AI Automation ເຮັດວຽກຢ່າງງຽບໆເພື່ອເຮັດວຽກງານຄໍຂາວແນວໃດ
ການເຊື່ອມໂຍງຢ່າງໄວວາຂອງອັດຕະໂນມັດ AI ເຂົ້າໄປໃນບ່ອນເຮັດວຽກທີ່ທັນສະໄຫມແມ່ນການຫັນປ່ຽນວິທີທີ່ພວກເຮົາເຮັດວຽກ. ໃນຂະນະທີ່ມັນສັນຍາປະສິດທິພາບ, ບັນຫາທີ່ສໍາຄັນກໍາລັງເກີດຂື້ນ: ການເຮັດວຽກທີ່ງຽບສະຫງົບຂອງພະນັກງານເສື້ອຂາວ. ບັນຫາບໍ່ແມ່ນ AI ຕົວຂອງມັນເອງ. ບັນຫາແມ່ນການເພິ່ງພາອາໄສ AI ທີ່ບໍ່ສະທ້ອນກັບທຸກສິ່ງທີ່ມັນສາມາດເຮັດໄດ້. ການເອື່ອຍອີງຫຼາຍເກີນໄປນີ້ມີຄວາມສ່ຽງທີ່ຈະທໍາລາຍຄວາມຊໍານານຂອງມະນຸດທີ່ເຮັດໃຫ້ຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ມີຄຸນຄ່າ.
ບົດຄວາມນີ້ສໍາຫຼວດວິທີການ deskilling ນີ້ເກີດຂຶ້ນແລະສິ່ງທີ່ພວກເຮົາສາມາດເຮັດໄດ້ເພື່ອນໍາໃຊ້ AI ເປັນເຄື່ອງມືສໍາລັບການເພີ່ມຫຼາຍກ່ວາການທົດແທນ.
ພາບລວງຕາຂອງປະສິດທິພາບ: ເມື່ອ AI ເຮັດການຄິດ
ເຄື່ອງມື AI ຖືກອອກແບບມາເພື່ອປັບປຸງວຽກງານທີ່ຊັບຊ້ອນ. ພວກເຂົາສາມາດວິເຄາະຂໍ້ມູນ, ຮ່າງບົດລາຍງານ, ແລະແມ້ກະທັ້ງຈັດການຕາຕະລາງ. ນີ້ສ້າງພາບລວງຕາຂອງຜົນຜະລິດສູງສຸດ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ເມື່ອຜູ້ຊ່ຽວຊານຢຸດເຊົາການມີສ່ວນຮ່ວມຢ່າງຫນັກແຫນ້ນກັບຜົນຜະລິດ, ທັກສະຂອງພວກເຂົາເລີ່ມຫົດຕົວ.
ອັນຕະລາຍທີ່ແທ້ຈິງແມ່ນຢູ່ໃນການຕັດສິນຂອງ outsourcing. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, AI ສາມາດສ້າງຍຸດທະສາດການຕະຫຼາດ. ແຕ່ມັນບໍ່ສາມາດເຂົ້າໃຈສະພາບການວັດທະນະທໍາ nuanced ທີ່ນັກກາລະຕະຫຼາດທີ່ມີລະດູການຈະ. ຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ພຽງແຕ່ອະນຸມັດແຜນການຂອງ AI ແມ່ນບໍ່ຖືເອົາແນວຄິດຍຸດທະສາດຂອງພວກເຂົາອີກຕໍ່ໄປ.
ການຍອມຮັບແບບ passive ນີ້ປ່ຽນຜູ້ແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ຫ້າວຫັນໄປສູ່ຜູ້ເບິ່ງແຍງແບບ passive. ພວກເຂົາເຈົ້າກາຍເປັນທີ່ເພິ່ງພາອາໄສລະບົບ, ສູນເສຍການສໍາພັດກັບຄວາມຮູ້ພື້ນຖານທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບພາລະບົດບາດຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ຕົວຢ່າງຂອງ Deskilling ໃນການປະຕິບັດ
Deskilling ບໍ່ແມ່ນແນວຄວາມຄິດທາງທິດສະດີ. ມັນເກີດຂຶ້ນໃນປັດຈຸບັນໃນອາຊີບຕ່າງໆ.
