This is the Trace Id: 594c58cad69f5462c788fcf006b8016d
Pāriet uz galveno saturu Uzņēmuma izaugsme Uzņēmuma pārvaldība Produktivitāte Biznesa tehnoloģijas Biznesa padomi

Potenciāla izmantošana: kā AI produktivitātes rīki transformē darbu

Produktivitātes uzlabošana ar mākslīgā intelekta rīkiem 

 

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts ir revolucionāra tehnoloģija, kas maina veidu, kā darbinieki paveic savu darbu. Katru dienu tirgū nonāk jauni mākslīgā intelekta rīki, kas darbiniekiem ļauj automatizēt ikdienišķus uzdevumus un ģenerēt tekstu, attēlus vai modeļus. Mazajiem uzņēmumiem tas var nozīmēt, ka AI tiek izmantots, lai ātri uzrakstītu emuāra ziņu, izveidotu grafiku sociālajiem tīkliem vai pat paplašinātu klientu apkalpošanas darba laikus, izmantojot tērzēšanas botus. Laika ietaupījuma potenciāls ir ievērojams. Patiesībā viens no aizraujošākajiem ģeneratīvā mākslīgā intelekta aspektiem ir tā potenciāls atbrīvot darbiniekus no atkārtotiem un laikietilpīgiem uzdevumiem, lai viņi varētu pievērsties stratēģiskākām un radošākām darbībām.

AI pamati

Tātad vispirms, kas ir AI? Mākslīgā intelekta rīki ir datorsistēmas, kas var atdarināt cilvēka kognitīvās funkcijas, piemēram, mācīšanos un problēmu risināšanu. Ģeneratīvais mākslīgais intelekts ir AI apakškategorija, kas ir izstrādāta, lai autonomi ģenerētu saturu, piemēram, tekstu, attēlus vai mūziku. Izmantojot mašīnmācīšanās (ML) algoritmus, šie rīki var radīt rezultātu, kas pēc stila un konteksta ir līdzīgs esošajiem datiem.

Ģeneratīvā mākslīgā intelekta rīki tiek “apmācīti”, ievadot lielas datu kopas, kurās ir piemēri tam satura tipam, ko tiem ir paredzēts ģenerēt. Piemēram, teksta ģenerētājs var tikt apmācīts, izmantojot grāmatas, rakstus vai sociālo tīklu ziņas.

Ģeneratīvais mākslīgais intelekts var palīdzēt automatizēt rutīnas uzdevumus un ātri apstrādāt datus. Tomēr ir svarīgi apzināties AI produktivitātes rīku ierobežojumus.

  • Kvalitātes problēmas: ģenerētā satura kvalitāte un saskaņotība var ievērojami atšķirties. Tas var neatbilst cilvēku standartiem attiecībā uz akurātumu vai radošumu.
  • Aizspriedumu pastiprināšana: ģeneratīvais mākslīgais intelekts var pastiprināt aizspriedumus, kas bija apmācības datos, tādējādi radot aizspriedumainu saturu. Šie aizspriedumi ir jāidentificē un jāmazina. Aizspriedumu novēršana apmācības datos un algoritmos ir arī būtiska, lai nodrošinātu, ka ģeneratīvā mākslīgā intelekta rīki jau pašā sākumā nerada kaitīgu vai diskriminējošu saturu.
  • Privātuma apsvērumi: lietotājiem jābūt piesardzīgiem, izmantojot ģeneratīvā mākslīgā intelekta rīkus ar sensitīviem, patentētiem vai personas datiem, jo rīki var netīši ģenerēt saturu, kas pārkāpj privātumu.
Lai gan ģeneratīvais mākslīgais intelekts var būt spēcīgs rīks, kas palielina produktivitāti, to nevajadzētu izmantot kritisku lēmumu pieņemšanai, jo īpaši tādās nozarēs kā veselības aprūpe, finanses vai tieslietas, kur cilvēka kompetence ir būtiska. Tas arī nevar aizstāt cilvēka radošumu. AI produktivitātes rīki var atbalstīt un uzlabot cilvēku produktivitāti un radošumu, nevis aizstāt tos.

