Masalah Struktur Organisasi yang “Sekadar Menggunakan” AI Generatif
Kajian terkini mendedahkan bahawa penggunaan AI generatif dalam organisasi telah mencecah 80%. Namun, pada masa yang sama, satu daripada tiga orang masih tidak menggunakannya dalam tugas teras. Ini bermakna, banyak syarikat berada dalam keadaan “menggunakannya, tetapi tidak memaksimumkan kesannya.”
Dalam kajian lain, kadar penggunaan AI dalam syarikat dengan lebih 1,000 pekerja adalah sekitar 60%. Semakin kecil bilangan pekerja, semakin rendah kadar pengenalan, menunjukkan jurang yang ketara mengikut saiz syarikat. Angka ini menunjukkan bahawa walaupun dalam syarikat besar, terdapat polarisasi antara “jabatan yang menggunakan” dan “jabatan yang tidak menggunakan.”
Berdasarkan pengalaman saya sendiri membantu lebih 38 klien dalam pengenalan AI, saya boleh katakan bahawa “pengenalan” dan “penyerapan” adalah fasa yang berbeza sama sekali. Walaupun akaun ChatGPT atau Claude diedarkan ke seluruh syarikat, jika pekerja hanya menggunakannya untuk meringkaskan e-mel atau menulis minit mesyuarat, ROI adalah terhad.
Mengapa Peralihan daripada “Tugas Am” kepada “Tugas Teras” Tidak Berlaku?
Jurang Persepsi Antara Pekerja dan Pengurusan Adalah Halangan Terbesar
Terdapat tiga sebab utama mengapa pengenalan AI generatif terhenti pada “tugas am.”
Pertama, pihak pengurusan menganggap “AI = alat kecekapan tugas.” Memang benar, menggunakan AI untuk tugas umum seperti menulis e-mel atau draf dokumen boleh menjimatkan masa. Namun, ia sahaja tidak akan membezakan syarikat daripada pesaing.
Kedua, kebimbangan samar-samar di kalangan pekerja bahawa “AI akan mengambil alih pekerjaan saya.” Terutamanya apabila AI diterapkan dalam tugas teras seperti perancangan atau analisis, pekerja mungkin menentang kerana merasakan “kemahiran membuat keputusan saya tidak diperlukan lagi.”
Ketiga, ketiadaan kes penggunaan khusus dalam syarikat. Walaupun pekerja memahami “apa yang boleh dilakukan oleh ChatGPT,” realitinya, mereka tidak dapat memikirkan “bagaimana untuk menerapkannya dalam tugas teras syarikat.”
Mengapa Kadar Penggunaan Hanya 60% dalam Syarikat Lebih 1,000 Pekerja?
Angka “kadar penggunaan AI 60% dalam syarikat lebih 1,000 pekerja” mungkin kelihatan rendah. Namun, berdasarkan pengalaman saya, semakin besar syarikat, semakin besar autonomi setiap jabatan, menjadikan promosi penggunaan AI merentas syarikat sukar.
Contohnya, jabatan undang-undang mungkin boleh memperkenalkan AI untuk menyemak kontrak, tetapi jabatan jualan mungkin menganggap “AI tidak diperlukan untuk mesyuarat bersemuka.” Jabatan sumber manusia mungkin menggunakan AI untuk saringan awal pemohon, tetapi jabatan perakaunan mungkin menangguhkan pengenalan kerana “kebimbangan tentang ketepatan.” Perbezaan suhu antara jabatan ini menekan kadar penggunaan AI seluruh syarikat.
Tiga Strategi Konkrit untuk Mengintegrasikan AI dalam Tugas Teras
Reka Bentuk AI Bermula dengan “Pecahan Tugas”
Langkah pertama untuk memperkenalkan AI dalam tugas teras adalah memecahkan tugas kepada “peringkat tugasan.” Contohnya, pecahkan tugas merangka strategi pemasaran kepada “penyelidikan pasaran,” “analisis pesaing,” “penetapan sasaran,” “reka bentuk KPI,” dan “perancangan inisiatif.” Kenal pasti tugasan mana yang AI paling berkesan.
Bagi klien saya, saya menjalankan bengkel di mana pihak pengurusan dan pekerja bersama-sama melakukan pecahan tugas ini. Dalam kebanyakan kes, mereka menyedari buat pertama kalinya bahawa “tugas teras kami sebenarnya terdiri daripada pelbagai tugasan rutin.”
