AI na radnom mjestu: Praktični vodič za radnike na znanju

Ovaj članak objašnjava kako radnici s znanjem mogu koristiti umjetnu inteligenciju za zadatke koji se ponavljaju i troše vrijeme svaki tjedan, a ne samo za jednokratna pitanja i zadatke pisanja. Sadrži upute spremne za korištenje, smjernice za sigurno korištenje umjetne inteligencije i korake za brzu i jednostavnu ugradnju umjetne inteligencije u vaše tijekove rada.

Kako koristiti umjetnu inteligenciju na radnom mjestu

Većina poslova povezanih s znanjem dolazi s operativnim opterećenjem koje nije u opisu posla: sastanci, administracija, praćenje informacija, upravljanje odnosima.

Ovi su zadaci često najbolje mjesto za početak korištenja umjetne inteligencije, jer je izlaz lako provjeriti, a ulozi u slučaju pogreške su niski.

U nastavku je 10 takvih zadataka i kako potaknuti umjetnu inteligenciju da pomogne u svakom od njih.

Napomena: Neki alati umjetne inteligencije zahtijevaju da se izvorni materijal priloži ili zalijepi izravno. Drugi ga mogu sami preuzeti iz povezvane ulazne pošte, pogona ili otvorenih kartica preglednika. Upute u nastavku funkcioniraju u oba slučaja.

1) Praćenje informacija

Novi članci i ažurirane bilješke gomilaju se o istoj temi, i može biti pravi izazov pratiti što se događa.

Alati umjetne inteligencije mogu vam pomoći:

• Uskladiti raspršene izvore u jedan odgovor
• Uočiti proturječja ili odstupanja u verzijama kroz dokumente
• Sažeti što se promijenilo od posljednjeg ažuriranja
• Označiti gdje se izvori ne slažu

2) Komunikacija

Ažuriranje statusa, rekapitulacija, provjera: većina poslovne komunikacije ponavlja nekoliko istih oblika, što umjetnoj inteligenciji olakšava pisanje pristojnog nacrta.

Alati umjetne inteligencije mogu vam pomoći:

• Izraditi nacrte e-pošte, ažuriranja ili dokumenata iz zabilješki s natuknicama
• Prilagoditi ton ili duljinu za različitu publiku
• Prepisati isto ažuriranje za različite čitatelje
• Uočiti nejasnu formulaciju prije slanja

3) Sastanci

Umjetna inteligencija može pomoći pretvoriti razgovor u opipljiv zapis sljedećih radnji i odluka.

Alati umjetne inteligencije mogu vam pomoći:

• Izvući stavke radnji i vlasnike iz bilješki ili prijepisa
• Sastaviti sažetak odmah nakon poziva
• Uočiti obveze koje zapravo nitko nije preuzeo
• Pripremiti dnevni red iz otvorenih stavki s posljednjeg sastanka

4) Planiranje i određivanje prioriteta

Umjetna inteligencija može olakšati organiziranje kompliciranog tjednog rasporeda, žongliranje s više obveza i precizniju procjenu vremena.

Alati umjetne inteligencije mogu vam pomoći:

• Pretvoriti suprotstavljene rokove u redoslijed operacija
• Označiti sukobe u rasporedu prije nego što postanu problem
• Odvojiti ono što je doista hitno od onoga što se čini hitnim
• Provjeriti je li neki plan realan

5) Analiza i donošenje odluka

Umjetna inteligencija nije zamjena za ljudsku prosudbu, ali je dobra u prikupljanju, razvrstavanju i usporedbi složenih informacija kako bi se proces donošenja odluka olakšao.

Alati umjetne inteligencije mogu vam pomoći:

• Okupiti relevantne informacije za donošenje odluke
• Prikazati gdje se rasuđivanje slaže ili ne slaže
• Testirati pretpostavku prije nego što se na njoj gradi
• Organizirati čimbenike koji su u igri

6) Izrada isporuka

Današnji sofisticiraniji alati umjetne inteligencije mogu ići dalje od pukog odgovaranja na pitanja za izradu slajdova, izvješća, dokumenata ili proračunskih tablica.