Kad lietot AI produktivitātes programmas

AI produktivitātes programmas ir noderīgas jebkāda lieluma uzņēmumiem, tostarp mazajiem uzņēmumiem. Darbinieki var izmantot AI produktivitātei, lai automatizētu laikietilpīgus, manuālus uzdevumus, atbrīvojot viņiem laiku vērtīgāku darbību veikšanai. Tālāk ir norādīti vairāki veidi, kā vislabākie AI produktivitātes rīki palīdz uzņēmumiem racionalizēt operācijas. 
  • Automatizācija atkārtotiem uzdevumiem. AI risinājumi var automatizēt ikdienišķus uzdevumus, piemēram, datu ievadi, dokumentu apstrādi un klientu apkalpošanu. Šī automatizācija sniedz vairāk laika, lai koncentrētos uz stratēģiskajām darbībām.
  • Paplašināta klientu apkalpošana. Tērzēšanas boti un virtuāli palīgi var apstrādāt klientu pieprasījumus un sniegt atbalstu dienu un nakti, uzlabojot klientu apkalpošanas pieejamību bez nepieciešamības darbiniekiem strādāt visu diennakti.
  • Datu analīze. Uzņēmumi var gūt vērtīgu ieskatu par klientu uzvedību, tirgus tendencēm un darbības efektivitāti, izmantojot AI algoritmus, lai ātri apstrādātu un analizētu lielu datu apjomu. Datu vadīta lēmumu pieņemšana var izraisīt informētāku izvēli un labākus rezultātus.
  • Piegādes ķēdes optimizācija. AI var palīdzēt optimizēt krājumu pārvaldību, uzlabot pieprasījuma prognozēšanu un samazināt izmaksas, vienlaikus nodrošinot produktu pieejamību, kad tas ir nepieciešams.
  • Cilvēkresursu un talantu pārvaldība. Personāla atlases speciālisti var racionalizēt atlases procesu, izmantojot AI produktivitātes rīkus, lai ātri pārskatītu CV pēc atslēgvārdiem un salāgotu CV ar amata kritērijiem, palīdzot uzņēmumiem ātrāk atrast piemērotos kandidātus. Tas var arī palīdzēt darbinieku pievienošanai un apmācībai.
  • Mārketinga un pārdošanas stratēģija. Mārketinga un pārdošanas grupas var lietot AI, lai ātri analizētu klientu datus, identificētu visefektīvākos mārketinga kanālus un stratēģijas un pēc tam precīzi piešķirtu resursus. AI var arī palīdzēt potenciālo klientu vērtēšanā un pārdošanas prognozēšanā.
  • Darbplūsmas optimizācija. AI var analizēt darbplūsmas un ieteikt uzlabojumus, palīdzot uzņēmumiem optimizēt iekšējos procesus, lai uzlabotu efektivitāti.
  • Tulkošana un saziņa. Atvieglojiet saziņu ar starptautiskiem klientiem vai partneriem un pārvariet valodas barjeras, izmantojot mākslīgā intelekta darbinātus tulkošanas rīkus.
  • Izmaksu samazināšana. Automatizējot uzdevumus un optimizējot procesus, AI produktivitātes programmas var palīdzēt uzņēmumiem samazināt darbības izmaksas un uzlabot tīro peļņu.

Kā AI uzlabo produktivitāti?

Lai gan AI produktivitātes rīki ir relatīvi jaunas tehnoloģijas, jau ir vairāki pētījumi, kas liecina, ka tie var pozitīvi ietekmēt produktivitāti daudzās nozarēs. Šie pētījumi liecina, ka AI tehnoloģijas var uzlabot produktivitāti dažādās nozarēs un lomās, automatizējot uzdevumus, uzlabojot lēmumu pieņemšanu un optimizējot procesus.

Pētījums rāda, ka klientu atbalsta speciālisti, izmantojot AI, palielina produktivitāti

Saskaņā ar Nacionālā ekonomisko pētījumu biroja (National Bureau of Economic Research) 2023. gada aprīļa provizorisko pētījumu “Generative AI at Work” (“Ģeneratīvais mākslīgais intelekts darbā”) klientu atbalsta darbiniekiem, kuri sarunu vadīšanā izmantoja mākslīgā intelekta rīku, produktivitāte pieauga par gandrīz 14 procentiem.

