Pracownicy ankietowani w raporcie State of Teams firmy Atlassian jako główną przeszkodę w szybkim działaniu wskazali trudności ze znalezieniem informacji. Badanie wykazało również, że w firmach z listy Fortune 500 marnuje się rocznie około 2,4 miliarda godzin na poszukiwanie informacji. To paradoks współczesnej pracy – mimo dostępu do większej ilości danych niż kiedykolwiek, zespoły nigdy nie były słabiej poinformowane. Każdy zna to frustrujące uczucie, gdy bezskutecznie szuka dokumentu lub prezentacji, o których wie, że gdzieś istnieją, ale nie ma pojęcia, gdzie dokładnie. Jaki jest rzeczywisty koszt tej cyfrowej zabawy w chowanego?
Tradycyjne metody wyszukiwania informacji, takie jak przeczesywanie e-maili, wiadomości na Slacku czy poleganie na ludzkiej pamięci, nie zostały zaprojektowane z myślą o obecnym sposobie pracy. Wiedza jest rozproszona w różnych platformach i rozmowach, więc taki sposób działania utrudnia pracownikom pozostawanie na bieżąco.
Nie ma uniwersalnego podejścia do radzenia sobie z wielością zasobów i wyzwaniem, jakie stwarza to dla produktywności zespołów. Jednak dzięki AI pracownicy zyskali nowy sposób śledzenia istotnych danych i przebijania się przez szum informacyjny, co pomaga pracować wydajniej i podejmować trafniejsze decyzje. Umiejętne wykorzystanie sztucznej inteligencji to jednak również sztuka. Co najlepsze zespoły robią – a czego unikają – korzystając z AI, aby pozostać poinformowanymi i skutecznymi w dobie nadmiaru informacji?
Niepoleganie na spotkaniach i wiadomościach prywatnych w dzieleniu się informacjami
Około 71% zespołów deklaruje, że nie wykorzystuje AI w pracy do zarządzania informacjami, mimo korzyści, jakie może ona dać całej firmie w postaci wydobywania ważnych spostrzeżeń. Poleganie na przestarzałych metodach wyszukiwania, np. w wiadomościach e-mail, sprawia, że pracownicy często działają nie mając pełnej wiedzy, co prowadzi do opóźnień i powielania wysiłków.
Problemem są jednak nie tylko zagubione czy nieposegregowane dokumenty, ale także udostępnianie właściwych informacji w nieodpowiednich miejscach. W większości zespołów ważne dane przekazywane są podczas spotkań indywidualnych czy w rozmowach, pozostają na komputerze lub w głowie konkretnej osoby. Kiedy wiedza jest nieustrukturyzowana lub trudno dostępna, poza niewygodą ma to realne konsekwencje. Zespoły bez dostępu do informacji mają trudności w płynności pracy i nie mogą efektywnie korzystać ze sztucznej inteligencji.
Niewłaściwie przekazywana lub rozproszona wiedza tworzy silosy informacyjne i chaos, nawet jeśli zespoły starają się nią dzielić. Udostępniane dane są często nieaktualne lub trudne do odszukania. Prowadzi to do jeszcze większej liczby spotkań i ciągłego szukania odpowiedzi, co tylko marnuje czas pracowników i utrudnia uchwycenie istotnych spostrzeżeń. Nawet ponad połowa pracowników przyznaje, że musi pytać kogoś lub organizować spotkanie, aby uzyskać potrzebne informacje, co tylko utrwala to błędne koło.
Rozwiązaniem nie jest dokumentowanie wszystkiego – to powolne i pracochłonne. Chodzi o dokumentowanie właściwych rzeczy. Sztuczna inteligencja może w tym pomóc, szybko odszukując najistotniejsze informacje wysokiej jakości i pozwalając pracownikom skupić się na tym, co ważne, zamiast gubić się w zalewie danych.
Zapisywanie wątków i faktyczne używanie AI, aby uzyskać potrzebny kontekst
Najlepsze zespoły wiedzą, że sztuczna inteligencja dostarcza bardziej trafne i użyteczne wyniki, gdy stosuje się ją do wyszukiwania bazującego na intencjach, wykraczającego poza zwykłe dopasowywanie słów kluczowych. AI rozumie rzeczywiste intencje stojące za zapytaniami. Ważne jest również podejście „najpierw szukaj, pytaj w ostateczności”. Zamiast od razu zwracać się do kolegów, zespół powinien najpierw konsultować się ze sztuczną inteligencją. Oznacza to mniej zakłóceń, więcej czasu na skupienie i szybszą pracę zespołu – nie trzeba czekać na odpowiedzi ani szukać właściwej osoby. Kolejnym elementem jest wykorzystywanie AI do łączenia różnych niepowiązanych źródeł danych i integrowania spostrzeżeń z różnych narzędzi. Daje to kompleksowy wgląd w istotne informacje, ale tylko wtedy, gdy zespół dokumentuje właściwe rzeczy.
Sztuczna inteligencja pierwszym współpracownikiem
Kluczowe jest upewnienie się, że działamy na podstawie dokładnych danych. Sztuczna inteligencja wygeneruje lepsze wyniki, gdy otrzyma jasne i skuteczne zapytania. Tworząc je warto pamiętać o kilku wskazówkach:
• Prowadzenie rozmowy – używanie naturalnego języka to jeden z najważniejszych elementów skutecznego formułowania poleceń dla AI. Zapytania powinny przypominać codzienną mowę – w ten sposób narzędzia mogą lepiej zrozumieć, o co prosimy.
• Zapewnić kontekst – najlepsze polecenia zawierają szczegóły i wykraczają poza proste pytania. Na przykład, zamiast prosić AI o „podsumowanie artykułu”, lepiej napisać „podsumuj ten artykuł w trzech punktach i wyciągnij kluczowe wnioski istotne dla menedżerów produktu”.
• Być konkretnym – ogólnikowe zapytania dają ogólnikowe wyniki, dlatego należy zacząć od jasnego określenia, czego dokładnie szukamy i w jakim formacie. Ramy decyzyjne? Lepiej poprosić o tabelę porównawczą lub macierz Eisenhowera zamiast ogólnej listy.
• Doprecyzowywać – wyszukiwanie AI w kolejnych iteracjach staje się skuteczniejsze, więc warto ulepszać sformułowania, dodawać szczegóły czy określać inne formaty, jeśli początkowe wyniki nie są satysfakcjonujące. Takie drobne korekty mogą znacząco poprawić rezultaty.
• Najpierw szukać, pytać innych w ostateczności – zanim napiszemy do kolegi z zespołu, warto użyć wyszukiwania bazującego na AI. Zmniejsza to liczbę zakłóceń pracy innych, przyspiesza podejmowanie decyzji i zapewnia wiedzę, gdy jest potrzebna.
Przyszłość pracy bazuje na wiedzy, nie domysłach i kluczem jest tu sztuczna inteligencja. W miarę jak praca staje się coraz bardziej wspierana przez AI, wiedza będzie źródłem przewagi konkurencyjnej, gdy będzie dostępna we właściwym czasie dla właściwych osób.