Alati umjetne inteligencije mogu vam pomoći:

• Pretvoriti istraživanje ili bilješke u nacrt prezentacije, proračunsku tablicu ili izvješće
• Ići izravno od sirovog materijala do formatiranog dokumenta
• Strukturirati isporuku prije nego što potrošite vrijeme na dotjerivanje
• Prikupiti izvore dok gradite

7) Administrativni troškovi

Umjetna inteligencija može smanjiti zamorne ručne zadatke, kao što su automatski unos ili kategorizacija podataka, označavanje datoteka ili kopiranje i lijepljenje informacija s jednog alata na drugi.

Alati umjetne inteligencije mogu vam pomoći:

• Kategorizirati troškove i označiti duplikate ili unos koji nedostaje
• Sastaviti rutinske poruke e-pošte
• Pretvoriti grubu bilješku u nešto što se može podnijeti
• Ispuniti ponavljajuće obrasce iz informacija koje već imate

8) Pregled i kontrola kvalitete

Umjetna inteligencija je korisna za uočavanje nedosljednosti unutar jednog dokumenta i usklađivanje tvrdnji u više izvora, poput označavanja gdje nacrt odstupa od vodiča za stil.

Alati umjetne inteligencije mogu vam pomoći:

• Uočiti nedosljedne brojeve ili tvrdnje u dokumentu
• Označiti nejasnu formulaciju prije slanja nečega
• Provjeriti nacrt u odnosu na kontrolni popis ili vodič za stil
• Uočiti praznine između ranijeg i kasnijeg odjeljka

9) Učenje

Upoznavanje s nepoznatom temom prije je značilo sporo čitanje ili traženje usluge od zauzetog kolege.

Alati umjetne inteligencije mogu vam pomoći:

• Brzo steći radno razumijevanje nepoznatog alata, procesa ili teme
• Pripremiti pitanja na koja biste trebali biti spremni odgovoriti
• Objasniti koncept na razini koja vam je potrebna
• Ispuniti pozadinu prije razgovora s nekim tko je veći stručnjak od vas

10) Upravljanje odnosima

Kontekst raspršen po starim e-porukama i bilješkama može biti teško rekonstruirati u kratkom roku, neposredno prije poziva.

Alati umjetne inteligencije mogu vam pomoći:

• Okupiti kontekst prije razgovora: o čemu se raspravljalo, što je obećano ili ostavljeno otvoreno
• Pripremiti brifing prije poziva s klijentom ili dionikom
• Pratiti otvorene stavke kroz trajni odnos
• Sastaviti provjeru koja se poziva na stvarni prethodni kontekst

Kako započeti s umjetnom inteligencijom bez živciranja IT tima

Svaka gornja uputa pretpostavlja da alat ima pristup stvarnim, ponekad osjetljivim informacijama tvrtke, tako da nekoliko navika na početku sprječava da taj pristup kasnije postane problem.

• Prije početka provjerite popis odobrenih alata. Većina tvrtki ga negdje objavi: IT wiki, sigurnosni portal, dokument za uvođenje. Ako ga ne možete pronaći, pitajte izravno umjesto da pretpostavljate da ne postoji.
• Prijavite se putem SSO-a svoje tvrtke, a ne osobnog računa. Osobna prijava ne nasljeđuje kontrole podataka vaše tvrtke, revizijski trag ili proces odlaska, tako da rad ostaje izvan vidljivosti IT-a čak i kada je sam rad poslovna aktivnost tvrtke.
• Upoznajte razine podataka svoje tvrtke, a ne samo „osjetljivo nasuprot neosjetljivom”. Većina tvrtki dijeli podatke u više od dvije kategorije, na primjer javne, interne, povjerljive i ograničene, a ono što je u redu zalijepiti u jedan alat možda neće biti u redu za drugi. Provjerite s IT-jem ili sigurnošću ako razine nisu dokumentirane negdje očito.
• Uklonite identifikatore prije lijepljenja, kada možete. Zamijenite stvarna imena, brojeve računa i detalje klijenta rezerviranim mjestima poput {client_name} prije lijepljenja u alat koji nije formalno odobren.
• Isključite prekidače za treniranje modela. Većina alata umjetne inteligencije ima postavku, često označenu nečim poput „poboljšaj model” ili „koristi moje podatke za treniranje”, koja uključuje vaše unose u podatke za treniranje prema zadanim postavkama. Provjerite ploču privatnosti ili postavki i isključite je osim ako alat nije izričito odobren bez te zabrinutosti.
• Pregledajte čemu alat može pristupiti prije povezivanja. Ako rezervira stvari, šalje stvari ili dodiruje vašu pristiglu poštu, provjerite koja dopuštenja traži i opozovite pristup za sve što ne koristite aktivno.
• Pitajte ako ne znate je li nešto odobreno. Brza poruka IT-ju ili sigurnosti obično je bolja nego naknadno saznanje da alat nije bio odobren.

