Dirbtinis intelektas darbo vietoje: praktinis vadovas žinių darbuotojams

Šiame straipsnyje nagrinėjama, kaip žinių darbuotojai gali naudoti dirbtinį intelektą pasikartojančioms užduotims, kurios kiekvieną savaitę atima daug laiko, o ne tik vienkartiniams klausimams ir rašymo užduotims. Jame pateikiami paruošti naudoti raginimai, nurodymai, kaip saugiai naudoti dirbtinį intelektą, ir žingsniai, kaip greitai ir paprastai integruoti dirbtinį intelektą į savo darbo eiga.

Kaip naudoti dirbtinį intelektą darbo vietoje

Didžioji dalis žinių darbuotojų darbo susijusi su operacinėmis sąnaudomis, kurių nėra pareigų apraše: susitikimai, administravimas, informacijos stebėjimas, santykių valdymas.

Šios užduotys dažnai yra geriausia vieta pradėti naudoti dirbtinį intelektą, nes rezultatus lengva patikrinti, o suklydimo kaina yra maža.

Žemiau pateikiamos 10 tokių užduočių ir nurodyta, kaip raginti dirbtinį intelektą padėti atlikti kiekvieną iš jų.

Pastaba: kai kuriems dirbtinio intelekto įrankiams reikia pridėti šaltinio medžiagą arba ją tiesiogiai įklijuoti. Kiti gali ją patys paimti iš prijungto gautųjų laiškų aplanko, disko arba atidarytų naršyklės skirtukų. Žemiau pateikti raginimai veikia bet kuriuo atveju.

1) Informacijos stebėjimas

Nauji straipsniai ir atnaujintos pastabos kaupiasi ta pačia tema, todėl suspėti su tuo, kas vyksta, gali būti rimtas iššūkis.

Dirbtinio intelekto įrankiai gali padėti:

• Suderinti išsklaidytus šaltinius į vieną atsakymą
• Aptikti prieštaravimus arba versijų neatitikimus dokumentuose
• Apibendrinti, kas pasikeitė nuo paskutinio atnaujinimo
• Pažymėti vietas, kuriose šaltiniai nesutaria

2) Bendravimas

Būsenos atnaujinimas, santrauka, patikrinimas: didžioji dalis darbinio bendravimo kartoja kelias tas pačias formas, todėl dirbtiniam intelektui nesunku parašyti tinkamą juodraštį.

Dirbtinio intelekto įrankiai gali padėti:

• Juodraščio el. laiškai, atnaujinimai arba dokumentai iš pagrindinių punktų
• Koreguoti toną arba ilgį kitai auditorijai
• Perrašyti tą patį atnaujinimą skirtingiems skaitytojams
• Aptikti neaiškias formuluotes prieš išsiunčiant

3) Susitikimai

Dirbtinis intelektas gali padėti paversti pokalbį konkrečiu būsimų veiksmų ir sprendimų žurnalu.

Dirbtinio intelekto įrankiai gali padėti:

• Iš užrašų arba stenogramos ištraukti veiksmų elementus ir savininkus
• Parašyti santrauką iš karto po skambučio
• Aptikti įsipareigojimus, kurių iš tikrųjų niekam nepriskirta
• Paruošti darbotvarkę iš paskutinio susitikimo neatliktų užduočių

4) Planavimas ir prioritetų nustatymas

Dirbtinis intelektas gali palengvinti sudėtingo savaitės grafiko organizavimą, kelių įsipareigojimų derinimą ir tikslesnį laiko įvertinimą.

Dirbtinio intelekto įrankiai gali padėti:

• Paversti konkuruojančius terminus operacijų seka
• Pažymėti planavimo konfliktus, kol jie tapo problema
• Atskirti tai, kas iš tikrųjų skubu, nuo to, kas atrodo skubu
• Sveiko proto patikrinimas, ar planas realus

5) Analizė ir sprendimų priėmimas

Dirbtinis intelektas nepakeičia žmogiškojo sprendimo, tačiau jis puikiai surenka, rūšiuoja ir lygina sudėtingą informaciją, kad palengvintų sprendimų priėmimo procesą.

Dirbtinio intelekto įrankiai gali padėti:

• Surinkti reikiamą informaciją sprendimui priimti
• Atskleisti, kur protavimas sutampa arba nesutampa
• Atlikti prielaidos streso testą prieš ja remiantis
• Organizuoti veikiančius veiksnius

6) Pristatytinų rezultatų kūrimas

Šių dienų sudėtingesni dirbtinio intelekto įrankiai gali neapsiriboti vien paprastu atsakymu į klausimus, o kurti skaidres, ataskaitas, dokumentus ar skaičiuokles.

