יש את התיאוריה: זו של נאומים מרכזיים בקליפורניה או של עדכון החדשות שלכם בלינקדאין שבו הכל זורם, קסום ומידי.
ואז יש את הפרקטיקה: זו של יום שני בבוקר בשעה 9:00, ברגע שמודיעים לצוותים שלכם ש"זהו, הבינה המלאכותית מגיעה לכולם".
באופן מוזר, רק במחלקת ה-IT כולם מרוצים (אלא אם כן הם חושבים על כל כרטיסי התמיכה שיגיעו). שאר החברה מתחילים לדאוג. בצדק או שלא, לא משנה. אבל העובדות מדברות בעד עצמן, חוסר הוודאות לגבי מה תהיה העבודה שלהם מחר עולה במדרגה.
סחרחורת הבינה המלאכותית: בין רוויה להתיישנות
מדוע החסימה הזו עשויה לחשוב על חלקם?
אבל לדעתי זו תגובה לגיטימית לחלוטין. מכיוון שהבינה המלאכותית נוגעת לפרטיות של העיסוקים שלנו. כאשר מזכירים "עלייה בתפוקה" לעובדים, המסר נתפס לעתים קרובות כאיום מוסווה.
חלקם שומעים "אם אני מבצע את המשימה שלי תוך עשר דקות במקום שעה, יבקשו ממני פי 5 יותר!" או "אני הולך לתת את המשימה הזו שאני אוהב למישהו אחר כי הוא יוכל לעשות את זה עם הבינה המלאכותית ואני לא מבין בזה כלום".
זה הפחד הלגיטימי מפני מרוץ מטורף אחר רווחיות, שבו האדם יהפוך למבצע פשוט המופעל על ידי אלגוריתם. לכך מתווסף תסמונת המתחזה: הפחד מלהיות מוכנע טכנית, לא לדעת "לדבר עם המכונה", כאשר הדור הצעיר נראה שולט ב-"prompt" כשפה שנייה.
בצד ההנהלה, הדאגה היא פרגמטית יותר. חוששים מדליפת נתונים, ה-IT המוצלל מקבל מימד אחר, הפער הדיגיטלי מעמיק עם כל התקדמות טכנולוגית חדשה שמקשה יותר ויותר על העובדים, תוהים איזה תקציב להקצות ובאיזה סדר עדיפויות כיוון שהכל הולך במהירות עצומה, לבחור אם לפתח כלי או לחכות שהבינה המלאכותית תוכל לעשות זאת ישירות...
בקיצור, קשה לקבל החלטות והמשתמשים מתקשים.
עקומת השינוי: מחיכוך לאימוץ
יישום בינה מלאכותית פירושו קבלת העובדה שהצוותים שלך עוברים אזור של סערה. המעבר מספקנות להסכמה אינו נעשה בהקשה על האצבעות.
להלן השלבים המרכזיים של עקומת אימוץ הבינה המלאכותית הזו.
הַדָחָה
ביטוי אופייני
"אני לא צריך את זה, אני מסתדר מצוין עם המיון של המועמדויות שלי לבד. הבינה המלאכותית לא תלמד אותי את העבודה שלי בכל מקרה!"
מה שקורה: זה קודם כל ביטוי של גאווה מקצועית ודאגה לגבי עתיד המשימות שלו או חוסר הבנה של יכולות הכלי. המשתמש תופס את הבינה המלאכותית, לא כעוזר, אלא כתחליף פוטנציאלי או, לכל הפחות, שופט על יעילות השיטות הנוכחיות שלו.
הוא חושש מפני הורדת דירוג של כישוריו ואובדן שליטה על עבודתו.
תִסכול
ביטוי אופייני
המשתמש מנסה את החוויה, אך הבינה המלאכותית מייצרת תגובה לא מושלמת, לא שלמה או שגויה. גזר הדין נופל במהירות: "הכלי חסר רלוונטיות. זה עדיין לא יעיל, מה שגורם לי לבזבז את הזמן שלי."
מה שקורה: למשתמש יש לרוב ציפיות לא מציאותיות או שעדיין לא רכש את הכישורים הדרושים לניסוח הנחיות יעילות. הוא נמצא בשלב למידה שבו הפער בין ההבטחה הטכנולוגית לחוויה הקונקרטית מייצר כעס. זהו הרגע המכריע של ההכשרה הממוקדת והליווי, שבו מלמדים לא רק איך להשתמש בכלי, אלא בעיקר איך לדבר איתו כדי לקבל תוצאות שניתן לנצל. יש לשים דגש על איטרציה ותיקון הדדי.
