4 τρόποι που η γενετική τεχνητή νοημοσύνη θα επηρεάσει την παραγωγικότητα

Η τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιείται εκτενώς για τη βελτίωση της παραγωγικότητας στους περισσότερους τομείς. Από την αυτοματοποίηση εργασιών έως τη βελτίωση της εμπειρίας πελατών και πελατών, η γενετική τεχνητή νοημοσύνη είναι εδώ για να ενισχύσει το παιχνίδι. Μπορεί να απλοποιήσει τις επιχειρηματικές ροές εργασίας, να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να εξοικονομήσουν πόρους και να δημιουργήσει μια νέα γενιά επιχειρηματικών εφαρμογών.

Ας μάθουμε τους διαφορετικούς τρόπους με τους οποίους η παραγωγική τεχνητή νοημοσύνη αναμένεται να επηρεάσει την παραγωγικότητα στο εγγύς μέλλον και πώς μπορείτε να την εκμεταλλευτείτε στην εργασία σας.

1. Το AI θα συμπληρώσει νέες ροές εργασίας

Οι άνθρωποι είναι πάντα σε επιφυλακή για την απλοποίηση των ροών εργασίας τους, την ανάπτυξη νέων και βελτίωση των επιπέδων παραγωγικότητάς τους μέσω αποτελεσματικής διαχείρισης εργασιών

. Το Generative AI έχει τη δυνατότητα να προσαρμόζεται γρήγορα και να συμπληρώνει νέες ροές εργασίας και να απομακρύνει το φόρτο των εργαζομένων. Με τις γρήγορες και προσαρμοστικές του ικανότητες, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να συμπληρώσει τις ροές εργασίας σχεδόν σε οποιονδήποτε τομέα.

Για παράδειγμα, η ανάλυση δεδομένων μπορεί να απλοποιηθεί με τη δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης, με αποτέλεσμα ταχύτερα ευρήματα. Τα μεγάλα σύνολα δεδομένων μπορούν να αναλυθούν γρήγορα χρησιμοποιώντας αλγόριθμους δημιουργίας τεχνητής νοημοσύνης, οι οποίοι παρέχουν πληροφορίες και προβλέψεις. Αυτό το επίπεδο επεξεργασίας δεδομένων έχει εφαρμογές σε διάφορους κλάδους.

Στο μάρκετινγκ, για παράδειγμα, οι τεχνολογίες παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να μελετήσουν τη συμπεριφορά των πελατών και να προβλέψουν πώς θα αντιδράσουν οι πελάτες σε νέα προϊόντα ή υπηρεσίες. Στον τομέα της κυβερνοασφάλειας, οι αλγόριθμοι παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αξιολογήσουν δεδομένα ιστορικού συμβάντων και να βοηθήσουν τους επιστήμονες δεδομένων στον εντοπισμό πιθανών απειλών για την ασφάλεια. Ωστόσο, εάν η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης αυξάνει πλήρως την κυβερνοασφάλεια παραμένει συζητήσιμο.

2. Αυτοματοποίηση υψηλού επιπέδου και σύνθετων εργασιών

Έρευνα της Goldman Sachs έχει δείξει ότι η τεχνητή νοημοσύνη έχει τη δυνατότητα να αυτοματοποιήσει περίπου τα δύο τρίτα των επαγγελμάτων των Η.Π.Α. Το ένα τέταρτο έως το ήμισυ του φόρτου εργασίας αυτών των επαγγελμάτων που επηρεάζονται θα μπορούσε να αντικατασταθεί.

Αν και η επιρροή της τεχνητής νοημοσύνης στην αγορά εργασίας αναμένεται να είναι τεράστια, οι περισσότερες σταδιοδρομίες και βιομηχανίες είναι μόνο εν μέρει επιρρεπείς στην αυτοματοποίηση. Ως αποτέλεσμα, οι ροές εργασίας είναι πιο πιθανό να συμπληρωθούν παρά να αντικατασταθούν από AI.

Το Generative AI, το οποίο μπορεί να κατανοήσει καλύτερα τα ιστορικά μοτίβα και το πλαίσιο, να συνοψίσει εξαιρετικά σύνθετες πληροφορίες, να το χρησιμοποιεί Η προγνωστική νοημοσύνη και η πρόταση των καλύτερων ενεργειών, θα εγκαινιάσουν μια νέα εποχή εξατομικευμένων και εξαιρετικά αποτελεσματικών εμπειρίες. Θα μπορούσε επίσης να βοηθήσει στην αυτοματοποίηση πιο σύνθετων εργασιών και να οδηγήσει την αυτοματοποίηση επιχειρηματικών διαδικασιών στο επόμενο επίπεδο.