Povećaj

Kako učinkovitije koristiti umjetnu inteligenciju na radnom mjestu

Većina radnika na znanju već ležerno koristi umjetnu inteligenciju: jednokratno pitanje, brz nacrt e-pošte, kopiranje rezultata, gotovo. Tretiranje zadatka kao dvotjednog pilot-projekta, a ne jednokratnog pitanja, ono je što tu ležernu upotrebu pretvara u značajnu uštedu vremena.

Evo kako početi:

1) Pratite cijeli tjedan prije donošenja bilo kakvih promjena

Pet radnih dana bilježite svaki zadatak koji se ponavlja, koliko dugo traje i koliko se zamorno čini. Dostupno je više alata za praćenje vremena, ali obična bilješka dobro funkcionira: „Ponedjeljak, 20 min, sortirani računi, blago dosadno.” Do petka se uzorak obično sam istakne.

2) Odaberite jedan zadatak

Pregledajte bilješke i odaberite koji zadatak koji oduzima puno vremena i zamoran je automatizirati prvi.

Postoji nekoliko čimbenika koje treba uzeti u obzir:

• Događa li se zadatak više puta tjedno?
• Je li proces relativno dosljedan svaki put?
• Je li ispis brzo provjeriti?
• Ovisi li o odlukama prosuđivanja koje se razlikuju ovisno o situaciji?
• Bi li pogrešku bilo lako uočiti i popraviti?
• Jesu li izvorni podaci potpuni i pouzdani?

Tjedno ažuriranje statusa ili ponavljajuće izvješće o troškovima odgovaraju. Tromjesečni odborski paket ne odgovara. Ulozi i vrijeme pregleda previsoki su za prvi pilot-projekt.

3) Definirajte što znači „dobro” prije testiranja

Napišite rečenicu koja opisuje točan ili iskoristiv ispis, odlučenu prije nego što vidite što umjetna inteligencija proizvodi.

Izvucite tri stvarna primjera ručno obavljenog ispisa (tri ažuriranja statusa, tri izvješća o troškovima) i zapišite što im je zajedničko: duljina, struktura, razina detalja.

Zatim pitajte što bi ga učinilo neupotrebljivim. Ponekad je lakše definirati dobro imenovanjem neuspjeha. Uključite suprotnost svakog neuspjeha u definiciju dobrog ispisa.

Na primjer, za ažuriranje statusa to može biti: „Pokriva što je isporučeno i što je blokirano, u dva odlomka, uz minimalno potrebno prepisivanje.”

Za izvješće o troškovima to može biti: „Svaki redak ima kategoriju, a duplikati su označeni.”

4) Izgradite i testirajte upit

Započnite s običnim opisom zadatka i definicijom „dobrog” iz koraka 3, zatim ga pokrenite na dva ili tri stvarna slučaja.

Nakon svakog pokretanja, usporedite izlaz s tom definicijom i zabilježite što nije u redu: nedostaje odjeljak, predugo, pogrešan ton. Dodajte redak u upit koji rješava taj specifični jaz, a zatim ga ponovno pokrenite.

Zaustavite se kada ispis zahtijeva samo manje uređivanje, a ne prepisivanje. Spremite konačnu verziju negdje gdje ju je lako ponovno pronaći: na primjer, prikvačeni dokument, aplikaciju za bilješke ili zajedničku biblioteku upita.