Dirbtinio intelekto įrankiai gali padėti:

• Paversti tyrimą arba pastabas pirmuoju pristatymo, skaičiuoklės ar ataskaitos juodraščiu
• Eiti tiesiai nuo neapdorotos medžiagos prie suformatuoto dokumento
• Sukurti pristatytino rezultato struktūrą prieš skiriant laiko poliravimui
• Kuriant sujungti šaltinius

7) Administracinės sąnaudos

Dirbtinis intelektas gali sumažinti varginančias rankines užduotis, tokias kaip duomenų įvedimas ar kategorizavimas, failų žymėjimas arba informacijos kopijavimas ir įklijavimas iš vieno įrankio į kitą automatiškai.

Dirbtinio intelekto įrankiai gali padėti:

• Suskirstyti išlaidas į kategorijas ir pažymėti dublikatus arba trūkstamus įrašus
• Parengti įprastų el. laiškų juodraščius
• Paversti grubią pastabą kažkuo pateikiamu
• Užpildyti pasikartojančias formas naudojant jau turimą informaciją

8) Peržiūra ir kokybės kontrolė

Dirbtinis intelektas yra naudingas norint aptikti neatitikimus viename dokumente ir suderinti teiginius keliuose šaltiniuose, pavyzdžiui, pažymėti, kur juodraštis nukrypsta nuo stiliaus vadovo.

Dirbtinio intelekto įrankiai gali padėti:

• Aptikti nenuoseklius skaičius arba teiginius dokumente
• Pažymėti neaiškias formuluotes prieš išsiunčiant
• Patikrinti juodraštį pagal kontrolinį sąrašą arba stiliaus vadovą
• Pastebėti spragas tarp ankstesnio ir vėlesnio skyriaus

9) Mokymasis

Anksčiau norint susipažinti su nepažįstama tema reikėjo lėto skaitymo arba užimto kolegos paslaugos.

Dirbtinio intelekto įrankiai gali padėti:

• Greitai įgyti darbinį nepažįstamo įrankio, proceso ar temos supratimą
• Paruošti klausimus, į kuriuos turėtumėte būti pasiruošę atsakyti
• Paaiškinti sąvoką reikiamu lygiu
• Užpildyti pagrindus prieš kalbant su už jus didesniu ekspertu

10) Santykių valdymas

Kontekstą, išsklaidytą senuose el. laiškuose ir pastabose, gali būti sunku atkurti paskutinę akimirką, prieš pat skambutį.

Dirbtinio intelekto įrankiai gali padėti:

• Surinkti kontekstą prieš pokalbį: kas buvo aptarta, pažadėta arba palikta atvira
• Paruošti instruktažą prieš kliento ar suinteresuotosios šalies skambutį
• Sekti nebaigtus elementus palaikant nuolatinius santykius
• Parengti patikrinimo laišką, kuriame būtų remiamasi realiu ankstesniu kontekstu

Kaip pradėti naudoti dirbtinį intelektą neįsiutinus IT komandos

Kiekvienas aukščiau pateiktas raginimas daro prielaidą, kad įrankis turi prieigą prie realios, kartais jautrios įmonės informacijos, todėl keli įpročiai iš pradžių neleidžia šiai prieigai vėliau tapti problema.

• Prieš pradedant patikrinkite patvirtintų įrankių sąrašą. Daugelis įmonių jį kažkur paskelbia: IT vikio puslapyje, saugumo portale, įvadinėje medžiagoje. Jei nerandate, paklauskite tiesiogiai, o ne manykite, kad jo nėra.
• Prisijunkite naudodami įmonės SSO, o ne asmeninę paskyrą. Asmeninis prisijungimas neperima jūsų įmonės duomenų valdiklių, audito pėdsako ar atsisveikinimo proceso, todėl darbas lieka už IT matomumo ribų, net kai pats darbas yra įmonės reikalas.
• Žinokite savo įmonės duomenų pakopas, o ne tik „jautrūs ir nejautrūs“. Daugelis įmonių skirsto duomenis į daugiau nei dvi kategorijas, pavyzdžiui, viešus, vidinius, konfidencialius ir riboto naudojimo, ir tai, ką galima įklijuoti į vieną įrankį, gali netikti kitam. Jei pakopos nėra dokumentuotos kažkur akivaizdžioje vietoje, pasitarkite su IT arba saugumo skyriumi.
• Jei galite, prieš įklijuodami pašalinkite identifikatorius. Prieš įklijuodami į įrankį, kuris nebuvo oficialiai patvirtintas, pakeiskite tikrus vardus, pavardes, paskyrų numerius ir kliento duomenis rezervuotaisiais ženklais, pvz., {client_name}.
• Išjunkite modelio mokymo perjungiklius. Daugelis dirbtinio intelekto įrankių turi nustatymą, dažnai pavadintą „tobulinti modelį“ arba „naudoti mano duomenis mokymui“, kuris pagal numatytuosius nustatymus įtraukia jūsų įvestis į mokymo duomenis. Patikrinkite privatumo arba nustatymų skydelį ir išjunkite jį, nebent įrankis buvo specialiai patvirtintas be šio susirūpinimo.
• Prieš prijungdami įrankį patikrinkite, ką jis gali pasiekti. Jei jis užsako dalykus, siunčia juos arba liečia jūsų gautuosius, patikrinkite, kokių leidimų jis prašo, ir panaikinkite prieigą prie visko, ko aktyviai nenaudojate.
• Paklauskite, jei nežinote, ar kažkas patvirtinta. Greita žinutė IT arba saugumo skyriui paprastai yra geriau nei po fakto sužinoti, kad įrankis nebuvo patvirtintas.