Pētnieki konstatēja, ka darbinieki, kuri izmantoja mākslīgā intelekta rīku, palielināja stundā atrisināto klientu problēmu skaitu par 13,8 procentiem. Darbinieki ar vismazāko pieredzi uzlaboja produktivitāti par 35 procentiem, atrisinot vairāk problēmu stundā, bet vairāk pieredzējušu darbinieku ar labāku veiktspēju netika ietekmēti. Šie dati liecina, ka AI varētu būt efektīvs rīks ievadapmācībai. Pētījumā tika atklāti arī papildu ieguvumi, izmantojot AI produktivitātes programmas, tostarp pozitīvākas klientu atsauksmes, mazākas eskalācijas līdz vadītājiem un mazāka darbinieku mainība.1

Izstrādātāji, izmantojot AI, paveic uzdevumus gandrīz par 56 procentiem ātrāk

Pētījumā “Mākslīgā intelekta ietekme uz izstrādātāju produktivitāti: pierādījumi no GitHub Copilot” (autori — Sida Pengs un citi; veikts 2023. gada februārī) pētnieki analizēja mākslīgā intelekta rīku ietekmi uz programmatūras izstrādes produktivitāti. Pētījuma laikā izstrādātāji izmantoja GitHub Copilot — AI programmēšanas palīgu, kas nodrošina atbilstošu kodu un funkcijas —, lai pēc iespējas ātrāk izveidotu HTTP serveri JavaScript valodā. Kontroles grupai nebija piekļuves rīkam. Izstrādātāji, kuri izmantoja GitHub Copilot, uzdevumu paveica par 55,8 procentiem ātrāk. Mazāk pieredzējuši programmētāji, vecāki programmētāji un programmētāji, kas strādāja garas stundas, guva vislielāko labumu no mākslīgā intelekta rīka izmantošanas.2

Sagatavošanās AI: vai esat gatavs jaunai darba ērai?

Uzziniet, kā novērtēt savas organizācijas gatavības līmeni un veikt soļus, kas vislabāk atbilst jūsu konkrētajām uzņēmējdarbības vajadzībām.
Iegūt elektronisko grāmatu

Piemēri, kur AI var palielināt produktivitāti

Ģeneratīvā mākslīgā intelekta rīki var būtiski palielināt darbinieku produktivitāti, automatizējot uzdevumus, ģenerējot saturu un palīdzot pieņemt lēmumus. Tas, kur un kā lietot AI produktivitātes programmas, ir atkarīgs no tā, kas jūsu darbiniekiem ir jādara. Tālāk ir sniegti tikai daži piemēri par to, kā labākie mākslīgā intelekta rīki produktivitātei var palīdzēt jūsu darbiniekiem paveikt vairāk.

 

  • Satura ģenerēšana. Rakstnieki un satura veidotāji var izmantot ģeneratīvo mākslīgo intelektu, lai ātri sagatavotu rakstus, pārskatus un produktu aprakstus, ietaupot ievērojamu laiku.
  • Grafiskais noformējums un modelēšana. Noformētāji var izmantot tādus AI produktivitātes rīkus kā Microsoft Designer, lai, pamatojoties uz lietotāja ievadītajām norādēm, ģenerētu noformējumus, izkārtojumus un vizuālu saturu, racionalizējot noformēšanas procesu. Tādās nozarēs kā arhitektūra un produktu dizains ģeneratīvais mākslīgais intelekts var arī palīdzēt izveidot 3D modeļus un prototipus, samazinot laiku, kas nepieciešams dizaina iterācijām.
  • Koda ģenerēšana. AI var palīdzēt izstrādātājiem, ģenerējot koda fragmentus vai pat veselas programmas, pamatojoties uz augsta līmeņa aprakstiem vai konkrētām prasībām, paātrināt programmatūras izstrādi.
  • Medicīniskā diagnostika. Medicīnas personāls var lietot AI, lai interpretētu medicīniskos attēlus, piemēram, rentgena uzņēmumus, CT skenējumus, MRI un mamogrāfijas attēlus. Dziļās mācīšanās algoritmi var palīdzēt radiologiem identificēt modeļus un novirzes attēlos, nodrošinot precīzākas diagnozes. Piemēram, AI var palīdzēt noteikt agrīnas vēža pazīmes, lūzumus vai neiroloģiskus stāvokļus.
  • Ražošanas un kvalitātes kontrole. Darbinieki var izmantot mākslīgā intelekta darbināmus robotus un kameras, lai pārbaudītu produktus montāžas līnijās, atklājot defektus un nodrošinot augstas kvalitātes ražošanu. Ar AI palīdzību darbinieki var strādāt lielākā ātrumā un ar lielāku akurātumu.

