Инструменты искусственного интеллекта набирают обороты во всех отраслях. Кешав Пингали, генеральный директор и соучредитель компании Katana Graph, разработчика платформы графического интеллекта, приводит на портале Enterprisers Project три примера того, как ИИ может принести пользу гибридной рабочей силе.

В последние несколько лет рабочие места все чаще становятся удаленными или гибридными, что ускоряет объем ежедневно создаваемых, потребляемых и тщательно изучаемых данных.

Однако удаленная работа сделала более сложной быструю личную коммуникацию, в результате чего многие традиционные организационные методы стали давать сбои. При этом работники все больше полагаются на растущий объем данных, доступных, обрабатываемых и организованных в сетях.

Эти тенденции побуждают компании обратить внимание на такие технологии, как ИИ, чтобы объединить работников и помочь менеджерам руководить ими более эффективно.

ИИ расцвел во многом благодаря огромным объемам данных, накапливаемых во всем мире. Большая часть этих данных неструктурирована, что создает очевидную потребность — и возможность — лучше понять взаимосвязи между сущностями в этих массивах данных и быстро проанализировать их для получения ощутимых и действенных инсайтов.

Вот три примера того, как организации могут воспользоваться преимуществами технологии ИИ.

1. Сделать удаленную работу более бесшовной

Согласно опросу 1000 сотрудников, проведенному компанией Nintex в 2018 г., 49% из них испытывали трудности с поиском документов. Кроме того, IDC установила, что сотрудники тратят на поиск документов в среднем пять часов в неделю. К сожалению, с увеличением количества удаленных и гибридных рабочих мест, по мнению некоторых, проблема усугубилась.

Как здесь может помочь ИИ? ИИ может проанализировать рабочие процессы и средства совместной работы, чтобы обеспечить более рациональные и эффективные процессы. Так, цифровые помощники корпоративного уровня с разговорным ИИ помогают проводить совещания «без касания». ИИ поможет улучшить распределенную совместную работу для коллег с более глубоким пониманием контекста, чем при личных встречах, благодаря, например, доступу к справочным материалам онлайн без выполнения поисковых запросов. Встроенная межпродуктовая функциональность ИИ пригодится для определения деталей разговора на совещании. Кроме того, ИИ может расшифровывать совещания и распространять версию с возможностью голосового поиска среди тех, кто не присутствовал.

2. Воронка данных для улучшения обучения на рабочем месте

Большинство понимает важность навыков и обучения на сегодняшнем конкурентном рынке труда. Обучение — один из лучших способов управления удаленной рабочей силой. ИИ может существенно помочь в этой области, особенно если руководители используют возможности машинного обучения.

Некоторые организации уже применяют ИИ в обучении навыкам и других инициативах по развитию сотрудников. Например, они используют программные платформы no-code для контекстного обучения новых сотрудников применению систем, сводя к минимуму необходимость в семинарах. Переход к удаленной и гибридной работе увеличил использование инструментов, которые помогают сотрудникам проходить обучение более самостоятельно, с меньшим количеством встреч или семинаров.

Чтобы быть эффективным, ИИ должен использовать информацию, которая даст наилучшие результаты. Системы типа «human-in-the-loop» являются критической частью любого конкурентного преимущества и необходимы для любого социально ответственного ИИ/МО. Человеческая изобретательность должна быть глубоко встроена в интеллектуальные системы.

3. Обеспечение качественного обслуживания

Третья область, в которой можно использовать возможности ИИ, — это работа с клиентами. ИИ может помочь объединить ваших работников для достижения общей цели — поддержания удовлетворенности клиентов посредством качественного ведения бизнеса и улучшения понимания клиентов. В конечном счете, это ключевой элемент того, как ИИ может поддержать рост бизнеса.

Становится ли ИИ новым агентом по обслуживанию клиентов? Безусловно, он помогает организациям всех размеров повысить уровень их удовлетворенности. Компании могут использовать ИИ для предоставления сотрудникам информации из данных об обслуживании клиентов, что позволяет им улучшить свои процессы.

Анализ данных с помощью ИИ также полезен в финансовом секторе, где он помогает защитить активы клиентов и улучшить обслуживание клиентов. Контролируя систему, которая проверяет транзакции, ИИ может выявлять мошенничество в режиме реального времени, защищая средства клиентов и повышая их удовлетворенность. Кроме того, данные о транзакциях могут помочь учреждениям лучше понять своих клиентов.

В целом ИИ может помочь организациям объединить работников вокруг общих целей и повысить эффективность работы. Сосредоточившись на ключевых областях для удаленных работников, системы ИИ могут анализировать огромные объемы данных и предоставлять практические инсайты, которые помогут сотрудникам добиться успеха — независимо от того, где они физически работают.