Padidinti

Kaip efektyviau naudoti dirbtinį intelektą darbo vietoje

Daugelis žinių darbuotojų jau dabar dirbtinį intelektą naudoja atsitiktinai: vienkartinis klausimas, greitas el. laiško juodraštis, nukopijuokite rezultatą, atlikta. Užduoties traktavimas kaip dviejų savaičių bandomojo projekto, o ne vienkartinio klausimo paverčia šį atsitiktinį naudojimą reikšmingu laiko taupymu.

Štai kaip pradėti:

1) Sekite visą savaitę prieš darydami bet kokius pakeitimus

Penkias darbo dienas registruokite kiekvieną pasikartojančią užduotį, kiek laiko ji užtrunka ir kaip varginančiai atrodo. Galima naudoti kelis laiko sekimo įrankius, tačiau veikia ir paprastas užrašas: „Pirmadienis, 20 min., sutvarkyti kvitai, šiek tiek erzina“. Iki penktadienio šablonas dažniausiai išryškėja savaime.

2) Pasirinkite vieną užduotį

Peržiūrėkite užrašus ir pasirinkite, kurią daug laiko reikalaujančią, varginančią užduotį automatizuoti pirmiausia.

Reikia apsvarstyti kelis veiksnius:

• Ar ši užduotis pasitaiko kelis kartus per savaitę?
• Ar procesas kaskart yra gana nuoseklus?
• Ar greita patikrinti rezultatą?
• Ar tai priklauso nuo sprendimų, kurie skiriasi priklausomai nuo situacijos?
• Ar klaidą būtų lengva pastebėti ir ištaisyti?
• Ar pirminiai duomenys išsamūs ir patikimi?

Savaitinė būsenos atnaujinimo ataskaita arba pasikartojanti išlaidų ataskaita tinka. Kartą per ketvirtį rengiamas valdybos pristatymas – ne. Pirmajam bandomajam projektui ir rizika, ir peržiūros laikas yra per dideli.

3) Prieš bandant apibrėžkite, kaip atrodo „gerai“

Parašykite sakinį, apibūdinantį teisingą arba tinkamą naudoti rezultatą, kuris nusprendžiamas pamatant, ką sukuria dirbtinis intelektas.

Paimkite tris realius rankiniu būdu atlikto rezultato pavyzdžius (tris būsenos atnaujinimus, tris išlaidų ataskaitas) ir užsirašykite, ką jie turi bendro: ilgis, struktūra, išsamumo lygis.

Tada paklauskite, kas padarytų jį netinkamu naudoti. Kartais apibrėžti gerą rezultatą lengviau įvardijant nesėkmę. Į gero rezultato apibrėžimą įtraukite kiekvienos nesėkmės priešingybę.

Pavyzdžiui, būsenos atnaujinimui tai gali būti: „Apima tai, kas išsiųsta ir kas užblokuota, dviem pastraipomis, minimaliai perrašant.“

Išlaidų ataskaitai tai gali būti: „Kiekviena eilutė turi kategoriją, o dublikatai yra pažymėti.“

4) Sukurkite ir išbandykite raginimą

Pradėkite nuo paprasto užduoties aprašymo ir „gero“ apibrėžimo iš 3 veiksmo, tada paleiskite jį su dviem ar trimis realiais atvejais.

Po kiekvieno paleidimo palyginkite rezultatą su tuo apibrėžimu ir atkreipkite dėmesį, kas ne taip: trūksta skyriaus, per ilgas, netinkamas tonas. Įtraukite į raginimą eilutę, skirtą tam konkrečiam tarpui pašalinti, ir paleiskite iš naujo.

Sustokite, kai rezultatui reikia tik nedidelio redagavimo, o ne perrašymo. Išsaugokite galutinę versiją kažkur lengvai randamoje vietoje: pvz., prisegtame dokumente, užrašų programėlėje arba bendrinamoje raginimų bibliotekoje.

