AI đã thay đổi công việc của nhóm bạn đến mức nào? Nhìn bề ngoài, công việc có thể trông không khác lắm. Các cuộc họp vẫn diễn ra, các tài liệu vẫn được chuyển qua các kênh giống nhau và các báo cáo vẫn được gửi theo cách cũ.
Nhưng có điều gì đó có đã thay đổi.
Trong các nhóm, mọi người đang sử dụng AI tại nơi làm việc theo những cách mà các công cụ khác trong hệ thống công nghệ của họ không thể hiện đầy đủ. Nói cách khác, có những quyết định được định hình theo một mô hình không có trong quy trình làm việc chính thức.
Trên thực tế, 85% chuyên gia báo cáo sử dụng AI, nhưng nó chỉ chiếm 4% tổng thời gian làm việc. Kết quả đầu ra có thể trông không có gì khác thường nhưng nỗ lực đằng sau nó thì không — và hầu hết các hệ thống chưa bao giờ được xây dựng để nhận thấy sự khác biệt đó.
Trong bài đăng này, chúng ta sẽ xem xét việc sử dụng AI đang mang lại kết quả như thế nào và cách bạn có thể theo dõi tốt hơn tác động của công nghệ đột phá này để tối ưu hóa năng suất. Hãy bắt đầu.
Đi sâu vào bản demo tương tác của chúng tôi và khám phá các tính năng giúp việc quản lý nhóm toàn cầu trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết.
Nếu bạn nhìn vào hầu hết các đội từ bên ngoài, bạn có thể không nhận thấy điều gì khác biệt đáng kể. Tuy nhiên, kết quả đầu ra đã được cải thiện, như:
Có vẻ như đội chỉ đơn giản là đã tốt hơn. Và trong một số trường hợp hiếm hoi, điều đó có thể có thể là như vậy.
Tuy nhiên, trong hầu hết các trường hợp, có khả năng là nhóm của bạn đã bắt đầu phân luồng AI vào nhiều nhiệm vụ khác nhau trong suốt ngày làm việc, không phải theo cách mà các công cụ của bạn không thể gắn nhãn rõ ràng, chẳng hạn như:
(Nguồn:Người sáng tạo Canva)
Trang tổng quan của bạn sẽ cho bạn biết quy trình làm việc trông rõ ràng. Nhiệm vụ được giao, nhiệm vụ đã hoàn thành, đã xong.
Nhưng nỗ lực ở giữa đã thay đổi. Lãnh đạo có thể tin rằng họ có ý thức hợp lý trong việc áp dụng AI vì giấy phép được theo dõi và các công cụ chính thức được giám sát.
Trong khi đó, việc sử dụng thực tế đang diễn ra ở mọi ngóc ngách trong quy trình làm việc của nhóm bạn.
Trước khi chúng ta tiến xa hơn, điều quan trọng là phải chính xác.
Khi chúng tôi nói “cách sử dụng AI ẩn”, chúng tôi không nói về điều gì đó kịch tính hoặc lừa đảo. Chúng ta đang nói về những cách thông thường, không được báo cáo mà mọi người đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ công việc của họ. Thông thường, điều đó xảy ra mà không được coi là quyết định áp dụng chính thức.
Ẩn cũng không có nghĩa là bí mật theo nghĩa xấu. Nó thường chỉ có nghĩa là không được theo dõi hoặc không được gắn nhãn. Về cơ bản, bên ngoài hệ thống mà ban lãnh đạo dựa vào để hiểu cách thức thực hiện công việc.
Trong thực tế, nó có thể trông giống như:
Không có điều nào trong số này nhất thiết vi phạm chính sách. Trong nhiều trường hợp, thậm chí không có chính sách rõ ràng nào để vi phạm.
Điều khiến nó “ẩn” là các hệ thống truyền thống đo lường hoạt động như thời gian sử dụng, công cụ được sử dụng và nhiệm vụ đã hoàn thành. Chúng không hiển thị:
Vì vậy, từ quan điểm báo cáo, nó có thể trông giống như hiệu suất ổn định. Nhưng bên dưới, quy trình này đang được định hình lại theo những cách nhỏ mà không có trang tổng quan nào được thiết kế để nắm bắt.
Hầu hết các công cụ tại nơi làm việc đều được xây dựng để theo dõi các số liệu hoạt động tiêu chuẩn. Chúng cũng được thiết kế dựa trên giả định rằng nỗ lực được thể hiện thông qua sự tương tác.
Trong một thời gian dài, điều đó đã có hiệu quả. Tuy nhiên, AI không phù hợp với mô hình đó. Hãy suy nghĩ về điều đó:
Từ quan điểm của hệ thống, quy trình làm việc vẫn nguyên vẹn. Nhưng bảng điều khiển thực sự đo lường điều gì:nỗ lực hay kết quả?
