Kaip paruošti komandą darbui su DI: nuo pavienių įrankių iki aiškaus darbo būdo

Beveik kiekvienoje įmonėje dirbtinį intelektą jau kažkas naudoja. Paprastai apie tai nesusitarta: vienas rašo laiškų juodraščius, kitas tvarko duomenis, trečias nenaudoja nieko, nes niekas nepasakė, ar galima. Toks etapas yra normalus, bet jame įmonė gauna mažiausią naudą ir didžiausią riziką vienu metu.

Trumpai

• Pirmas darbas nėra mokymai – tai susitarimas, kokią informaciją galima naudoti. Be jo žmonės arba nenaudoja nieko, arba naudoja viską.
• Mokyti verta pagal roles. Vienas bendras užsiėmimas visiems duoda mažiausiai kiekvienam.
• Svarbiausias įgūdis nėra užklausų rašymas, o rezultato tikrinimas: atpažinti atsakymą, kuris skamba įtikinamai ir yra klaidingas.
• Ką verta suvienodinti visai įmonei: informacijos ribos, kada rezultatą būtinai perskaito žmogus, ir kur dirbtinio intelekto nenaudojame.
• Jei užduotis kiekvieną kartą vienoda, tai ne mokymų, o automatizavimo darbas.

Pradėkite ne nuo įrankio

Pirmas klausimas nėra, kurį įrankį pirkti. Pirmas klausimas – kokią informaciją darbuotojas gali įvesti. Į jį atsakyti nesunku, bet daugumoje įmonių to niekas nėra užrašęs, todėl žmonės sprendžia patys ir kiekvienas skirtingai. Užrašytas atsakymas gali būti trumpas: kas leidžiama, kas ne, ir ką daryti, kai neaišku.

Šis vienas dokumentas duoda daugiau nei bet kuris užsiėmimas. Jis nustoja būti gąsdinimo priemone ir tampa leidimu: žmonės pradeda naudoti tai, kas leidžiama, nes nebereikia spėti.

Ko reikia išmokti, o ko – ne

Mokymai dažnai prasideda nuo to, kaip veikia modeliai. Praktikoje to beveik nereikia. Žmogui, kuris dirba su tekstais ar dokumentais, reikia trijų dalykų: duoti savo medžiagą, o ne prašyti bendro atsakymo; pasakyti, kokio rezultato reikia; ir patikrinti, ką gavo.

Trečias punktas yra sunkiausias ir dažniausiai praleidžiamas. Klaidingas atsakymas atrodo lygiai taip pat tvarkingai kaip teisingas – tokia yra šios technologijos savybė, ne trūkumas, kurį kas nors ištaisys. Todėl mokymuose verta praleisti laiką ne rašant užklausas, o ieškant klaidų jau gautuose atsakymuose. Tai įgūdis, kurio iš teorijos neišmokstama.

Ką suvienodinti visai įmonei

• Informacijos ribos: kokius duomenis galima naudoti ir kur to daryti negalima.
• Kada rezultatą būtinai perskaito žmogus prieš išsiuntimą. Paprastai tai viskas, kas pasiekia klientą.
• Kur dirbtinio intelekto nenaudojame apskritai: skaičiavimai, sumos, teisinės ribos. Rezultatas gali atrodyti teisingas nebūdamas apskaičiuotas.
• Kas atsako į klausimus po mokymų. Be šito komanda grįžta prie ankstesnio įpročio per porą savaičių.
• Kaip pasidalinti tuo, kas veikia. Vienas žmogus dažnai suranda būdą, kuris naudingas visiems.

Visa kita geriau palikti rolės lygiui. Bendros taisyklės, kurios aprašo, kaip tiksliai formuluoti užklausas, senka greičiau nei jas pavyksta paskelbti.

Kada mokymai yra ne tas atsakymas

Yra atvejų, kai mokyti komandą nėra teisinga. Jei užduotis kiekvieną kartą atliekama vienodai ir jos taisyklę galima užrašyti, geriau ją automatizuoti: taisyklė duos tą patį rezultatą kaskart, jos nereikės tikrinti ir ji nepamirš. Mokyti žmones daryti tą patį ranka su nauju įrankiu reiškia palikti darbą, kurio galėjo nebūti.

Kitas atvejis: jei rezultatą turi pateikti sistema, o ne žmogus, tai jau programavimo darbas. Mokymai duoda įgūdį, ne veikiantį sprendimą. Šias tris kryptis verta atskirti iš karto – mokymai išmoko komandą, automatizavimas panaikina pasikartojantį darbą, o sprendimo kūrimas pateikia rezultatą be žmogaus.

Kaip patikrinti, ar buvo naudos

Bendras įspūdis nieko nepasako. Prieš mokymus sutarkite kelias konkrečias užduotis, kurias žmonės po jų turi mokėti atlikti be pagalbos – su savo, o ne su demonstracine medžiaga. Po poros savaičių pasitikrinkite dar kartą: dalis įgūdžių išsilaiko, dalis ne, ir tai parodo, ką verta pakartoti.

Iliustracinis scenarijus, ne kliento projekto aprašymas

Įsivaizduokime įmonę, kuri surengia vieną bendrą užsiėmimą visiems darbuotojams. Po savaitės rinkodaros komanda naudoja tai kasdien, apskaita nenaudoja visai, o klientų aptarnavimas išsiuntė kelis laiškus su faktais, kurių niekas nepatikrino. Mokymai nebuvo blogi – jie tiesiog buvo vieni visiems, todėl kiekvienam davė ne tą dalį. Tai pavyzdys, kaip vertiname apimtį, o ne pažadas dėl rezultato.

Jei pradėtumėte tik nuo vieno dalyko, pradėkite nuo užrašyto susitarimo dėl informacijos. Jis kainuoja mažiausiai, o pakeičia daugiausiai: po jo žmonės nustoja spėti, o mokymai gauna aiškias ribas, kuriose gali būti naudingi.