຍບາຍ "ເວລາສຸມໃສ່": ປົກປ້ອງໄລຍະເວລາສໍາລັບວຽກງານທີ່ເລິກເຊິ່ງ, ບໍ່ມີການລົບກວນທີ່ AI ບໍ່ສາມາດເຮັດຊ້ໍາໄດ້, ບໍ່ເສຍຄ່າຈາກການປັ່ນປ່ວນຂອງການຈັດການວຽກງານທີ່ AI ຊ່ວຍເຫຼືອ. ການກວດສອບຜົນໄດ້ຮັບຂອງການເຮັດວຽກ: ຖາມເລື້ອຍໆວ່າວຽກງານທີ່ເປີດໃຊ້ AI ແມ່ນຍັງມີຄວາມຈໍາເປັນຫຼືຖ້າພວກເຂົາພຽງແຕ່ສ້າງ "ຜະລິດຕະພັນ" ພາຍໃນເພີ່ມເຕີມເພື່ອຈັດການ, ຄືກັນກັບການປະເມີນມູນຄ່າຂອງການບໍລິການເພີ່ມເຕີມໃນຮູບແບບການສະຫມັກ.
ສະຫຼຸບ: ການດຸ່ນດ່ຽງອັດຕະໂນມັດກັບມະນຸດ ຂໍ້ມູນແມ່ນບໍ່ຊັດເຈນ: AI ກໍາລັງເພີ່ມກໍາລັງການຜະລິດ, ແຕ່ມັນຍັງເພີ່ມປະລິມານການເຮັດວຽກຂອງພະນັກງານ. ນີ້ສະເຫນີຈຸດເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບຜູ້ນໍາທຸລະກິດ. ເສັ້ນທາງກ້າວໄປຂ້າງຫນ້າຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີຄວາມພະຍາຍາມສະຕິເພື່ອຮັບປະກັນເຕັກໂນໂລຢີໃຫ້ບໍລິການປະຊາຊົນ, ບໍ່ແມ່ນທາງອື່ນ. ບໍລິສັດຕ້ອງຈັດລໍາດັບຄວາມສໍາຄັນໃນການອອກແບບຂັ້ນຕອນການເຮັດວຽກທີ່ໃຊ້ AI ເພື່ອສ້າງຄວາມສາມາດ, ບໍ່ພຽງແຕ່ປະລິມານເທົ່ານັ້ນ. ໂດຍການສຸມໃສ່ການເຊື່ອມໂຍງແບບຍືນຍົງ, ທຸລະກິດສາມາດປົດລັອກຜົນກໍາໄລທີ່ແທ້ຈິງໂດຍບໍ່ມີການເສຍສະລະຊັບສິນທີ່ມີຄຸນຄ່າທີ່ສຸດ - ກໍາລັງແຮງງານຂອງພວກເຂົາ. ອົງການຈັດຕັ້ງຂອງທ່ານກໍາລັງຊອກຫາທີ່ຈະປະຕິບັດເຕັກໂນໂລຢີຢ່າງມີຍຸດທະສາດເພື່ອເສີມຂະຫຍາຍ, ບໍ່ overwhelm, ທີມງານຂອງທ່ານ? ເບິ່ງຄືວ່າມີຄວາມຊ່ຽວຊານໃນການສ້າງຍຸດທະສາດອັດຕະໂນມັດທີ່ມະນຸດເປັນໃຈກາງ. ຕິດຕໍ່ພວກເຮົາໃນມື້ນີ້ເພື່ອສ້າງບ່ອນເຮັດວຽກທີ່ຍືນຍົງແລະມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ.