AI thường hoạt động trước khi công việc chính thức bắt đầu, giữa hai hành động được theo dõi hoặc sau khi một việc nào đó được đánh dấu về mặt kỹ thuật là đã hoàn thành. Nó định hình lại lối suy nghĩ bên lề. Và bởi vì hầu hết các công cụ đều giả định một đường dẫn tuyến tính từ nhiệm vụ được giao đến nhiệm vụ đã hoàn thành nên chúng bỏ lỡ các vòng lặp và các bước tăng cường xảy ra ở giữa.
Nếu quy trình đã thay đổi nhưng các điểm kiểm tra hiển thị vẫn chưa có, thì chính xác thì chúng ta đang dựa vào điều gì để hiểu cách thức thực hiện công việc?
Nhìn xa hơn cách các công cụ diễn giải việc sử dụng AI, chúng tôi phải tự nhắc nhở mình rằng chúng tôi vẫn đang cảm nhận được tác động văn hóa của sự thay đổi AI gần đây.
Công nghệ thay đổi hành vi từ rất lâu trước khi nó thay đổi chính sách. Đối với nhiều nhân viên, việc sử dụng AI không nhằm mục đích thử nghiệm mà thiên về duy trì năng lực. Khi kỳ vọng tăng lên nhưng thời gian thì không, mọi người tìm kiếm đòn bẩy. Nếu một mô hình có thể giúp họ soạn thảo nhanh hơn hoặc giảm sai sót thì mô hình đó sẽ trở thành một phần trong cách họ bảo vệ hiệu suất của chính mình.
Tuy nhiên, vẫn có sự do dự khi nói ra điều đó.
Một số người vẫn lo lắng rằng việc sử dụng AI sáng tạo trong công việc sẽ bị coi là đi tắt. Những người khác cho rằng về mặt lý thuyết, lãnh đạo tôn vinh “sự chuyển đổi AI” nhưng không tạo không gian cho những cuộc trò chuyện trung thực về việc nhóm của họ sử dụng nó hàng ngày. Vì vậy, việc sử dụng vẫn tiếp tục mà không có sự thừa nhận.
Những gì phát triển là một sự khác biệt trong nhận thức. Các nhà lãnh đạo tin rằng họ đang đánh giá hiệu quả hoạt động theo cách nó luôn được đo lường. Mặt khác, nhân viên biết rằng công việc của họ ngày càng mang tính hợp tác:máy móc hỗ trợ với sự phán đoán của con người sau tay lái.
Khi hai chế độ xem đó không khớp nhau, nó sẽ thay đổi cách nhận phản hồi. Nó cũng thay đổi cách phân bổ tín dụng và cách quản lý rủi ro. Theo thời gian, việc tăng năng suất vô hình trở nên bình thường. Đường cơ sở dịch chuyển lên trên.
Có thể bỏ qua việc sử dụng AI ẩn trong một thời gian. Mọi thứ là xét cho cùng thì cũng xong rồi.
Nhưng mặc dù nhìn từ xa dường như không có gì bị phá vỡ nhưng rủi ro lại chậm hơn và khó nhìn thấy hơn.
Khi AI trở thành một phần trong cách thực hiện công việc nhưng lại nằm ngoài sự thừa nhận chính thức, các nhà lãnh đạo sẽ đưa ra quyết định dựa trên thông tin không đầy đủ.
Việc ngắt kết nối đó có thể dẫn đến:
Điều này không có nghĩa là AI có vấn đề. Thay vào đó, vấn đề là độ mờ.
Các nhà lãnh đạo có thể dễ dàng bỏ lỡ cơ hội định hình công việc hàng ngày nếu họ không nhìn thấy được ảnh hưởng của AI trong đó. Họ không thể đầu tư vào những kỹ năng phù hợp và quan trọng hơn là họ không thể quản lý việc sử dụng có trách nhiệm.
Cuộc trò chuyện xung quanh AI tại nơi làm việc có xu hướng nhanh chóng chuyển sang hướng kiểm soát:những hướng dẫn mới, định nghĩa chặt chẽ hơn, ranh giới rõ ràng hơn.
Sự thôi thúc đó có lý, nhưng trước khi bất cứ điều gì chính thức được viết ra, có một lớp cơ bản hơn đáng được chú ý.
Nó bắt đầu với những câu hỏi ít liên quan đến việc thực thi mà thiên về hiểu biết hơn:
Không có câu hỏi nào trong số này tạo ra một quy tắc ngay lập tức. Thay vào đó, họ làm điều gì đó mang tính nền tảng hơn:giúp các nhà lãnh đạo xem liệu khoảng cách là về công nghệ hay về những kỳ vọng ngầm.