5) Nuspręskite dėl vieno kokybės kontrolės patikrinimo

Pasirinkite vieną pasikartojantį dalyką, kurį reikia patikrinti rankiniu būdu. Išlaidų ataskaitai tai gali reikšti kategorijų sumų palyginimą su pradiniu eksportu prieš pateikiant. Atlikite tą patį patikrinimą kiekvieną kartą gavę rezultatą dvi savaites, net kai jis pradeda atrodyti patikimas.

6) Po dviejų savaičių palyginkite su pradine baze.

Kiekvienu atveju stebėkite, kiek laiko užtruko užduotis nuo pradžios iki pabaigos, įskaitant tikrinimo etapą, ir kaip tai lyginama su laiku, užregistruotu 1 veiksme. Praėjus dviem savaitėms, sudėkite viską, kad nuspręstumėte, ar verta palikti automatizavimas tokį, koks yra. Jei ne, pakoreguokite ir bandykite iš naujo arba atsisakykite ir pasirinkite kitą užduotį.

Pritaikymas praktikoje

Pasirinkite daugiausiai laiko suvalgančią ir nuosečiausiai pasirodančią užduotį, atlikite ją bandomuosiais žingsniais ir atkreipkite dėmesį, kiek laiko ar pastangų sutaupo dirbtinis intelektas.

Perplexity Computer suteikia žinių darbuotojui daugiau pajėgumų nepridėdamas valandų prie dienos. Ji sujungiama su kasdieniame darbe jau naudojamais įrankiais, įskaitant Gmail, Outlook, Google Drive, Notion ir Slack, ir gali paimti susijusią medžiagą, paruošti juodraštį bei pažymėti viską, ko reikia antrojo žvilgsnio prieš išsiunčiant.

Išbandykite Perplexity Computer savo kasdieniame darbe.

DUK

Kas yra dirbtinis intelektas darbo vietoje?

Tai dirbtinio intelekto įrankių, tokių kaip prijungti asistentai ir pokalbių robotai, naudojimas pasikartojančioms darbo dalims palengvinti: informacijos stebėjimui, bendravimui, planavimui, peržiūrai ir administraciniam darbui, be vienkartinių klausimų, kuriuos daugelis žmonių jau užduoda.

Kokie yra dirbtinio intelekto pavyzdžiai darbo vietoje?

Veiksmų elementų ištraukimas iš susitikimo stenogramos, neapdorotų pastabų pavertimas būsenos atnaujinimu, išlaidų ataskaitos kategorizavimas, šaltiniais pagrįstų pristatymo metmenų kūrimas ir pasiruošimas skambučiui naudojant ankstesnį kontekstą yra penki dažni pavyzdžiai.

Kokia dirbtinio intelekto nauda darbo vietoje?

Akivaizdžiausia nauda yra susigrąžintas laikas atliekant užduotis, kurios atitinka nuspėjamą šabloną: apibendrinimas, juodraščių rengimas, kategorizavimas ir peržiūra darbo, kuris reikalauja realaus laiko atlikti rankiniu būdu, bet nereikalauja gilaus sprendimo.

Kokie yra dirbtinio intelekto darbo vietoje pliusai ir minusai?

Pliusas – greitesni pirminiai juodraščiai ir mažiau laiko pakartotinėms užduotims. Minusas pasireiškia praleidus patikrinimo etapą: nepatvirtinta santrauka traktuojama kaip faktas, neperžiūrėtas išsiųstas juodraštis arba jautrūs duomenys, įklijuoti į įrankį, kuris tam niekada nebuvo patvirtintas.

Kaip naudoti dirbtinį intelektą darbo vietoje?

Pradėkite nuo vienos pasikartojančios užduoties, savaitę stebėkite, kaip ji šiuo metu atliekama, apibrėžkite, kaip atrodo geras rezultatas, išbandykite raginimą keliems realiems atvejams ir nustatykite vieną fiksuotą patikrinimą, kurį atliksite kiekvienam rezultatui dviejų savaičių bandomojo projekto metu.

Kokia yra dirbtinio intelekto rizika darbo vietoje?

Pagrindinė rizika yra dirbtinio intelekto išvesties traktavimas kaip patvirtintos, kai ji tokia nėra, jautrių duomenų siuntimas per nepatvirtintą įrankį ir leidimas dirbtinio intelekto santraukai pakeisti sprendimą, patvirtinimą arba santykių vertinimą, kuriam vis dar reikia žmogaus.

Ar dirbtinis intelektas pakeis darbo vietas?

Didžiajai daliai žinių darbo dirbtinis intelektas keičia konkrečias pasikartojančias užduotis vaidmens viduje, o ne patį vaidmenį. Šiame vadove nurodytos užduotys – bendravimas, administravimas, pirminiai juodraščiai – yra labiausiai linkusios keistis, o sprendimų priėmimas, atskaitomybė ir santykių kūrimas lieka darbą atliekančiam žmogui.