„Wyrocznia pracy zdalnej” CNBC wyjaśnia, dlaczego skuteczność integracji AI będzie zależeć od dokumentacji organizacji i praktyk pracy zdalnej
AI działa najlepiej, gdy zespoły są dobrze zorganizowane i jasno się komunikują. Darren Murph wyjaśnia, jak doświadczenia z pracy zdalnej pomagają firmom skuteczniej korzystać z AI i tworzyć kulturę wspierającą naukę oraz mądrzejsze sposoby pracy.
Darren Murph
Konsultant ds. przyszłości pracy
Dobra dokumentacja sprawia, że AI działa lepiej: AI może być tylko tak inteligentna, jak informacje, które otrzymuje. Jeśli notatki, procesy i rejestry firmy są chaotyczne lub nieaktualne, AI niewiele pomoże. Przejrzysta i uporządkowana dokumentacja jest kluczem do uzyskania realnej wartości z AI.
Zespoły gotowe do pracy zdalnej już są na czele: Firmy, które nauczyły się dobrze pracować zdalnie — zapisując informacje, zachowując przejrzystość i korzystając z narzędzi do zarządzania pracą — są w lepszej pozycji, aby skutecznie wykorzystywać AI. Nawyki, które sprzyjają powodzeniu pracy zdalnej, ułatwiają także korzystanie z AI.
Traktuj wiedzę firmy jak wartościowy produkt: Utrzymywanie aktualności informacji firmowych nie jest jednorazowym projektem. Wymaga regularnej dbałości, podobnie jak utrzymanie dobrego produktu. Ktoś powinien odpowiadać za to, aby informacje pozostawały dokładne i łatwe do znalezienia.
Darren Murph jest pionierem pracy zdalnej i strategicznym głosem w dyskusji o przyszłości pracy. CNBC nazwało go „wyrocznią pracy zdalnej”, a jego nazwisko znalazło się na liście 50 liderów przyszłości pracy magazynu Forbes. Darren pomógł GitLabowi stać się pierwszą firmą bez biura, która zadebiutowała na giełdzie. Obecnie doradza czołowym organizacjom, jak poruszać się w coraz bardziej zdominowanym przez sztuczną inteligencję świecie.
W tej rozmowie Darren wyjaśnia, dlaczego sztuczna inteligencja jest tak skuteczna, jak skuteczna jest dokumentacja, na której się opiera, jak muszą ewoluować przywództwo i modele operacyjne oraz dlaczego zasady podejścia „zdalność przede wszystkim” są jeszcze ważniejsze w świecie sztucznej inteligencji.
Jak Darren Murph przeszedł od pioniera pracy zdalnej do stratega ds. sztucznej inteligencji
Jestem Darren. CNBC nazwało mnie wyrocznią pracy zdalnej, a moje nazwisko znalazło się na liście 50 liderów przyszłości pracy magazynu Forbes. Prowadzę również firmę doradczą wspierającą organizacje we wdrażaniu pracy zdalnej i sztucznej inteligencji.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Przez ostatnie 20 lat wspierałem transformacje w firmach Zillow, Vistaprint, Dropbox, Abbvie, Sonos, Mozilla i wielu innych. Byłem pierwszym dyrektorem ds. pracy zdalnej w GitLabie, który stał się pierwszą firmą bez biura, która zadebiutowała na giełdzie. W tym czasie współtworzyłem studia przypadków dotyczące projektowania organizacji wraz z Harvard Business School i INSEAD. Nasz wyjątkowy model operacyjny osiągał wyniki w najwyższym decylu w porównaniu z rygorystycznymi benchmarkami OHI (Indeksu Zdrowia Organizacyjnego) firmy McKinsey.
Zanim zacząłem kształtować transformacje, pobiłem rekord Guinnessa w publikowaniu jako najbardziej produktywny profesjonalny bloger na świecie. Jestem również autorem Podręcznika pracy zdalnej GitLaba oraz książki „Życie marzeniem o pracy zdalnej: przewodnik po poznawaniu świata, biciu rekordów i rozwijaniu kariery.”