Šie piemēri parāda ģeneratīvo mākslīgā intelekta rīku daudzpusību, jo tie var apstrādāt procesus, samazināt manuālu darbu un uzlabot produktivitāti, automatizējot uzdevumus un sniedzot darbiniekiem vērtīgu palīdzību. Lai pilnībā izmantotu AI potenciālu produktivitātes palielināšanā, uzņēmumiem rūpīgi jānovērtē savas konkrētās vajadzības un mērķi, jāiegulda atbilstošajās tehnoloģijās un jānodrošina, ka darbinieki ir apmācīti efektīvi strādāt ar AI sistēmām. Darbiniekiem ir jāņem vērā arī svarīgi apsvērumi, datu konfidencialitāte un drošības problēmas, izmantojot AI produktivitātes nolūkos.

Kā integrēt AI jūsu darbplūsmās

AI izmantošana ikdienas darbā var uzlabot produktivitāti, efektivitāti un lēmumu pieņemšanu dažādās lomās un nozarēs. Tālāk ir sniegti daži norādījumi un daži produktivitātes padomi, kā darbinieki var efektīvi integrēt AI savā ikdienas darbā, tostarp par to, kad AI lietot un kad nelietot.
 
  • Izpētiet AI pamatus. Pirms AI integrēšanas ikdienas darbībās ir svarīgi iegūt pamatzināšanas par to, kas ir AI, tostarp par tā iespējām un ierobežojumiem. Iepazīstieties ar bieži sastopamām AI tehnoloģijām, piemēram, mašīnmācīšanos un dabisku valodas apstrādi.
  • Identificējiet atbilstošos lietošanas gadījumus. Nosakiet, kur AI var nodrošināt visvairāk vērtības jūsu darbā vai nozarē. Meklējiet uzdevumus, kas ir atkārtoti, balstīti uz datiem vai kuriem nepieciešama modeļu atpazīšana. Bieži sastopamie lietošanas gadījumi ietver datu analīzi, klientu atbalsta automatizāciju un prognozējošo uzturēšanu.
  • Atlasiet pareizos mākslīgā intelekta rīkus. Izvēlieties mākslīgā intelekta rīkus vai platformas, kas atbilst jūsu konkrētajām vajadzībām un prasmju līmenim. Daži mākslīgā intelekta rīki ir lietotājam draudzīgi un pieprasa minimālu kodēšanu, bet citiem var būt nepieciešamas papildu tehniskās zināšanas. Ja esat jauns AI lietotājs, izvēlieties lietotājam draudzīgu rīku.
  • Sāciet ar nelieliem projektiem. Sāciet, integrējot AI mazos, pārvaldāmos projektos. Sākot ar mazumiņu, jums ir iespēja mācīties, nepārslogojot sevi. Pakāpeniski palieliniet savu AI projektu apjomu un sarežģītību, kad kļūstat pārliecinātāki.
  • Sadarbojieties ar pieredzējušākiem lietotājiem. Ja tikai sākat strādāt ar AI, sadarbojieties ar kolēģiem vai komandām, kurām ir lielāka pieredze AI jomā. Starpfunkcionāla sadarbība var palīdzēt nodrošināt veiksmīgu AI ieviešanu jūsu darbplūsmās.