5) Odlučite se za jednu provjeru kontrole kvalitete

Odaberite jednu stvar koja se može ponoviti i provjerite je ručno. Za izvješće o troškovima, to bi moglo značiti usporedbu ukupnih iznosa kategorija s izvornim izvozom prije slanja. Obavite istu provjeru na svakom ispisu tijekom dva tjedna, čak i kada se počne činiti pouzdanim.

6) Nakon dva tjedna usporedite s početnom vrijednošću.

Za svaki slučaj pratite koliko je vremena zadatku trebalo od početka do kraja, uključujući korak provjere, i kako se to uspoređuje s vremenom zabilježenim u koraku 1. Na kraju dva tjedna zbrojite to kako biste odlučili isplati li se zadržati automatizaciju kakva jest. Ako ne, prilagodite i ponovno pokušajte ili je odbacite i odaberite drugi zadatak.

Provođenje ovoga u praksu

Odaberite zadatak koji troši najviše vremena i pokazuje se najdosljednije, provedite ga kroz korake pilota i zabilježite koliko vremena ili truda umjetna inteligencija štedi.

Perplexity Computer daje radniku na znanju veći kapacitet bez dodavanja sati u dan. Povezuje se s alatima koji se već koriste u svakodnevnom radu, uključujući Gmail, Outlook, Google Drive, Notion i Slack, te može izvući relevantan materijal, sastaviti nacrt izlaza i označiti sve što treba drugi pogled prije nego što izađe.

Isprobajte Perplexity Computer za svoj svakodnevni rad.

Često postavljana pitanja

Što je umjetna inteligencija na radnom mjestu?

To je upotreba alata umjetne inteligencije, poput povezanih pomoćnika i chatbota, za pomoć u dijelovima posla koji se ponavljaju: praćenje informacija, komunikacija, planiranje, pregled i administrativni rad, uz jednokratna pitanja koja većina ljudi već pita.

Koji su primjeri umjetne inteligencije na radnom mjestu?

Izvlačenje stavki radnji iz prijepisa sastanka, pretvaranje sirovih bilješki u ažuriranje statusa, kategorizacija izvješća o troškovima, izrada nacrta prezentacije potkrijepljenog izvorima i priprema za poziv korištenjem prošlog konteksta pet su uobičajenih primjera.

Koje su prednosti umjetne inteligencije na radnom mjestu?

Najjasnija prednost je povrat vremena na zadacima koji slijede predvidljiv uzorak: sažimanje, sastavljanje nacrta, kategorizacija i pregled rada za koji je potrebno stvarno vrijeme, a ne zahtijeva duboku prosudbu.

Koje su prednosti i nedostatci umjetne inteligencije na radnom mjestu?

Prednost su brži prvi nacrti i manje vremena na zadacima koji se ponavljaju. Nedostatak se pojavljuje kada se korak provjere preskoči: neprovjereni sažetak tretira se kao činjenica, nacrt se šalje bez pregleda ili se osjetljivi podaci lijepe u alat koji nikada nije odobren za to.

Kako koristite umjetnu inteligenciju na radnom mjestu?

Započnite s jednim zadatkom koji se ponavlja, pratite kako se trenutno obavlja tjedan dana, definirajte kako izgleda dobar ispis, testirajte upit na nekoliko stvarnih slučajeva i postavite jednu fiksnu provjeru koja će se izvoditi na svakom ispisu tijekom dvotjednog pilot-projekta.

Koji su rizici umjetne inteligencije na radnom mjestu?

Glavni rizici su tretiranje izlaza umjetne inteligencije kao provjerenog kada to nije, slanje osjetljivih podataka kroz neodobreni alat i dopuštanje da sažetak umjetne inteligencije zamijeni odluku, odobrenje ili prosudbu odnosa koja još uvijek treba osobu.

Hoće li umjetna inteligencija zamijeniti poslove?

Za većinu poslova povezanih s znanjem, umjetna inteligencija zamjenjuje specifične zadatke koji se ponavljaju unutar uloge, umjesto same uloge. Zadaci u ovom vodiču, komunikacija, administracija, prvi nacrti, oni su koji će se najvjerojatnije promijeniti, dok prosudba, odgovornost i izgradnja odnosa ostaju s osobom koja obavlja posao.