Dlaczego zespoły przygotowane do pracy zdalnej mają przewagę we wdrażaniu sztucznej inteligencji
Radząc moim klientom, podkreślam, że aby być gotowym na sztuczną inteligencję, trzeba najpierw być gotowym do pracy zdalnej.
Zasady podejścia „zdalność przede wszystkim” są warunkiem wstępnym gotowości na sztuczną inteligencję — obejmują między innymi przejrzystość, rygorystyczne podejście do dokumentacji oraz świadome korzystanie z oprogramowania do zarządzania projektami, które umożliwia pracę asynchroniczną. Era sztucznej inteligencji jest rozwinięciem ery pracy zdalnej.
W przeszłości naleganie na kulturę dokumentowania było kwestią wyboru. Organizacje, które podchodziły do kodyfikowania zasad funkcjonowania w miejscu pracy, kultury i sposobów pracy w sposób swobodny, mogły wykorzystywać fizyczne biuro do łagodzenia wyraźnych luk operacyjnych.
W erze sztucznej inteligencji każdy przejaw niedbałości operacyjnej staje się oczywisty. Sztuczna inteligencja może wspierać organizację tylko w takim stopniu, w jakim solidna jest leżąca u jej podstaw dokumentacja firmowa. Jeśli sztuczna inteligencja czerpie z nieaktualnych lub niekompletnych silosów informacyjnych, firmy będą rozczarowane możliwościami tej technologii w zakresie zwiększania ich efektywności.
Organizacje, które już zainwestowały w zasady podejścia „zdalność przede wszystkim”, są zatem bliżej gotowości na sztuczną inteligencję niż te, które podczas COVID-19 pozostawały z boku i próbowały nadal pracować według archaicznych praktyk.
Dlaczego sztuczna inteligencja nie jest cudownym rozwiązaniem transformacji miejsca pracy
Największym błędnym przekonaniem, z którym spotykam się obecnie, jest wiara, że sztuczna inteligencja jest cudownym rozwiązaniem. Sztuczna inteligencja nie tworzy wartości z odpadów. Jej wpływ jest bezpośrednio skorelowany z jakością surowców organizacji. Śmieci na wejściu, śmieci na wyjściu.
Pomagam moim klientom rozwiązać ten problem, wdrażając audyt zarządzania wiedzą, który zmusza ich do krytycznego spojrzenia na własną organizację. Zaczynamy od oceny istniejącego zestawu narzędzi firmy. Większość organizacji nie ma dedykowanej bazy wiedzy. Wybieramy odpowiednie narzędzie, dopasowane do wielkości i skali firmy, a następnie tworzymy podstawową taksonomię obejmującą często zadawane pytania i informacje. Później wybieramy osobę lub osoby odpowiedzialne za jej rozwój i utrzymanie.
Przypomina to wprowadzenie produktu na rynek. Wiedzę należy postrzegać w firmie jako produkt, a nie jedynie projekt.
Większość organizacji ma zdecydowanie zbyt mało udokumentowanych procesów i zasobów. Moją rolą jest pomóc liderom zrozumieć, że zarządzanie wiedzą jest równie ważne jak zarządzanie bezpieczeństwem.
Jak budowanie infrastruktury wiedzy tworzy fundament sukcesu sztucznej inteligencji
Jedna z organizacji, z którą współpracowałem, miała trudności z uzasadnieniem zwrotu z inwestycji w świetną dokumentację wewnętrzną. Wdrożyła Glean — ogólnofirmową platformę wyszukiwania wykorzystującą sztuczną inteligencję do kondensowania informacji ze wszystkich źródeł danych używanych przez firmę. Gdy zobaczyli, jak marne były wyniki wyszukiwania po samym nałożeniu Glean na istniejące źródła, doznali olśnienia.
Musieli zainwestować w nową rolę poświęconą kształtowaniu informacji w organizacji. Doprowadziło to do powstania nowych przepływów pracy, w tym szkoleń z walidacji dokumentów, cyklicznych inicjatyw mających na celu wycofywanie nieaktualnych informacji oraz przejęcia przez osoby z różnych obszarów firmy odpowiedzialności za tworzenie zbiorów priorytetowych informacji.