ການວິເຄາະຂໍ້ມູນ: ນັກວິເຄາະອາດຈະໃຊ້ AI ເພື່ອສັງເກດທ່າອ່ຽງ ແຕ່ບໍ່ສາມາດຕັ້ງຄໍາຖາມກ່ຽວກັບຄຸນນະພາບຂໍ້ມູນພື້ນຖານ ຫຼືຄວາມລໍາອຽງຂອງລະບົບ. ການສ້າງເນື້ອຫາ: ນັກຂຽນທີ່ໃຊ້ AI ສໍາລັບການຮ່າງທໍາອິດອາດຈະສູນເສຍສຽງທີ່ເປັນເອກະລັກແລະຄວາມສາມາດໃນການຈັດໂຄງສ້າງການບັນຍາຍທີ່ຫນ້າສົນໃຈຕັ້ງແຕ່ເລີ່ມຕົ້ນ. ຕົວຢ່າງ, ໃນຂະນະທີ່ການຮຽນຮູ້ວິທີການໃຊ້ AI ເພື່ອຂຽນຄໍາບັນຍາຍສື່ມວນຊົນສັງຄົມທີ່ດີກວ່າແມ່ນເປັນປະໂຫຍດ, ການອີງໃສ່ມັນພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ທັກສະການຂຽນສໍາເນົາສ້າງສັນ. ການບໍລິການທາງດ້ານກົດໝາຍ ແລະທາງດ້ານການເງິນ: ຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ໃຊ້ AI ສໍາລັບການກວດສອບເອກະສານອາດຈະເບິ່ງຂ້າມລາຍລະອຽດທີ່ລະອຽດອ່ອນທີ່ຕ້ອງໃຊ້ສະຕິປັນຍາ ແລະປະສົບການຂອງມະນຸດ.
ຜົນກະທົບໄລຍະຍາວຕໍ່ອາຊີບແລະອົງການຈັດຕັ້ງ
ຜົນສະທ້ອນຂອງ deskilling ຢ່າງກວ້າງຂວາງຂະຫຍາຍໄປໄກກວ່າການປະຕິບັດສ່ວນບຸກຄົນ. ມັນສ້າງຄວາມສ່ຽງທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບທັງພະນັກງານແລະບໍລິສັດຂອງພວກເຂົາ.
ສໍາລັບບຸກຄົນ, deskilling ເຮັດໃຫ້ຫນຶ່ງສາມາດແລກປ່ຽນກັນໄດ້. ຖ້າທັກສະຕົ້ນຕໍຂອງເຈົ້າກໍາລັງປະຕິບັດເຄື່ອງມື AI, ເຈົ້າກາຍເປັນຜູ້ອື່ນທີ່ສາມາດເຮັດໄດ້ຄືກັນ. ອັນນີ້ທຳລາຍຄວາມໝັ້ນຄົງໃນວຽກ ແລະຂັດຂວາງຄວາມກ້າວໜ້າໃນອາຊີບ, ເນື່ອງຈາກຄວາມຊ່ຽວຊານທີ່ເລິກເຊິ່ງບໍ່ຖືກພັດທະນາອີກຕໍ່ໄປ.
ສໍາລັບອົງການຈັດຕັ້ງ, ກໍາລັງແຮງງານທີ່ບໍ່ມີທັກສະແມ່ນມີຄວາມສ່ຽງ. ມັນສູນເສຍການແຂ່ງຂັນຂອງມັນ - ສະຕິປັນຍາລວມ, ຄວາມຄິດສ້າງສັນ, ແລະຄວາມຄິດທີ່ວິພາກວິຈານທີ່ຊຸກຍູ້ການປະດິດສ້າງ. ບໍລິສັດອາດຈະຊອກຫາຕົວເອງກັບທີມງານທີ່ສາມາດປະຕິບັດຫນ້າວຽກແຕ່ບໍ່ສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາໃຫມ່ຫຼືປັບຕົວເຂົ້າກັບສິ່ງທ້າທາຍທີ່ບໍ່ຄາດຄິດ.
ສ້າງຄວາມຢືດຢຸ່ນຕໍ່ກັບ Deskilling
ເປົ້າຫມາຍບໍ່ແມ່ນການປະຕິເສດ AI ແຕ່ເພື່ອປະສົມປະສານມັນຢ່າງສະຫລາດ. ຜູ້ຊ່ຽວຊານຕ້ອງຮັບຮອງເອົາແນວຄວາມຄິດຂອງການຮ່ວມມືກັບເຕັກໂນໂລຢີ, ບໍ່ແມ່ນການຍອມຈໍານົນ.
ກວດສອບການນໍາໃຊ້ AI ຂອງທ່ານ: ຖາມຕົວທ່ານເອງເປັນປົກກະຕິຖ້າຫາກວ່າທ່ານກໍາລັງໃຊ້ AI ເພື່ອເສີມຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດຂອງທ່ານຫຼືທົດແທນການຄິດຂອງທ່ານ. ຮັກສາຄວາມສາມາດຫຼັກ: ເຈດຕະນາຝຶກທັກສະທີ່ AI ຈັດການ. ວິເຄາະຊຸດຂໍ້ມູນດ້ວຍຕົນເອງ ຫຼືຂຽນບົດລາຍງານໂດຍບໍ່ມີການຊ່ວຍເຫຼືອເພື່ອຮັກສາກ້າມຊີ້ນເຫຼົ່ານັ້ນໃຫ້ແຂງແຮງ. ສຸມໃສ່ວຽກງານທີ່ມີຄຸນຄ່າສູງ: ມອບຫນ້າທີ່ຊ້ໍາຊ້ອນໃຫ້ກັບ AI, ແຕ່ສ່ວນບຸກຄົນແມ່ນວຽກງານທີ່ຕ້ອງການຄວາມເຫັນອົກເຫັນໃຈ, ຈັນຍາບັນ, ຍຸດທະສາດ, ແລະການແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ສ້າງສັນ.