3. Κάντε περισσότερα με λιγότερο χρόνο

Το Generative AI έχει τη δυνατότητα να αυτοματοποιεί διαδικασίες που συνήθως απαιτούν δημιουργική συμβολή από έναν άνθρωπο. Αυτό μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να εξοικονομήσουν χρόνο και χρήμα, ενώ παράγουν αποτελέσματα υψηλής ποιότητας.

Βοηθώντας περισσότερους ανθρώπους να εργάζονται πολύ πιο γρήγορα από πριν, είναι λογικό να προβλέψουμε ότι ορισμένες θέσεις εργασίας θα δουν μείωση του αριθμού των απαιτούμενων ωρών, οδηγώντας σε μικρότερες εργάσιμες ημέρες. Μετά από όλα, η AI είναι ήδη χρησιμοποιείται για τον εξορθολογισμό του τρόπου λειτουργίας της απομακρυσμένης και της υβριδικής λειτουργίας Εγινε.

Οι εταιρείες θα βρουν επίσης νέους τρόπους για τη μέτρηση της παραγωγικότητας, καθώς υιοθετούν σταδιακά την αυτοματοποίηση και το ανθρώπινο κεφάλαιο γίνεται λιγότερο απαραίτητο στο μέλλον. Αν και η ανθρώπινη παρέμβαση θα εξακολουθεί να απαιτείται με την τεχνητή νοημοσύνη, οι εργαζόμενοι σε πολλές επιχειρήσεις μπορεί να βρεθούν να εργάζονται μικρότερες ώρες.

4. Ελάχιστος αντίκτυπος στους εργαζομένους υψηλής εξειδίκευσης

Σύμφωνα με μελέτη που διεξήχθη από το Εθνικό Γραφείο Οικονομικών Ερευνών και MIT, οι εργαζόμενοι με τη χαμηλότερη ειδίκευση αναμένεται να επωφεληθούν περισσότερο από αυτές τις εξελίξεις στην τεχνητή νοημοσύνη. Καθώς η γενετική τεχνητή νοημοσύνη συνεχίζει να αυτοματοποιεί περισσότερες εργασίες και να κατανοεί περισσότερο το πλαίσιο, το εργατικό δυναμικό χαμηλής ειδίκευσης και μεσαίας ειδίκευσης μπορεί να αποκομίσει τα μέγιστα οφέλη.

Ωστόσο, οι θέσεις εργασίας υψηλής ειδίκευσης, που απαιτούν περισσότερη ανθρώπινη παρέμβαση και πολύπλοκες δεξιότητες, ενδέχεται να λάβουν περιορισμένη βοήθεια από την τεχνητή νοημοσύνη. Αυτό οφείλεται στο γεγονός ότι οι συστάσεις της τεχνητής νοημοσύνης βασίζονται στις δικές του γνώσεις και σε επαναλαμβανόμενες ενέργειες. Ως εκ τούτου, οι εργαζόμενοι υψηλής ειδίκευσης επωφελούνται λιγότερο από την υποστήριξη της τεχνητής νοημοσύνης και ενδέχεται να αντιμετωπίσουν ελάχιστες επιπτώσεις από την υιοθέτησή της.

Οι εργαζόμενοι με το υψηλότερο επίπεδο τεχνογνωσίας θα ωφεληθούν ελάχιστα, έως καθόλου, από την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στις εργασίες τους. Αυτό οφείλεται στο γεγονός ότι αυτοί οι κορυφαίοι επιδόσεις παρέχουν ήδη απαντήσεις της ίδιας ποιότητας με αυτές που προτείνει η τεχνητή νοημοσύνη, αφήνοντας λιγότερες δυνατότητες ανάπτυξης.

Αυξήστε την παραγωγικότητά σας με το Generative AI

Δεδομένου του ρυθμού με τον οποίο εξελίσσεται η γενετική τεχνητή νοημοσύνη, μπορούμε να περιμένουμε ότι θα έχει σημαντικό αντίκτυπο στην αγορά εργασίας και τη θέση μας σε αυτήν.

Η άνοδος των εργαλείων παραγωγής τεχνητής νοημοσύνης θα έχει πιο σημαντική επιρροή σε ορισμένες θέσεις εργασίας από άλλες. Ένας πολύ καλός τρόπος για να διασφαλίσετε τη μελλοντική σας συνάφεια είναι να αναβαθμίσετε τον εαυτό σας σε τομείς όπου η τεχνητή νοημοσύνη δεν έχει ακόμη αξιοποιήσει πλήρως τις δυνατότητές της.