הַקְלָקָה
ביטוי אופייני
זה קורה לעתים קרובות באופן בלתי צפוי, הודות למקרה שימוש שהוא לא רק בסיסי, אלא בעיקר משפיע באופן מיידי וללא מאמץ רב.
מה שקורה: המשתמש מבין שהבינה המלאכותית יכולה לפרוק עומס מנטלי משמעותי ולהציע לו חיסכון בזמן שניתן לכימות. התפיסה מתהפכת: מאיום, הבינה המלאכותית הופכת למנוף ליעילות אישית. רגע זה הוא לרוב ויראלי, מכיוון שמשתמשים חולקים את הצלחתם עם עמיתיהם, ומתפקדים כשגרירים.
אימוץ מושכל
ביטוי אופייני
הכלי הופך ל"קולגה שקטה", דיסקרטית, אך חיונית. הוא מופעל באופן רפלקסיבי למשימות ספציפיות מבלי לדרוש חשיבה מודעת.
מה שקורה: המשתמש שילב את הבינה המלאכותית בחיי היומיום שלו. הוא מבין את מגבלותיו ואת חוזקותיו, ומשתמש בו באופן אסטרטגי. התפקיד של הבינה המלאכותית ברור כעת: לטפל במשימות חוזרות, גוזלות זמן ובעלות ערך מוסף נמוך כדי לאפשר לאדם להתמקד בעיקר: חשיבה ביקורתית, אסטרטגיה, יצירתיות, רגשית ואינטראקציה עם בני אדם אחרים.
זו ההגעה להבטחה של הגדלה אנושית, שבה המומחיות של המקצוען לא מוחלפת, אלא מוגברת.
המשימה שלנו ב-Numericoach היא לצמצם באופן דרסטי את משך שתי הפאזות הראשונות כדי לעורר את ההקלקה הזו במהירות.
שיטת Numericoach לליווי צוותים
תקופת הכשרות הקטלוגיות של שלושה ימים, סטנדרטיות במיוחד, שבהן סוקרים 150 פונקציות שנשכחות למחרת, חלפה מהעולם. יעילות דורשת פרגמטיזם והתאמה אישית להקשר שלך, לרמת הבגרות שלך, למטרות שלך, לתקציב שלך.
ב-Numericoach, אי אפשר שיהיו שני פרויקטים זהים פשוט כי כל חברה שונה ואנחנו אוהבים יותר מכל להסתגל!
עם זאת, גם אם במהלך כל פרויקט הוא ייחודי, יש כמה רעיונות גדולים שאני שמחה לחלוק איתכם:
שלב 1 – לפשט כדי להרגיע
אנו מתחילים בשחזור העובדות. לא, לג'מיני אין כוונה להחליף את העבודה שלך וזה לא קסם. מפגשי האקלטורציה שלנו נועדו להחזיר את הכלי להקשרו: עוזר חזק, לפעמים מדהים, לפעמים מוגבל.
הבנת הפגמים שלו פירושה השבת השליטה. אנחנו בודקים בשידור חי, אנחנו מנתחים את השגיאות; השקיפות הזו מרגיעה את האווירה ומקדמת למידה.
בפורמט וובינר בן שעה שיכול להכיל כמה מאות אנשים, זהו הצעד הראשון שמאפשר להכניס את הלומדים למצב רוח טוב כדי לקבל את המשך המסלול.
שלב שני – להוכיח את הרווח, עבורם, באמצעות מקרים קונקרטיים מחיי היומיום
זהו אבן הפינה של הליווי שלנו: משהו קונקרטי!
להכשיר רואה חשבון ליצירת תמונות יצירתיות זה חסר היגיון.
אנו מתחילים ממציאות השטח.
בהתבסס על תיאורי התפקידים, המקצועות, מגזר החברה וכל האלמנטים שהחברה יכולה לספק לנו, אנו מכינים הדרכות של חצי יום המדגימות מקרי שימוש בולטים כדי להבטיח את אפקט ה-וואו ולהראות במהירות את הרווח שהם יכולים להפיק מ-Gemini.
הניצחון הגדול ביותר שלנו: היתה לנו לומדת שבכתה כשהבינה איך חיי היומיום שלה יוקלו ממטלות מעיקות.
שלב 3 – הבטחת תרגול באמצעות חזרה
היינו רוצים לומר לעצמנו שההשקעה בהדרכות לכל הצוותים תספיק... אבל לא! ואכן, לחשוב שמסירת מידע בערוץ אחד בלבד לאדם מספיקה כדי להכשיר אותו ולגרום לו לאמץ כלי זה כפירה.
המכשולים האמיתיים צצים ברגע שנמצאים לבד מול המסך. ושם אסור לתת לספק להתגנב למשתמש.