Dari segi alat, menggunakan ciri projek Claude atau Custom GPT ChatGPT untuk mencipta pembantu AI yang khusus untuk aliran tugas tertentu adalah berkesan. Kos bulanan adalah sekitar beberapa ribu hingga RM20,000, menjadikan halangan pengenalan rendah.
Proses Pengesahan untuk Mengatasi “Kebimbangan Ketepatan”
Kajian juga menyenaraikan “kebimbangan tentang ketepatan” sebagai faktor penghalang penggunaan AI. Memang benar, AI generatif tidak dapat mencegah halusinasi (penjanaan maklumat palsu) sepenuhnya. Walau bagaimanapun, kerana ia digunakan dalam tugas teras, adalah penting untuk mereka bentuk proses pengesahan manusia.
Contohnya, di pejabat saya, kami menggunakan proses dua peringkat di mana peguam sentiasa menyemak hasil semakan kontrak yang dihasilkan oleh AI. Dengan hanya menyemak klausa yang dinilai “berisiko” oleh AI, kami mengurangkan masa semakan sebanyak 70% sambil mengekalkan ketepatan.
Dengan cara ini, dengan menjelaskan “pembahagian peranan antara AI dan manusia” dan bukannya “menyerahkan segala-galanya kepada AI,” kebimbangan tentang ketepatan dapat dikurangkan dengan ketara. Pada peringkat awal pengenalan, adalah realistik untuk menguatkuasakan peraturan “manusia mesti sentiasa menyemak output AI” dan mengumpul data kebolehpercayaan.
Program Latihan Dalaman untuk Meningkatkan Bilangan “Pengguna Mahir”
Untuk mengatasi halangan penggunaan AI, adalah perlu untuk beralih daripada keadaan di mana hanya pegawai IT tertentu boleh menggunakannya kepada keadaan di mana semua pekerja boleh menggunakannya secara harian. Untuk tujuan ini, program latihan berperingkat adalah berkesan.
Mulakan dengan “latihan literasi AI” untuk mempelajari asas, kemudian “sesi perkongsian kes penggunaan khusus jabatan” untuk menyebarkan kisah kejayaan dari jabatan lain. Selain itu, acara dalaman seperti “pertandingan penggunaan AI” juga berkesan untuk mencetuskan idea yang dipacu oleh pekerja.
Dalam sebuah syarikat sederhana yang saya bantu, seorang kakitangan jabatan perakaunan mencadangkan “automasi pengkategorian invois,” yang mengurangkan 20 jam kerja sebulan. Kisah kejayaan ini merebak ke jabatan lain, dan dalam tempoh tiga bulan, AI diperkenalkan dalam lima tugas teras. Kuncinya adalah mewujudkan sistem yang menilai cadangan penggunaan dari bawah ke atas, bukan hanya dari atas ke bawah.
Kesimpulan: Melangkah ke “Fasa Seterusnya” Penggunaan AI
Kini setelah penggunaan AI generatif dalam organisasi mencecah 80%, syarikat dituntut untuk beralih daripada “menggunakannya” kepada “menggunakannya dengan berkesan.” Untuk itu, adalah perlu untuk mengatasi tiga halangan: peralihan daripada tugas am kepada tugas teras, menghapuskan perbezaan suhu antara jabatan, dan menghilangkan kebimbangan tentang ketepatan.
Saya sendiri, dengan kos AI bulanan kira-kira RM21,000, telah mencipta nilai setara kira-kira RM753,000 setahun di syarikat saya sendiri. Saya dapat merealisasikan ROI ini kerana saya meletakkan AI sebagai “sumber untuk meningkatkan kebolehulangan pengurusan” dan bukannya “alat kecekapan tugas.”
Kepada para pengusaha, saya ingin sampaikan bahawa kejayaan atau kegagalan pengenalan AI tidak ditentukan oleh prestasi alat, tetapi oleh “reka bentuk penggunaan” dan “pemupukan budaya” organisasi. Mulakan dengan memecahkan tugas teras syarikat anda kepada peringkat tugasan, dan fikirkan bersama pekerja di mana AI harus diintegrasikan.
コメント