Искусственный интеллект и машинное обучение получат распространение на предприятиях, поскольку они потребуются для реализации гибридной модели работы, открывающей новые уровни продуктивности, пишет на портале InformationWeek Дейв Райт, директор ServiceNow по инновациям.
Одним из самых поразительных изменений в эпоху COVID-19 стало то, как быстро работа превратилась из того, куда вы ходите, в то, что вы делаете. Почти за одну ночь работники и их работодатели адаптировались к новым способам работы и сотрудничества.
Однако с этой новой гибридной парадигмой работы возникают и новые проблемы для работодателей. Работники получают возможность бесшовно переходить от работы на дому к работе в офисе, но как работодатели могут быть уверены в том, что работа сотрудников будет такой же беспроблемной независимо от того, где она происходит?
Ответ кроется в искусственном интеллекте. По мере того как мы будем осваивать гибридный мир работы, компаниям необходимо будет разрабатывать системы, которые помогут им обнаруживать и реагировать на постоянные изменения, которые будут определять наши рабочие места. Вот несколько примеров того, где ИИ окажет наибольшее влияние:
1. Принятие интеллектуальных решений об организации рабочего пространства
В эпоху до появления гибридных рабочих мест офис по своей сути был статичным. Работники сидели за одними и теми же столами по 40 с лишним часов каждую неделю, 50 недель в году.
В эпоху гибридной работы эта схема будет перевернута. Вместо статичности все будет динамичным. Работники будут находиться в офисе в разные дни, сидеть в разных местах и общаться с разными людьми.
Эти изменения усложнят процесс проектирования офиса и распределения ресурсов, поскольку постоянные изменения в том, как работники взаимодействуют с офисом, неизбежно приведут к тому, что помещения будут использоваться не так, как изначально планировалось работодателями.
Здесь ИИ может сыграть ключевую роль. Отслеживая, когда и как часто работники пользуются офисом, ИИ поможет работодателям выявить закономерности, на основе которых будет строиться проектирование рабочих мест. Допустим, работодатель отслеживает использование офисного пространства и замечает, что когда сотрудники работают в офисе, они, как правило, делают это в группах или проводят совещания, а не работают самостоятельно. Такое понимание может побудить работодателя сократить количество рабочих столов и увеличить количество мест для совместной работы. Шаблоны использования могут показать, что индивидуальные личные кабинеты используются не так уж часто — в конце концов, если вам нужно работать в уединении, вы можете предпочесть делать это дома. Выявление подобных закономерностей также может привести к перепланировке пространства.
Аналогичным образом, понимание времени и частоты посещения офисов сотрудниками может помочь работодателям предсказать, когда офисные помещения, скорее всего, будут заполнены. Это позволит им выдавать обоснованные рекомендации, когда могут приходить дополнительные сотрудники и где в офисе им лучше сидеть, если они хотят познакомиться с новыми людьми или сотрудничать с коллегами.
2. Содействие благополучию сотрудников
ИИ наиболее эффективен, когда он может помочь нам выявить закономерности, которые мы сами не в состоянии распознать.
По иронии судьбы, одна из самых трудно выявляемых закономерностей — это та, с которой миллионы людей сталкиваются каждый год, но сейчас больше, чем когда-либо — профессиональное выгорание. Осознание того, что мы выгорели, обычно приходит после нескольких недель снижения продуктивности, плохого сна и переутомления. Эти сигналы почти всегда остаются незамеченными в текущий момент.
При правильном использовании ИИ может оказать мощное воздействие и здесь. Например, одной из основных причин выгорания является рабочая нагрузка. Со временем ощущение того, что мы постоянно перегружены работой, может нанести невероятный ущерб нашему психическому и физическому здоровью. Используя ИИ для отслеживания загруженности команды, менеджеры могут грамотно перераспределять проекты, чтобы обязанности распределялись между членами группы более равномерно. Эта информация также может быть использована для обоснования необходимости инвестиций в автоматизированные решения или стороннюю поддержку.
Есть и другие, более индивидуализированные сценарии. С помощью ИИ работодатели могут разработать системы, использующие сигналы стресса для предоставления персонализированных рекомендаций по уходу за собой, включая занятия медитацией в офисе,
3. Внедрение ИИ в массы
Описанные способы применения ИИ относятся к применяемым сверху вниз и на уровне организации, но в конечном итоге истинная мощь ИИ будет реализована только тогда, когда его сможет использовать обычный человек. Действительно, ИИ будет наиболее интересным, когда он станет обычным делом.
Например, давайте представим себе будущее, в котором у каждого сотрудника есть собственный когнитивный виртуальный помощник, который постоянно ищет способы помочь ему работать быстрее и умнее. Эти ИИ-помощники могут быть использованы для выдачи рекомендаций о коллегах, с которыми стоит пообщаться, тренингах, в которых стоит принять участие, и местах, которые стоит посетить. Наличие данных и среды, с помощью которой ИИ может действовать на кончиках наших пальцев, коренным образом изменит то, как мы работаем.
Аналогичным образом, по мере того, как ИИ-помощники станут повсеместными на рабочем месте и более совершенными, я полагаю, мы увидим их тесную интеграцию с «умными» помощниками, которые уже есть у многих из нас дома, что улучшит общий баланс между работой и личной жизнью. Например, если сотрудник назначает встречу на позднее время, его «умный» помощник может спросить его, не хочет ли он заказать фастфуд или не понадобится ли ему такси.
Замечание: бесполезно использовать ИИ для устранения всех рутинных задач на работе, если конечная цель — проводить больше времени за рутинными делами дома.
Поддержка работы в постпандемическую эпоху
Как отмечалось выше, постпандемическая эра работы будет определяться ее динамизмом. Поскольку баланс сил смещается в сторону сотрудников, компаниям придется более чутко реагировать на постоянно меняющиеся потребности людей, которых они нанимают. И ИИ будет иметь решающее значение для того, чтобы они могли это делать.
