现在是时候开始训练,明天的数字劳动力的时间。

由桑杰·斯里瓦斯塔瓦

bet356体育POV

人工智能和自动化正在改变我们的工作方式 - 但他们不能消除人类发挥的独特作用。从行业经验,业务流程知识,雇主将继续依靠自己的员工来指导业务成果,并把战略眼光表。但为了获得成功,有效的规划,员工技能发展和强大的人才收购将是至关重要的。

人工智能的更聪明,更快速的操作转型潜力是什么秘密。随着越来越多的跨越实现业务的推出,AI会呈现模式的转变是什么构成了早已被异常,或最后一英里问题的手工加工定义的“工作”,即自动化不能地址。

但AI和自动化无法消除画面的人。远非如此,因为技术只是解决了一半的方程。我们需要与他们的行业和业务流程的领域知识的人上下文到数字化应用,引导预期的业务成果。这种人与机器的协作是什么将定义下一代工作,智能系统肯定接管一些流程,还释放了员工承担更多的战略性工作重点放在增长。

在这些新的环境中,人会一起工作在增强的任务和新角色的数字工具,创建一个看不见的混合队伍。 简柏特研究 发现全球性的公司,是人工智能领导人认为他们的员工将与机器人舒适的工作到2020年。此外,在工作人员的相关研究简伯特近80%,40%表示,他们会很舒服,在同一时间内的机器人。

但是,管理这种混合型的员工队伍是由单独管理的人非常不同。我们将需要实施新的结构和流程进行有效的管理,并确保成功的变革。

计划时考虑到变更管理

在匆忙我们有时会忽略变更管理下车地上,造成上下行问题的项目 - 尤其是一些工人只想到添加机器人劳动力的消极后果。我们需要制定一个明确的,可操作的变革管理战略,以缓解可能出现的业务中断 - 从人与技术。

在员工方面,我们需要这样的人都知道沟通的预期变化提前做好,并能为变化做好准备。对于数字的员工队伍,我们应该记住,过程不存在于真空中,而是涉及众多交流上游和下游。

例如,一个小的改动,以在前端一个WebForm可能破坏在后端机器人过程自动化工作。映射出怎样不同的机器人和系统将共同努力,可以防止路障。

可视化操作工作台

在过去,我们可以很容易地看到,当员工在主频,主频了,还是没来上班。与机器人的集成,它变得更加难以跟踪,如果有是停止他们的工作毛刺。

For instance, if there if there is a coding glitch in a CRM system, it can take time to isolate, which then manifests in a problem with the profit & loss numbers weeks later.

一个可能的解决方案是建立一个“可视化仪表板”,以监督自动化操作。仪表板提供了跨位置,环境和系统的单一视图。然后我们有知名度在所有机器人,智能自动化和工作流编排。这使得它更容易识别任何问题和部署快速修复。

建立强有力的治理协议

通过跟踪机器人的操作,我们可以建立更好的治理,这是考虑到潜在的AI偏见至关重要。这些系统的好坏取决于他们的数据样本,和不平衡的数据集或固有偏见的人可在意外结果体现。

例如,软件用于了解人类表达,如果训练了与同质的数据可能会努力地“阅读”不同种族的人。偏见可能随着时间的发展,如会话人工智能可能会仿效负的语言 - 微软及其Twitter的僵尸,一个沉痛的教训“TAY。”

为了避免出现意外结果,它是由人类统治的机器和识别意识和无意识的偏见。与AI工作团队的多样性可以提供帮助。引进的团队成员具有不同的技能和方法会导致更多的平衡数据集。他们还可以训练机器,以避免造成负面影响。

了解AI的局限性

有AI的更加成熟,比它是一种误解 - 尤其是企业。了解艾未未的限制可以用数字人力资源规划和知道去哪里申请员工帮助域。例如,一个进程中的多个交易所的知识经验丰富的工作人员可以确保从自动化工程年底结束,并定位到特定的业务目标。

域和数字的交叉点是什么将推动成功。我们需要的人谁可以翻译它们的经验,这些新的应用。有机会我们学习新技能域和数字之间的此交汇员工,不独更大的人才,也更好的员工善意和参与。与此同时,我们应该集中我们的招聘计划,以找到“双语”的人谁拥有的领域和数字知识,可以弥合的连接。

时间开始考虑管理混合的员工队伍是现在,不是明天。我们需要确保我们拥有正确的流程和结构来管理新兴的数字的职工队伍,具有较强的变更管理和治理协议。我们也必须开始规划 - 横跨教育和人才收购 - 在域名和数字的交集物化的好处,学习新技能现有雇员。

 

我写这篇文章由桑杰·斯里瓦斯塔瓦 信息管理 并通过合法授权 newscred 出版商网络。请直接将许可证问题legal@newscred.com

博客类别

博客类别

得到授权的故事和见解,以达到你的教育,事业和人生目标。

相关文章

它的工作还没有被发明的?

学到更多

高新技术在各行业推动业务

学到更多

如何AI会带动金融的数字化改造

学到更多

相关信息