ChatGPT-ის გაშვების შემდეგ, ყველა ინდუსტრიის ორგანიზაციები ცდილობენ გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის (Gen AI) პოტენციალის გამოყენებას. იმ დროს, როცა თავად ტექნოლოგიის შესაძლებლობები სწრაფად იზრდება, კომპანიების უნარი რეალურად მიიღონ სარგებელი ამ ტექნოლოგიებისგან, თითქმის არ გაუმჯობესებულა.
მხოლოდ მცირე რაოდენობის ორგანიზაციებს აქვთ შემუშავებული მკაფიო სტრატეგია Gen AI-სგან ღირებულების შესაქმნელად და მისაღებად, ამიტომ გასაკვირი არ არის, რომ პროგრამების უმეტესობას აკლია სტრუქტურა და დაგეგმვა. უმეტეს შემთხვევაში, ისინი ყიდულობენ წვდომას Gen AI-ის სერვისებზე, ხელმისაწვდომს ხდიან ტექნოლოგიას თანამშრომლებისთვის და იმედოვნებენ საუკეთესოს.
ბოლო 18 თვის განმავლობაში, მკვლევრები აქტიურად მუშაობდნენ საწარმოებთან, რათა მათ Gen AI-სთან ეფექტური თანამშრომლობის უნარების განვითარებაში დახმარებოდნენ. ამ პროცესში შეიმუშავეს მარტივი ინსტრუმენტი – გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ღირებულების შექმნის პირამიდა. ეს პირამიდა წარმოადგენს მკაფიო ჩარჩოს Gen AI-ს სიმწიფის შესაფასებლად და იმ შესაძლებლობების განსავითარებლად, რომლებიც საჭიროა ხელოვნური ინტელექტისგან ღირებულების შესაქმნელად და მისაღებად.
თავდაპირველად ორგანიზაციები ფოკუსირდებიან მცირე მასშტაბის პროდუქტიულობის გაუმჯობესებაზე, მაგრამ ბაზრის ლიდერები სისტემატურად აშენებენ ღირებულებას კომპეტენციის ოთხი დონის მეშვეობით: ინდივიდუალური პროგრესი, კოლექტიური ინტელექტი, ტრანსფორმაცია და ვიზიონერული ინოვაცია.
გენერაციულ ხელოვნურ ინტელექტთან მოგზაურობა მხოლოდ იწყება. გაიმარჯვებენ ისინი, ვინც საუკეთესოდ გამოიყენებს ტექნოლოგიას კოლექტიური უნარის გასაძლიერებლად მნიშვნელოვანი ღირებულების შესაქმნელად. ხელოვნური ინტელექტის მდგრადი ტრანსფორმაცია არ არის მხოლოდ ტექნოლოგიური ამბავი – ეს არის ადამიანური ისტორია იმის შესახებ, თუ როგორ აღვჭურვოთ ადამიანები დაინტერესებული მხარეების მომსახურებისთვის რევოლუციური ახალი გზებით.
ინდივიდუალური პროგრესი
კვლევებმა აჩვენა, რომ ინდივიდებს შეუძლიათ შედარებით მოკლე დროში გააუმჯობესონ თავიანთი შესაძლებლობები. მომხმარებელთა მომსახურების აგენტები, პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრები და მონაცემთა მეცნიერები კვლევებმა აჩვენა, რომ Gen AI მნიშვნელოვნად აუმჯობესებს პროდუქტიულობას მინიმალური ტრენინგით.
გაუმჯობესების ხარისხი შეიძლება მნიშვნელოვნად განსხვავდებოდეს უნარების დონის, გამოცდილებისა და პროფესიის მიხედვით. ამ კვლევებში, მომხმარებელთა მომსახურების აგენტებმა პრობლემები 34%-ით უფრო სწრაფად გადაჭრეს, ახალმა თანამშრომლებმა კი ყველაზე სწრაფი გაუმჯობესება აჩვენეს. პროგრამული უზრუნველყოფის ინჟინრებმა 26%-ით მეტი კოდი შექმნეს, ხოლო მონაცემთა მეცნიერებმა დავალებები საშუალოდ 10%-ით ნაკლებ დროში დაასრულეს.
