- Чтобы в полной мере извлечь выгоду из ИИ, организации должны преобразовать свою рабочую силу, операционные модели и управление.
- Создание ценности ИИ должно перейти от услуг и изолированных инструментов к решениям на основе IP, создаваемым и масштабируемым посредством скоординированных технологий и отраслевых экосистем.
- Ответственное внедрение ИИ, исправляющее историческую недопредставленность, определит, насколько далеко он может быть расширен.
Искусственный интеллект меняет способ выполнения работы по каждой функции и роли. Для руководителей вопрос больше не в том, насколько быстро будет масштабироваться ИИ, а в том, как быстро организации смогут согласовать свою рабочую силу, операционные модели и управление, чтобы превратить этот масштаб в устойчивую ценность бизнеса.
Доказательства очевидны. Через его Инициатива революции переквалификацииПо оценкам Всемирного экономического форума, около 1,1 миллиарда рабочих мест могут быть преобразованы с помощью технологий в течение следующего десятилетия. Его Отчет о будущем рабочих мест в 2025 году предполагает, что к 2030 году ИИ и обработка информации затронут 86% предприятий. Другой анализ предполагает, что ИИ создаст больше рабочих мест, чем вытеснит, но только в том случае, если компании будут сознательно инвестировать в людей и перепроектировать работу, а не просто накладывать технологии на старые структуры.
От навыков к интеллектуальной собственности: новый общественный контракт на обучение
На предприятии с интенсивным использованием искусственного интеллекта трансформация должна начинаться с четкого понимания того, как организация может развиваться, а не просто с того, какие инструменты использовать. Лидеры должны понимать, какие способности способствуют дифференциации, как будут меняться роли по мере внедрения ИИ в повседневную работу и как новые пути обучения могут помочь сотрудникам перейти от выполнения услуг к более ценному решению проблем и созданию интеллектуальной собственности.
Сотрудники все больше осознают, что непрерывное обучение является частью работы. Взамен они ожидают ясности в отношении того, какие навыки имеют значение, доступа к соответствующему обучению и реальных возможностей применения этих навыков. От обучения ролям до создания способностей, которые можно объединить в новые решения, — именно в этом сдвиге ИИ начинает менять экономику труда.
На уровне предприятия три элемента оказываются практичными:
- Четкая основа навыков: Таксономия общих навыков, связанная с пулами ценностей, такими как операции с использованием искусственного интеллекта, отраслевые решения искусственного интеллекта или интеллектуальное проектирование, дает лидерам бизнеса, HR и технологий общий язык.
- Изменение ролей, связанное с обучением: Там, где ИИ существенно меняет роль, сотрудникам нужны видимые пути, такие как модульное обучение, признанные полномочия и переход на соседние должности, чтобы навыки развивались быстрее, чем должностные инструкции.
- Внутренняя мобильность с реальным спросом: Биржи талантов и подбор персонала, ориентированного на проекты, гарантируют быстрое развертывание новых возможностей, а не их оставление неиспользованными.
Реорганизация работы команд людей и ИИ
Поскольку искусственный интеллект внедряется в трансформацию услуг, передовой искусственный интеллект и автоматизацию, большинство ролей теперь можно разбить на задачи, которые могут выполнять машины, и те, которые требуют человеческого решения. Четкое разграничение важно для того, чтобы человеческий труд стал более ценным, а не менее ценным.
Спрос на инженеров искусственного интеллекта, специалистов по данным и архитекторов предметных решений растет, наряду с устойчивой потребностью в лидерстве, аналитическом мышлении и социально-эмоциональных навыках. Результатом является переход к командам, возглавляемым людьми и оснащенным искусственным интеллектом, где рост производительности достигается за счет координации, а не замены.
В сфере операций, обслуживания клиентов, рисков и исследований и разработок эффективный редизайн обычно следует трем принципам:
- ИИ выполняет повторяемую работу с большим объемом данных, такую как извлечение информации, генерация первого проекта и рутинная поддержка принятия решений.
- Люди сосредотачиваются на суждениях, отношениях и компромиссах; области, где контекст, подотчетность и доверие имеют значение.
- Ограждения встроены в рабочие процессы с определенными пороговыми значениями качества, проверками на предвзятость и путями эскалации, а не с постоянным надзором.