Gdy platforma wyszukiwania oparta na sztucznej inteligencji staje się codziennie punktem wejścia do pracy, szybko staje się jasne, że leżąca u jej podstaw infrastruktura musi być w doskonałym stanie.
Dlaczego skuteczna integracja sztucznej inteligencji wymaga gruntownych zmian modelu operacyjnego
To nie jest moment na delikatne korekty ani cudowne rozwiązania. Aby nadążyć za zmianami, konieczne będą całościowe modyfikacje modelu operacyjnego.
Oznacza to przeniesienie większej części pracy do trybu asynchronicznego, wykorzystywanie narzędzi do zarządzania projektami w celu ograniczenia przeciążenia spotkaniami, inwestowanie w bazę wiedzy firmy oraz tworzenie struktur motywacyjnych zgodnych ze zmianami, których oczekujesz od pracowników.
Zanim przyjrzysz się wynikom pracy pojedynczej osoby, przyjrzyj się odpowiedzialności firmy. Poszczególne osoby będą mogły wykorzystywać sztuczną inteligencję do zwiększania efektywności tylko w takim stopniu, w jakim sama firma wzmocni dokładność i szczegółowość udokumentowanych sposobów działania.
Nie podważaj swojej inwestycji w sztuczną inteligencję, lekceważąc inwestycje w zarządzanie wiedzą, zarządzanie projektami i gruntowne zmiany kultury organizacyjnej.
Nie podważaj swojej inwestycji w sztuczną inteligencję, lekceważąc inwestycje w zarządzanie wiedzą, zarządzanie projektami i gruntowne zmiany kultury organizacyjnej.
Jak sztuczna inteligencja na nowo definiuje kulturę, przywództwo i autonomię pracowników
Kultura będzie w coraz większym stopniu kształtowana poza miejscem pracy, a liderzy będą musieli to zaakceptować, zamiast się temu sprzeciwiać. Gdy ludzie zyskują większą elastyczność i sprawczość w zakresie tego, gdzie odbywa się praca, postępowi liderzy dostrzegą w tym wyjątkowy sposób na przyciąganie najlepszych talentów.
Zamiast zmuszać ich na przykład do uczestniczenia w niepotrzebnych spotkaniach, zainwestują w narzędzia umożliwiające wykonywanie pracy o nietypowych porach. Dzięki temu ludzie zyskają więcej czasu na rodzinę i hobby w godzinach, które wcześniej były zwykle przeznaczone na „pracę”. Liderzy, którzy zrezygnują z kontroli, przyciągną najbardziej innowacyjne osoby.
Umowa społeczna między pracodawcą a pracownikiem uległa fundamentalnej zmianie. Ponieważ korporacje inwestują mniej w lojalność, najlepsi pracownicy zabezpieczają się, budując kariery portfelowe. Z kolei liderzy muszą mieć świadomość, że ich najlepsi pracownicy mogą pozostać w organizacji zaledwie od 12 do 24 miesięcy, ponieważ lojalność musi być wzajemna, aby miała znaczenie.
Liderzy, którzy zapewniają narzędzia i ramy kulturowe umożliwiające sprawczość i autonomię, osiągną wyniki powyżej wartości referencyjnych pod względem dłuższego utrzymywania pracowników, zyskując tym samym skumulowaną wartość wynikającą z ich wiedzy instytucjonalnej.
Przykład automatyzacji przepływu pracy za pomocą sztucznej inteligencji z rzeczywistego świata
Jednym z najbardziej satysfakcjonujących doświadczeń w mojej karierze było poprowadzenie zespołu, który opracował nowe rozwiązanie programowe zwiększające efektywność naszej firmy o 30%.
Zespół korzystał z systemu zarządzania treścią, który wymagał wykonania wielu czynności ręcznych. Możliwe były zaledwie dwa lub trzy rezultaty, ale dziesiątki członków zespołu wykonywały te czynności ręcznie kilka razy dziennie.