ຮັບເອົາຄວາມສະຫຼາດທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຫຼາຍກວ່າອັດຕະໂນມັດບໍລິສຸດ
ການແກ້ໄຂແມ່ນຢູ່ໃນການປ່ຽນຈາກອັດຕະໂນມັດໄປສູ່ການຂະຫຍາຍ. ເພີ່ມຄວາມສະຫຼາດໃຫ້ຕຳແໜ່ງ AI ເປັນຜູ້ຊ່ວຍທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມສາມາດຂອງມະນຸດ. ມັນແມ່ນກ່ຽວກັບການສ້າງຄູ່ຮ່ວມງານທີ່ການຕັດສິນຂອງມະນຸດຊີ້ບອກອໍານາດຂອງ AI.
ວິທີການນີ້ຮັບປະກັນວ່າຜູ້ຊ່ຽວຊານຍັງຄົງເປັນສະຖາປະນິກຂອງວຽກງານຂອງພວກເຂົາ. ພວກເຂົາໃຊ້ AI ເພື່ອຈັດການກັບການຍົກຫນັກໃນຄອມພິວເຕີ້, ປ່ອຍພື້ນທີ່ທາງຈິດໃຈສໍາລັບການຄິດຄໍາສັ່ງທີ່ສູງຂຶ້ນ. ນີ້ແມ່ນກຸນແຈເພື່ອປ້ອງກັນການເຊາະເຈື່ອນງຽບຂອງທັກສະ.
ໂດຍການມີສ່ວນຮ່ວມຢ່າງວິພາກວິຈານກັບຜົນໄດ້ຮັບ AI, ການຖາມຄໍາຖາມ, ແລະການນໍາໃຊ້ສະຕິປັນຍາຂອງມະນຸດ, ພວກເຮົາສາມາດເກັບກໍາຜົນປະໂຫຍດຂອງເຕັກໂນໂລຢີໂດຍບໍ່ມີການເສຍສະລະຄວາມຊ່ຽວຊານຂອງພວກເຮົາ. ວິທີການທີ່ສົມດູນນີ້ແມ່ນສໍາຄັນຕໍ່ການເຕີບໂຕຂອງອາຊີບທີ່ຍືນຍົງແລະສຸຂະພາບຂອງອົງການຈັດຕັ້ງ. ສໍາລັບເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບການນໍາໃຊ້ຍອດເງິນນີ້ກັບວຽກງານສະເພາະ, ເບິ່ງຄູ່ມືຂອງພວກເຮົາກ່ຽວກັບວິທີການນໍາໃຊ້ AI ເພື່ອຂຽນຄໍາບັນຍາຍສື່ມວນຊົນສັງຄົມທີ່ດີກວ່າໃນຂະນະທີ່ຮັກສາສຽງທີ່ແທ້ຈິງຂອງຍີ່ຫໍ້ຂອງທ່ານ.
ສະຫຼຸບ: ເອົາການຄວບຄຸມຂອງເຈົ້າການພັດທະນາວິຊາຊີບ
AI automation ເປັນຜົນບັງຄັບໃຊ້ໃນການຫັນປ່ຽນ, ແຕ່ຜົນກະທົບຂອງມັນຕໍ່ຄົນງານເສື້ອຂາວແມ່ນຂຶ້ນກັບວິທີທີ່ພວກເຮົາເລືອກໃຊ້ມັນ. ການເອື່ອຍອີງທີ່ບໍ່ສະທ້ອນເຖິງເຮັດໃຫ້ deskilling, ໃນຂະນະທີ່ການເພີ່ມສະຕິນໍາໄປສູ່ຄວາມຊໍານານ. ອະນາຄົດເປັນຂອງຜູ້ຊ່ຽວຊານທີ່ສາມາດນຳໃຊ້ AI ເປັນເຄື່ອງມື ໃນຂະນະທີ່ພັດທະນາຄວາມສາມາດຂອງມະນຸດທີ່ບໍ່ສາມາດທົດແທນໄດ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.
ພ້ອມທີ່ຈະປະຕິບັດ AI ໃນຮູບແບບທີ່ສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງໃຫ້ທີມງານຂອງທ່ານແທນທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ມັນບໍ່ສະບາຍບໍ? ສຳຫຼວດເບິ່ງວ່າ Seemless ສາມາດຊ່ວຍທ່ານສ້າງຍຸດທະສາດການເພີ່ມຄວາມສະຫຼາດໃນອົງກອນຂອງທ່ານໄດ້ແນວໃດ. ຕິດຕໍ່ Seemless ມື້ນີ້ເພື່ອສຶກສາເພີ່ມເຕີມ.