AI produktivitātes rīki var būt noderīgi, ja tie tiek izmantoti atkārtotiem uzdevumiem, datu analīzei un modeļu atpazīšanai. Tomēr ir reizes, kad nevajadzētu lietot AI.
 
  • Datu trūkums. Ja jums nav pietiekami daudz kvalitatīvu datu, lai apmācītu mākslīgā intelekta modeļus, AI produktivitātes rīki var nebūt piemēroti jūsu uzdevumam.
  • Uzdevumi, kuriem nepieciešama kritiskā domāšana. AI ne vienmēr ir vislabākais radošiem vai kritiski svarīgiem uzdevumiem, kuriem ir nepieciešama cilvēku intuīcija, empātija vai mākslinieciska izteiksme.
  • Ļoti sensitīvi vai pārdomāti lēmumi. Izvairieties no AI izmantošanas lēmumiem, kuriem ir būtiskas sekas, piemēram, darbā pieņemšana vai medicīniskā diagnosticēšana, bez rūpīgas cilvēku pārraudzības. Lai gan AI noteikti var palīdzēt norādīt pareizo virzienu, sensitīvu lēmumu pieņemšanai nepieciešama cilvēka izvērtēšana.
  • Scenāriji, kam nepieciešama caurspīdīgums. Situācijās, kurās caurspīdīgums un atbildība ir ļoti svarīgi, mākslīgā intelekta modeļiem nav funkcionalitātes, kas ļautu izskaidrot savus lēmumus, tāpēc tie var nebūt piemēroti.

AI integrēšana ikdienas darbā ietver rūpīgu tā iespēju un ierobežojumu izvērtēšanu, atbilstošu rīku izvēli un darba sākšanu ar pārvaldāmiem projektiem. Darbiniekiem jāizmanto AI uzdevumiem, kuros tas var sniegt taustāmu ieguvumu, vienlaikus ievērojot piesardzību situācijās, kur nepieciešams cilvēka spriedums, ētika vai radošums. Sadarbība un nepārtraukta mācīšanās ir veiksmīgas AI integrācijas pamatā.

Padomi, kā efektīvi izmantot mākslīgā intelekta rīkus

AI pievienošana ikdienas uzdevumiem var palielināt produktivitāti un novērst vajadzību veikt laikietilpīgus, atkārtotus uzdevumus. Taču ir nepieciešams nedaudz apgūt jaunas lietas. Viens no sarežģītākajiem uzdevumiem, izmantojot mākslīgā intelekta rīkus, ir iemācīties rakstīt efektīvas uzvednes. Uzvednes ir ievade, ko sniedzat mākslīgā intelekta rīkam, lai informētu par to, kāda veida tekstu, attēlus vai kodu meklējat. Lai iegūtu vajadzīgos rezultātus no valodas modeļa, piemēram, ChatGPT, ir svarīgi rakstīt labas uzvednes.

Tālāk ir sniegti daži padomi, lai palīdzētu jums rakstīt labākas AI uzvednes
 

  • Esiet konkrēts. Skaidri norādiet savu jautājumu vai pieprasījumu. Norādiet formātu vai struktūru, kādā vēlaties saņemt atbildi.
  • Sniedziet kontekstu. Sniedziet mākslīgā intelekta modelim atbilstošu informāciju, ar kuru strādāt, tostarp visu nepieciešamo fonu vai ierobežojumus. Iekļaujiet savās uzvednēs piemērus, lai precizētu savas gaidas.
  • Uzdodiet atvērta tipa jautājumus. Ja uz jūsu jautājumu var atbildēt ar “jā” vai “nē”, pārrakstiet to tā, lai veicinātu detalizētāku atbildi. Jūs iegūsit labākus rezultātus, ja veidosit uzvednes, kas prasa skaidrojumu vai izvērstu atbildi.
  • Testējiet un atkārtojiet. Mēģiniet uzdot to pašu jautājumu pāris dažādos veidos. Pārskatiet ģenerēto rezultātu un pēc tam pielāgojiet un pilnveidojiet savas uzvednes, pamatojoties uz atbilžu kvalitāti.

