Mākslīgais intelekts produktivitātes pārvaldībai
Uzņēmumi nepārtraukti tiecas uzlabot savu procesu efektivitāti, un jebkurš tehnoloģiskais jauninājums tiek vērtēts pēc tā spējas optimizēt darbu un palīdzēt organizācijām sasniegt to mērķus. Tas attiecas arī uz mākslīgo intelektu (MI) – lai gan par to runā visi, izpratne par tā praktisko pielietojumu joprojām tiek attīstīta un pilnveidota. Lai gan MI potenciāls ir milzīgs, uzņēmumi vēl meklē labākos veidus, kā to integrēt savās darbplūsmās, lai iegūtu taustāmus un ilgtermiņa rezultātus. Kā izskatās produktivitāte ar mākslīgo intelektu?
Vai saprotam, kas ir produktivitāte?
Lai arī vārds “produktivitāte” ir jēdziens ko dzirdam bieži, skaidra tā definīcija ne pavisam nav vienkārša. Produktivitāti ir grūti gan saprast, gan izmērīt, īpaši mūsdienu darba apstākļos. Tradicionālajās nozarēs, piemēram, ražošanā, rezultātus var viegli ieraudzīt, saprasts, kas tiek darīts un kvantificēt – skaitīt saražotās vienības vai veiktās stundas, kas ļauj tieši novērtēt darba efektivitāti. Tomēr, kad runājam par zināšanu darbu, piemēram, pētniecību, rakstīšanu, projektu vadību vai problēmu risināšanu, tas kļūst daudz grūtāk izmērāms, jo šie procesi ir daudz sarežģītāki un mazāk fiziski “taustāmi” un ieraugāmi. Produktivitātes mērīšana šādos gadījumos prasa ne tikai laika un resursu izlietojuma izvērtēšanu, bet arī radošuma, izdomas un garīgās piepūles kvalitātes novērtēšanu, kas nebūt nav vienkāršs uzdevums.
Vadības domātājs Pīters Drukers (Peter Drucker) uzsvēra, ka zināšanu darba produktivitāte nav atkarīga no nostrādātajām stundām, bet gan no sasniegtajiem rezultātiem. Viņš uzskatīja, ka efektivitāte ir galvenais faktors, nevis tikai ieguldītais laiks un piepūle. Drukers norādīja, ka zināšanu darbiniekiem ir jādefinē savi uzdevumi, jākoncentrējas uz konkrētiem mērķiem un jāizstrādā stratēģijas, kas veicina vislabākos rezultātus. Tas liecina, ka produktivitāte mūsdienās vairs nav tikai mehānisks apjoms vai ātrums, bet arī radošs un intelektuāls process, kurā svarīgi ir rezultāti, kas nav tieši saistīti ar laika un resursu patēriņu, bet gan ar vērtību, ko šie rezultāti sniedz organizācijai vai sabiedrībai kopumā.
Individuālā un organizācijas līmeņa produktivitāte
Produktivitāte ir jēdziens, kas tiek pielietots gan individuālā, gan organizācijas līmenī, taču to ietekmē atšķirīgi faktori. Individuālā līmenī produktivitāte parasti tiek mērīta pēc uzdevumu izpildes ātruma un kvalitātes, ko šobrīdi jau spējam uzlabot arī ar MI risinājumiem. Piemēram, MI rīki var palīdzēt radīt attēlus, rakstīt tekstus vai automatizēt rutīnas uzdevumus, tādējādi uzlabojot darba ātrumu un efektivitāti.
Tomēr organizācijas līmenī produktivitāte ir daudz plašāks jēdziens, kas ietver visu uzņēmuma procesu optimizāciju – no darbinieku sadarbības līdz piegādes ķēdēm un klientu apkalpošanai. Lai gan MI var uzlabot individuālo produktivitāti, jautājums ir, kā izmantot šos rīkus, lai veicinātu organizācijas produktivitāti kopumā. Tas prasa ne tikai tehnoloģiju integrāciju, bet arī stratēģisku plānošanu un pārdomātu darba procesu organizēšanu, lai MI varētu sekmēt uzņēmuma mērķu sasniegšanu un efektivitātes uzlabošanu visos līmeņos.
MI organizācijā
Organizācijas līmenī mākslīgais intelekts (MI) kļūst par spēcīgu atbalsta rīku, kas palīdz darbiniekiem efektīvāk veikt savus uzdevumus. Tas automatizē atkārtojamus un strukturētus procesus, ļaujot darbiniekiem koncentrēties uz stratēģiskiem uzdevumiem, kas prasa radošumu un kritisko domāšanu. MI var uzlabot lēmumu pieņemšanu, analizējot datus un piedāvājot ieteikumus, tādējādi paātrinot procesus un samazinot kļūdu iespējamību.
Lai MI būtu efektīvs organizācijas līmenī, nepieciešama pārdomāta pieeja. Pirmkārt, jāizveido algoritmi, kas standartizē un sistematizē darbinieku zināšanas. Otrkārt, šie risinājumi jāmērogo un jāpadara atkārtojami dažādos darba scenārijos. Visbeidzot, MI jāintegrē organizācijas lēmumu pieņemšanas procesos, nodrošinot vadībai precīzu un savlaicīgu informāciju.
Produktivitāte darbā ar mākslīgo intelektu izpaužas caur gudru un mērķtiecīgu tehnoloģiju izmantošanu, īpaši zināšanu darba jomā. Eksperimentējot ar MI iespējām, esam secinājuši, ka tradicionālie produktivitātes mērījumi, piemēram, ekrāna ierakstīšana vai klikšķu skaitīšana, nedod pilnīgu priekšstatu par efektivitāti, ja tiem netiek pievienota loģika, analītika un zināšanas.
Mūsu koncepts – Gudrā darbavieta (Smart Workplace) – izmanto uzdevumu datu analīzi, lai sniegtu darbiniekiem noderīgus padomus un atbalstu uzdevumu izpildē: kur vērsties pēc palīdzības, cik ilgs laiks nepieciešams, kā līdzīgi uzdevumi veikti iepriekš un cik bieži konkrētais darbinieks ar tiem saskāries. Turklāt MI palīdz noteikt prioritātes, identificējot, vai uzdevums ir kritisks, steidzams vai mazāk svarīgs, balstoties uz organizācijas stratēģiskajiem mērķiem un darba plāniem. Katra organizācija var pielāgot šo informāciju savām vajadzībām, radot efektīvu zināšanu darba kultūru. Tomēr jāņem vērā, ka šāda analītika vislabāk darbojas atkārtojamiem uzdevumiem – ja uzdevums ir unikāls un tam nav iepriekšējas pieredzes, arī MI spējas palīdzēt būs ierobežotas.
Svarīgi atzīmēt ari to, ka MI neaizvieto cilvēkus – tehnoloģija kalpo kā palīgs, nevis aizstājējs. Kritiskā domāšana, emocionālā inteliģence un radošums paliek cilvēka stiprās puses, savukārt MI palīdz optimizēt darbu un atbalstīt uzņēmuma izaugsmi. Lai gan sākotnējās investīcijas MI ieviešanā var būt lielas, ilgtermiņā šie risinājumi palīdz samazināt izmaksas, palielināt efektivitāti un nodrošināt uzņēmuma konkurētspēju.
Autore ir Emergn Inženierijas un tehnoloģiju risinājumu viceprezidente
The post Mākslīgais intelekts produktivitātes pārvaldībai appeared first on IR.lv.