მიუხედავად იმისა, რომ ეს მნიშვნელოვანი მიღწევებია, ისინი პერსპექტივაში უნდა განვიხილოთ: თუნდაც 34%-იანი ერთჯერადი გაუმჯობესება იზოლირებული დავალებებისთვის გაცილებით მცირე გავლენას ახდენს მთლიან საწარმოზე გამოყენებისას. ასე თანამშრომლები არ ზრდიან პროდუქტიულობას საკმარისად, რომ გავლენა მოახდინონ კონკურენტუნარიანობაზე ან გააუმჯობესონ ცხოვრება.
ბევრი ორგანიზაცია ამ ეტაპზეა. ეს მოითხოვს მხოლოდ Gen AI ტექნოლოგიისა და სახელმძღვანელო პრინციპების ხელმისაწვდომობას თანამშრომლებისთვის. ამ ეტაპზე, მიუხედავად იმისა, რომ შეიძლება იყოს გაუმჯობესების კერები, ეფექტი, სავარაუდოდ, მინიმალური იქნება. თქვენს ინდუსტრიაში დანერგვის მაჩვენებლების მიხედვით, შეიძლება აღმოაჩინოთ, რომ თქვენი კონკურენტებისგან ჩამორჩებით კიდეც.
კოლექტიური ინტელექტი
გუნდის ეფექტურობა დამოკიდებულია ერთად შესასრულებელი სამუშაოს შესახებ საერთო გაგების ჩამოყალიბებასა და განვითარებაზე. ორგანიზაციები, რომლებიც იყენებენ Gen AI-ს ადამიანებს შორის გაგების ნაკლოვანებების აღმოსაფხვრელად, მნიშვნელოვან კონკურენტულ უპირატესობას მოიპოვებენ იმათთან შედარებით, ვინც ამას არ აკეთებს.
კვლევები აჩვენებს, რომ სამუშაოს მიზნისა და კონტექსტის შესახებ კონსენსუსის შექმნა დადებითად მოქმედებს შედეგების ხარისხზე, სიახლესა და გამოყენებადობაზე. ჯგუფებს შეუძლიათ გამოიყენონ Gen AI ადამიანებს შორის თანამშრომლობის ბარიერების გამოსავლენად და მოსახსნელად, სამუშაოს შესახებ საერთო მენტალური მოდელების აღმოსაჩენად, გადაწყვეტილების მიღებაში მიკერძოების შესამცირებლად და კონფლიქტების უფრო სწრაფად მოსაგვარებლად.
მთავარი არ არის მხოლოდ ადამიანების სწავლება AI-ს გამოყენებაში. მნიშვნელოვანია შესაძლებლობების შესახებ საერთო ენის შექმნა. გუნდები, რომლებთანაც ისინი მუშაობენ, აღმოაჩენენ, რომ შეუძლიათ იმუშაონ Gen AI-სთან თითქმის ისე, როგორც სხვა კოლეგასთან. ტექნოლოგიის, როგორც სპეციალიზებული გუნდის წევრის მიღება, რომელიც მუშაობს ადამიანი ექსპერტების გვერდით მკაფიოდ განსაზღვრული როლებით, ხსნის უფრო ღრმა თანამშრომლობის პოტენციალს და იძლევა მნიშვნელოვან შედეგებს.
ტრანსფორმაცია და ზრდა
იმ დროს, როცა პროდუქტიულობის გაუმჯობესება ღირებულია, Gen AI-ს რეალური ძალა მდგომარეობს სამუშაოს შესრულების მთლიანად ახლებურად წარმოდგენაში. ორგანიზაციებს, რომლებიც სცდებიან ინდივიდუალური პროდუქტიულობის გაუმჯობესებას და კოლექტიურ ინტელექტს, შეუძლიათ ღირებულების სრულიად ახალი წყაროების შექმნა.
განვიხილოთ ექიმი, რომელიც პაციენტთან ვიზიტს აფიქსირებს. ჩვეულებრივ პირობებში, მას მოუწევდა ყურადღების გაყოფა პაციენტის აქტიურ მოსმენასა და დეტალური ჩანაწერების გაკეთებას შორის. AI-ს გამოყენებით ძირითადი ინფორმაციის შესაგროვებლად და ორგანიზებისთვის, ექიმს შეუძლია უფრო სრულყოფილად ჩაერთოს პაციენტებთან, ოჯახის წევრებთან და მომვლელებთან ურთიერთობაში.
წყარო: HBR