Технологические экосистемы играют центральную роль в том, чтобы сделать это реальностью, и многие организации сейчас масштабируют ИИ в производстве, согласовывая глубину разработки с отраслевым контекстом.
Один Европейский пример – Cynergy Bank.которая работала с HCLTech над модернизацией своей экосистемы обслуживания клиентов. Оцифровав повторяемые рабочие процессы контакт-центра и бэк-офиса, а также интегрировав управление делами, голосовую аналитику и помощь агентов на основе GenAI, банк автоматизировал рутинную работу, освободив сотрудников для сосредоточения внимания на более ценных взаимодействиях с клиентами. Результатом стала более эффективная операционная модель: количество жалоб сократилось более чем на 50 %, производительность выросла на 8 %, а качество обслуживания клиентов возросло на 25 %.
Экосистемы, а не эксперименты
Задача лидеров сейчас — ускорить темпы внедрения ИИ, не перегружая организацию и не подрывая подотчетность. Наиболее эффективные организации придерживаются дисциплинированного подхода: сосредотачиваются на небольшом количестве задач ИИ, напрямую связанных с бизнес-результатами, поддерживаемых прочной инженерной базой и экосистемным партнерством.
Эти задачи – будь то сокращение времени цикла, повышение удовлетворенности клиентов или ускорение разработки продуктов – все чаще решаются с помощью искусственного интеллекта. У каждого из них есть старший бизнес-спонсор, а лидеры в области технологий, рисков и людей совместно несут ответственность за реализацию, меры безопасности и навыки. Крайне важно, что ИИ внедряется в производство на регулярной основе, а преимущества становятся видимыми для задействованных команд.
Этот сдвиг также меняет то, как организации работают с партнерами. Сегодня искусственный интеллект — это не столько изолированные инструменты, сколько скоординированные платформы, охватывающие облако, данные, аппаратное обеспечение, программное обеспечение и отраслевые решения, которые можно повторять и масштабировать. Операционные модели, ориентированные на экосистему, позволяют командам сотрудничать независимо друг от друга и быстрее переходить от идеи к результату.
Доверие по замыслу: ответственный ИИ в большом масштабе
Доверие будет определять, насколько далеко и как быстро сможет масштабироваться ИИ. Сотрудники, клиенты, регулирующие органы и общество будут судить лидеров не только по тому, что дает ИИ, но и по тому, насколько ответственно он применяется.
Эра искусственного интеллекта также дает возможность исправить историческую недопредставленность, заложенную в сегодняшнем рабочем месте. По мере того, как организации переходят к рабочей силе, управляемой искусственным интеллектом, инклюзивное представительство в проектировании, тестировании и управлении системами искусственного интеллекта имеет важное значение для обеспечения того, чтобы технологии отражали весь спектр человеческого опыта.
Выделяются три элемента:
- Прозрачность: Четкое информирование о том, где используется ИИ, какие решения он принимает и как управляются данные.
- Человеческий надзор за принятием важных решений: В таких областях, как найм персонала, кредитование и критически важные для безопасности операции, ИИ должен дополнять, а не заменять человеческое суждение.
- Инклюзивный дизайн и переквалификация: Системы должны работать с разными пользователями и контекстами, предоставляя возможности обучения, охватывающие все уровни рабочей силы.
Эта ответственность выходит за рамки отдельных организаций. Компаниям, правительствам и преподавателям необходимо будет согласовать общие рамки навыков, навыки обучения и принципы надежного ИИ, чтобы таланты и инновации могли перемещаться между секторами и регионами.
Обнаружить
Как Форум помогает лидерам разобраться в ИИ и сотрудничать в области ответственных инноваций
ИИ будет продолжать развиваться. Отличительной чертой станет выбор лидерства: объединение стратегии с навыками, переход от услуг к созданию ценности на основе интеллектуальной собственности, перепроектирование работы таким образом, чтобы люди и ИИ работали вместе, масштабирование экосистем и внедрение доверия с самого начала. Руководители, придерживающиеся такого подхода, имеют наилучшие возможности для создания искусственного интеллекта, обеспечивающего окупаемость инвестиций, включая устойчивую производительность, рост и более инклюзивное будущее работы.
Ещё по этой теме
