Shim, 100'den az çalışanı olan ReadAI'nin kendisinde bile yapay zekanın her kişiye “%25 ila %50 daha fazla üretkenlik” sağladığını söylüyor. Bu, işin daha iyi odaklanmasına olanak tanır ve her ne kadar daha fazla saat çalışılması gerekmese de, bu araçlar sayesinde büyük kuruluşlar “30 gün sonra toplantılarda %18 ila %20 arasında bir düşüş” yaşıyor.
Operasyonel düzeyde bu aynı zamanda şirketler için de bir fayda anlamına geliyor çünkü toplantı özetlerine harcanmayan zaman, çalışanların kendilerini “biraz daha yaratıcı” olmaya ve “sahip oldukları projelerin derinliklerine inmeye” adamasına olanak tanıyor, diyor Shim.
Bu anlamda bir Microsoft raporu, insanların bu tür araçları kullanarak günde ortalama 14 dakika tasarruf ettiğini, bunun da toplantıları kaçırdıklarında ayda yaklaşık beş saate veya yılda bir veya bir buçuk iş gününe eşdeğer olduğunu belirtiyor.
Genç yeteneklerin kariyerini geliştirmek
Geleneksel olarak, toplantılarda en genç veya en deneyimsiz kişi not almaktan sorumludur, çünkü diğerleri fikirlere katkıda bulunmaya aktif olarak katılırlar. Bu rol genellikle genç yeteneklerin şirketlerin günlük süreçlerini anlama ve bunlara katılma yeteneğini sınırlıyor.
Yapay zekanın not alma işlevini devralmasıyla durumun tersine döndüğünü Shima şöyle detaylandırıyor: “Artık sohbete gerçekten katılabilecek kıdemsiz bir insansın. Onu dinleyebilir ve ne sorulduğunu anlayabilirsin.”
Bu, özellikle kariyerlerinin başlangıcında çalışanların kariyerleri için bir hızlandırıcıyı temsil eder, çünkü çalışan “mükemmel notları” için tebrik almak yerine eylem noktalarına odaklanarak ve projeleri takip ederek kariyerini hızlandırabilir.
Bu bağlamda çalışma İşyerinde Üretken Yapay ZekaStanford Business School tarafından yürütülen araştırma, yapay zeka sistemlerini kullanırken, daha düşük beceriye veya deneyime sahip çalışanların hız ve kalitede halihazırda deneyimli olanlara göre daha fazla gelişme elde ettiğini, yani deneyim tabanının daha düşük olduğu yerlerde daha belirgin bir “destek” etkisinin kaydedildiğini ortaya çıkardı.
Rapora göre araca erişim üretkenliği ortalama %14 artırıyor; buna giriş seviyesi ve düşük vasıflı çalışanlar için %34'lük bir iyileşme de dahil, ancak deneyimli çalışanlar üzerinde minimum etki sağlanıyor.
Araştırmacılar, “Bunun, üretken yapay zeka sistemlerinin, önceki bilgisayarlaşma dalgalarında otomasyondan kaçan bilgiler de dahil olmak üzere, en üretken aracıları karakterize eden davranış kalıplarını yakalayıp yayarak çalışması nedeniyle ortaya çıktığını savunuyoruz” dedi.
Ancak çalışmaya göre tüm yönler mükemmel değildi çünkü yapay zeka araçlarının işleyişiyle ilgili diğer hususların yanı sıra uyarlama ve güvenlik doğrulamasına da ihtiyaç vardı.
Başka bir deyişle, platformların kullanımındaki bilgi aynı zamanda çalışma ortamında uygulanırken dikkate alınması gereken bir engel teşkil etmektedir. Örneğin rapor, katılımcıların yüzde 74'ünün iş yerinde yapay zeka araçlarını kullandığını ancak yalnızca yüzde 33'ünün bunları iyi kullanmak için resmi eğitim aldığını bildirdi.
Araştırmacılar, eğitim eksikliğinin, bazı araçların hatalı şekilde, hatalı kullanıldığı ve beklenen faydaları azaltabilecek insan düzeltmesi gerektirdiği anlamına geldiğini ekledi.
Bir yanıt yazın