Labu uzvedņu rakstīšana ir iteratīvs process. Eksperimentējiet un pielāgojiet savu pieeju, lai sasniegtu vislabākos rezultātus savam konkrētajam lietojumam. Pārliecinieties, ka jebkuru mākslīgā intelekta ģenerētu saturu pārbauda cilvēks, lai nodrošinātu akurātumu un atbilstību.

Izmantojiet AI produktivitātes uzlabošanai

Mēs vēl tikai sākam redzēt, kādu ietekmi AI produktivitātes rīki atstās uz darbinieku ražīgumu. Jaunas programmas un iespējas tirgū parādās katru dienu. Microsoft nesen paziņoja par Microsoft 365 Copilot, kas Microsoft darba produktivitātes rīkos iekļauj nākamās paaudzes AI.

Lai gan tie nevar aizstāt cilvēku darbu, mākslīgā intelekta rīki var palīdzēt mazināt laiku patērējošu, atkārtotu uzdevumu slogu, palielinot darbinieku spējas ieviest jauninājumus un izveidot. Sāciet izmantot mākslīgā intelekta rīkus jau šodien, lai uzlabotu produktivitāti savā uzņēmumā.

Uzziniet, kā uzlabot produktivitāti, izmantojot Microsoft 365.

Microsoft 365 komanda fokusējas uz resursu koplietošanu, lai palīdzētu jums uzsākt, vadīt un attīstīt savu uzņēmumu.

  1. [1]
    Ēriks Brinjolfsons (Erik Brynjolfsson) un citi, “Ģeneratīvā mākslīgā intelekta ietekmes uz produktivitāti mērīšana”, Nacionālais ekonomisko pētījumu birojs (NBER), 2023. gada jūnijs, Ģeneratīvā mākslīgā intelekta ietekmes uz produktivitāti mērīšana | NBER.
  2. [2]
    Sida Pengs (Sida Peng) un citi, “AI ietekme uz izstrādātāju produktivitāti: GitHub Copilot liecība”, arXiv, 2023. gada februāris, https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2283278

Darba sākšana ar Microsoft 365

Tā ir pazīstamā sistēma Office un vēl dažādi rīki, kas palīdz labāk strādāt kopā, lai varat izdarīt vairāk jebkurā laikā un vietā.
Iegādāties tūlīt

Saistītais saturs

Uzņēmējdarbības produktivitāte

Ērta organizēšana: AI piezīmju programmas mūsdienīgam speciālistam

Papildinformācija
Produktivitāte

5 veidi, kā mākslīgais intelekts var palīdzēt mazajiem uzņēmumiem

Papildinformācija
Produktivitāte

Jūsu izpildfunkcijas uzlabošana: mākslīgā intelekta produktivitātes rīku ceļvedis

Papildinformācija

Uzņēmējdarbības ieskati un idejas nesniedz profesionālu konsultāciju nodokļu vai finanšu jomā. Jums jāsazinās ar savu nodokļu vai finanšu speciālistu, lai apspriestu savu situāciju.

Sekot produktam Microsoft 365

Iepazīstiet Copilot Microsoft 365 Windows 11 lietotnes Konta profils Lejupielādes centrs Atgrieztie vienumi Pasūtījumu izsekošana Otrreizējā pārstrāde Commercial Warranties Microsoft Education Ierīces izglītībai Microsoft Teams izglītības iestādēm Microsoft 365 Education Office Education Pedagogu apmācība un attīstība Piedāvājumi skolēniem un vecākiem Azure skolēniem
Microsoft AI Microsoft drošība Azure Dynamics 365 Microsoft 365 Microsoft Advertising Microsoft Copilot Microsoft Teams Microsoft izstrādātājs Microsoft Learn Atbalsts mākslīgā intelekta tirgus programmām Microsoft tehniskā kopiena Microsoft Marketplace Microsoft Power Platform Programmatūras uzņēmumi Visual Studio Karjera Microsoft privātums Investori
Latviešu (Latvija) Patērētāju veselības konfidencialitāte Sazināties ar Microsoft Konfidencialitāte Pārvaldīt sīkfailus Izmantošanas noteikumi Prečzīmes Par mūsu reklāmām EU Compliance DoCs