Utworzono agenta sztucznej inteligencji wyposażonego w potencjalne ścieżki działania i wytrenowano go przy użyciu reguł określających, który krok należy wykonać w danych okolicznościach na podstawie poprzedniego kroku. Zespół zautomatyzował powtarzalną czynność, oszczędzając znaczną ilość czasu. W przypadkach, gdy agent sztucznej inteligencji wybierał niewłaściwą ścieżkę, uczył się na podstawie interwencji człowieka, aby zwiększać skuteczność w przyszłości.
Ten projekt nauczył mnie, jak ważne dla osiągnięcia sukcesu są współpraca i innowacyjność.
Jak sztuczna inteligencja zmienia notatki ze spotkań, podsumowania i działania następcze
AI rewolucjonizuje również aplikacje do robienia notatek i sporządzanie podsumowań ze spotkań. Radzę moim klientom nagrywać i transkrybować każde spotkanie, korzystając z narzędzi takich jak Fathom.
Robienie notatek podczas spotkań synchronicznych zawsze miało kluczowe znaczenie dla zachowania wysokich standardów organizacji spotkań, choć w erze przed AI było dość pracochłonne. Teraz trudno znaleźć powód, dla którego człowiek miałby odrywać swoją uwagę od samego spotkania. Bądź zaangażowany, rozmawiaj i dyskutuj. AI zajmie się notatkami oraz listą zadań do wykonania po spotkaniu.
Jak używać AI do strategicznej burzy mózgów i kreatywnego rozwiązywania problemów
AI udowodniła również, że może zasilać oprogramowanie do tworzenia map myśli i być wyjątkowym partnerem podczas burzy mózgów. Jeśli jesteś gotów pozwolić AI poszerzyć swój punkt widzenia i wspierać nastawienie na rozwój, świetnie sprawdza się ona w dostarczaniu projektowi kreatywnej energii.
Załóżmy na przykład, że Twoja firma stoi przed paradoksem zwiększania jakości przy jednoczesnym obniżaniu kosztów. Dzięki szczegółowemu promptowi przekazanemu dużemu modelowi językowemu, takiemu jak Claude lub ChatGPT, możesz poprosić AI o uwzględnienie wszystkich czynników, przyznanie, że jest to paradoks, oraz wygenerowanie pomysłów na jego rozwiązanie.
Większość współczesnych wyzwań biznesowych była już wcześniej odczuwana i napotykana, prawdopodobnie w branżach wykraczających poza zakres ludzkiego doświadczenia, ale z pewnością dostępnych dla AI. Połowa sukcesu polega na przezwyciężeniu ograniczających przekonań jako lider oraz dostrzeżeniu drogi do kreatywności, w której wspieraniu AI doskonale się sprawdza.
Ludzie są ekspertami w przekształcaniu kreatywnych pomysłów w plany, które można zrealizować. Pozwól AI pomóc Ci rozpocząć pracę od bogatszego zbioru danych, który następnie będziesz stopniowo zawężać.
Dlaczego ciągłe uczenie się jest niezbędne w erze AI
W szybko zmieniającym się świecie technologii ciągłe uczenie się nie jest tylko ważne; jest niezbędne.
Branża wymaga nie tylko umiejętności technicznych, lecz także zdolności adaptacyjnych i umiejętności rozwiązywania problemów. Trzeba aktywnie poszukiwać nowej wiedzy i doświadczeń.
Udział w warsztatach, uczestnictwo w kursach online i angażowanie się w życie społeczności technologicznej to doskonałe sposoby na bieżące śledzenie zmian. Ponadto współpraca z rówieśnikami i mentorami może dostarczyć cennych spostrzeżeń oraz sprzyjać innowacjom.
W szybko zmieniającym się świecie technologii ciągłe uczenie się nie jest tylko ważne; jest niezbędne.
Śledź jego działalność
Możesz śledzić działalność Darrena na LinkedInie oraz odwiedzić stronę darrenmurph.com, aby poznać więcej informacji o jego pracy nad strategiami pracy zdalnej, integracją AI i transformacją organizacyjną.
Na People Managing People pojawią się kolejne wywiady z ekspertami.