אנו פורסים פתרון אחד או יותר:
- תמיכה 1:1: ליווי אישי, 1:1 במשבצת זמן של 30 דקות, בווידאו עם מומחה שבו ניתן להציג את המקרה שלו. רשת ביטחון אמיתית המאפשרת לעובדים להעז להתנסות ללא חשש משיפוטיות, זו השיטה היעילה ביותר שיכולנו לבדוק.
- סמינרים מקוונים קבועים: בינה מלאכותית מתקדמת מהר יותר מכל טכנולוגיה אחרת שהטמענו בחברות עד היום. שמירה על רמת ידע אינה קלה. השיטה שלנו של סמינרים מקוונים קבועים, מעשיים מאוד, קצרים ואינטראקטיביים ניתנים להקלטה ולהעמדה לרשותכם באינטרא-נט שלכם, מה שמאפשר לשמר את התחרות סביב הנושא המרתק הזה, אך גם את הכישורים של הצוותים.
- קהילה ותקשורת שוטפת: בדוא"ל, בסלון צ'אט של גוגל, בקהילה (לדוגמה: LumApps) או בתצוגות דינאמיות (לדוגמה: פתרון Comeen), אנו יוצרים חומרים ויזואליים מרתקים ודינאמיים, המכוונים לטיפים וטריקים ליישום מיידי
שלב 4 – יצירת דינמיקה פנימית
שינוי תרבותי אינו מוכתב על ידי תזכיר או על ידי פרויקט פנימי של 4 חודשים, הוא מתפשט באמצעות הוכחה ולאורך זמן. ניתן לשקול שתי מערכות של דינמיקה פנימית:
- שגרירים: אנו ממליצים לכם לפנק באמת את העובדים המניעים האלה, לשתף אותם מההתחלה של הפרויקט ולהפוך אותם ל"אלופי הבינה המלאכותית". הם אלה שישתפו את ההצלחות במכונת הקפה, שירגיעו את עמיתיהם, אבל גם יוטל עליהם לשמור על רמת הידע של עמיתיהם. הכשרת 5 שגרירים ל-100 עובדים ברמה מתקדמת מאוד של שימוש ועל ניצול משאבים היא השקעה מצוינת עבור החברה שלך!
- GSkills : אם האדם הוא הלב של השינוי, גיימיפיקציה היא המנוע. כדי למנוע מהלמידה להתעייף לאחר סיום ההדרכה, אנו מסתמכים על GSkills. פתרון זה מאפשר להפוך את העלייה בכישורים למסלול משחקי וממריץ. באופן קונקרטי, הכלי ממפה במדויק את רמת השליטה של הצוותים שלך ב- Google Workspace, סביבת Chromebook וכמובן, בשימושים החדשים ב- Gemini. היתרון הוא כפול. קודם כל עבור העובד: הוא יוצא מהערפל, מאשר את הידע שלו בקצב שלו, משתמש בפלטפורמה כתמיכה למשתמש (אומרים לנו באוזנייה שזה גם יאפשר אולי ללכת לתמיכת ה-IT בשאלות בסיסיות), לומד תוך כדי הנאה על ידי זכייה בתגים והסמכות. לאחר מכן עבור החברה: די להוצאות המופרזות בעדכון תוכן שכמעט ולא יצא וכבר מיושן (גוגל הולכת מהר מדי!), נפתרה הבעיה של מתן ידע לכל יחידות העסקים ברחבי העולם, טופל הנושא של "אנחנו לא יכולים להכשיר את כולם זה עולה ביוקר", הסתיים הניהול ב"אצבע רטובה". יש לך נתונים עובדתיים כדי לזהות את הכישרונות הנסתרים שלך (השגרירים העתידיים שלך!) ולהציע נושאים מדויקים מאוד למי שבאמת זקוק להם.
מעבר לביצועים: העומס המנטלי
בסופו של דבר, מהו היתרון האמיתי? חברות מדברות על ביצועים; אנחנו מעדיפים לדבר על עומס מנטלי. בינה מלאכותית המיושמת היטב מסמנת את סוף תסמונת הדף הריק, סוף החיפוש המייגע בעץ קבצים מורכב, חוויית עובד זורמת ויעילה.
מה שאנחנו מביאים זה לא רק טכנולוגיה. זה זמן שהוחזר למה שהעובדים שלכם גויסו עבורו: לחשוב, ליצור ולהחליט. זכות ששום בינה מלאכותית לא תוכל לקחת מהם.
תלוי בנו, חברות, עובדים ונומריקוצ'ים, להקים את השילוב האופטימלי ביותר כדי לקדם את האימוץ של הכלים הקסומים הללו ולהפוך את חיי היומיום של החברה ליעילים יותר.