AI đã được đưa vào công việc hàng ngày. Nó sẽ chỉ trở nên phổ biến hơn. thực tế sự lựa chọn là liệu thực tế đó vẫn không chính thức và không đồng đều hay trở thành điều mà các nhóm có thể thảo luận một cách cởi mở và do đó cải thiện một cách có chủ ý.
Hiếm có cách nào đáng tin cậy để biết chỉ bằng cách nhìn vào đầu ra. Chữ viết rõ ràng, thời gian thực hiện nhanh hơn hoặc tư duy có cấu trúc hơn đều có thể là dấu hiệu của sự hỗ trợ AI, nhưng chúng cũng sẽ phản ánh kinh nghiệm và kỹ năng của người sử dụng chúng. Các công cụ giám sát thường theo dõi hoạt động chứ không phải sự gia tăng.
Trong hầu hết các tổ chức thì có, nhưng ranh giới rất quan trọng. Việc sử dụng được chấp nhận tùy thuộc vào loại công việc, độ nhạy cảm của dữ liệu, quy định của ngành và chính sách của công ty. Điểm khác biệt chính là liệu AI đang được sử dụng để hỗ trợ phán đoán hay thay thế trách nhiệm giải trình. Nhân viên phải chịu trách nhiệm về kết quả công việc của mình, bất kể sử dụng công cụ nào.
Một ví dụ phổ biến là soạn thảo. Nhân viên có thể sử dụng công cụ AI tổng hợp để phác thảo báo cáo, tóm tắt ghi chú cuộc họp hoặc tinh chỉnh tin nhắn trước khi gửi phiên bản cuối cùng. Các ý tưởng và quyết định vẫn đến từ con người, nhưng mô hình giúp cấu trúc và đánh bóng đầu ra. Trong trường hợp này, AI đóng vai trò là trợ lý chứ không phải là tác giả hồ sơ.
Ưu điểm: AI có thể giảm bớt các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, tăng tốc độ nghiên cứu, cải thiện các bản thảo đầu tiên và giúp nhân viên giải quyết các vấn đề phức tạp một cách hiệu quả hơn.
Nhược điểm: Sự phụ thuộc quá mức có thể làm suy yếu các kỹ năng cốt lõi, gây ra lỗi (nếu kết quả đầu ra không được xem xét cẩn thận) và tạo ra rủi ro về đạo đức hoặc bảo mật dữ liệu nếu sử dụng không đúng cách.
Giống như hầu hết các công cụ, giá trị của nó phụ thuộc vào cách sử dụng.
Việc sử dụng ẩn tạo ra các điểm mù. Các nhà lãnh đạo có thể hiểu sai các tín hiệu về hiệu suất hoặc hiểu sai cách thức hoàn thành công việc. Việc hiển thị AI thông qua cuộc trò chuyện cởi mở cho phép các nhóm điều chỉnh kỹ năng và trách nhiệm giải trình.
Câu hỏi không còn là liệu các đội có sử dụng AI hay không. Vấn đề không phải là nó sẽ thoái lui hay tiếp tục mạnh lên.
Thay vào đó, câu hỏi lớn tiếp theo là liệu cách sử dụng đó có được hiểu rõ hay không.
Việc sử dụng AI ẩn nghe có vẻ đáng sợ, vâng. Nhưng nó chỉ nguy hiểm khi nó không được kiểm tra.
Khi các nhà lãnh đạo cho rằng quy trình làm việc trông giống như cách đây một năm, họ sẽ đánh giá hiệu suất dựa trên các giả định đã lỗi thời. Mặt khác, khi nhân viên cảm thấy không chắc chắn về cách nhìn nhận công cụ của họ, họ sẽ mặc định im lặng.
Tầm nhìn không bắt đầu bằng việc giám sát chặt chẽ hơn. Nó bắt đầu bằng việc thừa nhận những gì đang xảy ra và coi sự thành thạo của AI như một kỹ năng cần củng cố chứ không phải là một lối tắt để che giấu.
Thị trường chứng khoán hôm nay:Cổ phiếu kết thúc hỗn hợp sau khi dữ liệu bán phá giá
Bạn Có Nợ Thuế Đối với Các Khoản Thanh Toán Kích Thích Của Năm Trước Không?
Cách tối đa hóa lợi nhuận đầu tư của bạn với các tùy chọn (2 chiến lược)
Cách Kiếm Thêm Tiền Bằng Cách Bắt Đầu Một Tiệm Bánh Tại Nhà
Mint Mobile:Tiết kiệm $15 cho gói trả trước 3 tháng - Ưu đãi trong thời gian có hạn