Näin rakennat todellisen tekoälyosaamisen koko tiimissäsi
Tekoälysujuvuudessa ei ole kyse uusimpien työkalujen tuntemisesta, sertifikaattien keräämisestä tai siitä, että kokouksessa viljellään huolettomasti sanaa ”agenttipohjainen”. Kyse on sen ymmärtämisestä, mihin tekoäly sopii työssä – ja missä ihmisen harkinnalla on edelleen suurin merkitys. Justin Bateh liittyy Galen Low’n seuraan selvittämään, miksi todellinen etu syntyy rakentamalla toimintataso tekoälyn yhä kyvykkäämmän suorituskerroksen yläpuolelle.
He perehtyvät siihen, mikä erottaa aidon tekoälysujuvuuden pelkästä tuttuudesta, miksi käytännön harjoittelu ja palaute ovat tärkeitä sekä mitä työnantajat voivat tehdä osaamisen kehittämiseksi ilman, että tekoälykoulutuksesta tehdään kotitehtäviä. He tarkastelevat myös suurempaa urakysymystä: kun teknisiä taitoja on yhä helpompi toisintaa, mikä tekee projektijohtajan urasta kestävän?
Mitä opit
- Miksi tekoälytyökalut ovat arvokkaimmillaan yhdessä osaavien ihmisten kanssa, jotka ymmärtävät työn.
- Mikä erottaa tekoälyn suorituskerroksen ihmisten johtamasta toimintatasosta.
- Kuinka erottaa aito tekoälysujuvuus tekoälysanaston tuntemuksesta.
- Miksi harkinta kehittyy harjoittelun, palautteen ja kalibroinnin kautta – ei vain kuluttamalla lisää koulutussisältöä.
- Kuinka organisaatiot voivat kehittää tekoälysujuvuutta kouluttamalla todellisten työnkulkujen ympärillä yksittäisten työkalujen sijaan.
- Miksi suhteet, maine, vaikutusvalta ja tarinankerronta muuttuvat tärkeämmiksi, kun teknisen perusosaamisen toisintaminen helpottuu.
Keskeiset opit
- Tekoäly voi toteuttaa. Ihmisten on edelleen päätettävä. Tekoäly voi nopeasti luonnostella, tiivistää, tunnistaa riskejä ja tuottaa vaihtoehtoja. Projektijohtajien on edelleen määritettävä, mikä kannattaa tehdä, kannettava vastuu kompromisseista, vastattava päätöksistä ja tulkattava johdon pyynnöt konkreettiseksi työksi. Ajattele tekoälyä suorituskerroksena; sinun harkintasi on sen yläpuolella.
- Sujuvuudesta jää jälkiä. Pelkästä tuttuudesta jää sanasto. Sertifikaatit ja tekoälyterminologia eivät välttämättä osoita, että joku osaa käyttää tekoälyä tehokkaasti. Etsi konkreettisia todisteita: työnkulkuja, joita he ovat muuttaneet, manuaalista työtä, jonka he ovat poistaneet, ja – mikä tärkeintä – asioita, jotka menivät matkan varrella pieleen. Aito kokeilu jättää yleensä jälkeensä näyttöä.
- Kehitä harkintaa toistojen ja palautteen avulla. Työkalujen opastus voi opettaa ominaisuuksia, mutta sujuvuus edellyttää kontekstia, kalibrointia ja sitoutumista. Tekoälyn tuotokset voivat näyttää viimeistellyiltä, vaikka ne eivät olisi erityisen hyviä, mikä tekee asiantuntevasta palautteesta ratkaisevan tärkeää harkinnan kehittämisessä.
- Kouluta työhön, älä ohjelmistoon. Sen sijaan että hankitaan lisenssejä ja luotetaan lounasaikaan järjestettäviin koulutuksiin, tunnista kalliit toistuvat työnkulut ja rakenna ne uudelleen niiden ihmisten kanssa, jotka todella toteuttavat niitä. Mittaa muuttuneita työnkulkuja kurssien suorittamisen sijaan ja tee koulutuksesta osa palkallista työtä – älä jotakin, johon työntekijöiden odotetaan löytävän aikaa iltaisin ja viikonloppuisin.
- Nopeat voitot ovat silti tärkeitä. Tekoälymuutoksen ei tarvitse tarkoittaa liiketoiminnan välitöntä kymmenkertaistamista. Pieni parannus toistuvaan työnkulkuun voi synnyttää vauhtia. Kasaa hyödyllisiä parannuksia sen sijaan, että tavoittelisit näyttävää muutosta sen itsensä vuoksi.
- Älä sekoita projektijohtamista tekoälysuunnitteluun. Projektipäälliköiden ei välttämättä tarvitse ryhtyä järjestelmäsuunnittelijoiksi pysyäkseen merkityksellisinä. Tavoitteena on käyttää saatavilla olevia tekoälytyökaluja projektien ja toimintojen johtamisen parantamiseen – ei hylätä omaa ammattitaitoa jokaisen uuden teknisen kyvykkyyden tavoittelun vuoksi.
- Taidoista vain yksi on uran voimavara. Teknisiä taitoja tarvitaan, mutta niitä on yhä helpompi toisintaa. Suhteet, maine, vaikutusvalta ja kyky ilmaista vaikutuksesi selkeästi kumuloituvat ajan myötä. Kuten Justin asian ilmaisee, näkymätön erinomaisuus ja erinomaisuuden puuttuminen voivat lopulta johtaa samaan palkkioon – joten sekä arvokkaan työn tekeminen että sen arvon tekeminen ymmärrettäväksi ovat tärkeitä.
Jaksot
- 00:00 — Mitä tekoälysujuvuus todella tarkoittaa
- 03:34 — Osaavat ihmiset vastaan tekoälytyökalut
- 07:25 — Ihmisten toimintataso
- 12:16 — Aidon tekoälysujuvuuden tunnistaminen
- 18:19 — Tekoälyosaamisen kuilun kaventaminen
- 24:33 — Toistot, palaute ja sujuvuus
- 30:34 — Lopeta tekoälytyökalujen jahtaaminen
- 36:47 — Tekoälykoulutuksen uudelleenarviointi
- 40:58 — Aloita nopeista voitoista
- 42:33 — Kestävän uran rakentaminen
- 49:12 — Mistä löydät Justinin
Tutustu vieraaseemme
Justin Bateh, Ph.D., on AI Operators Labin perustaja ja toimitusjohtaja. Hän auttaa projektijohtajia, operatiivisen toiminnan johtajia ja esihenkilöitä kehittämään tekoälyn hyödyntämiseen tarvittavaa osaamista ja johtamistaitoja, joiden avulla voidaan saavuttaa mitattavia liiketoimintatuloksia. Entisenä operatiivisena johtajana, PMP-sertifioituna projektijohtajana ja palkittuna kouluttajana Justinilla on yli 20 vuoden kokemus vaikuttavien projektien johtamisesta, ja hän on johtanut yli 40 tekoälyn käyttöönottoa. Kurssiensa, koulutustensa ja asiantuntijasisältöjensä avulla hän auttaa ammattilaisia soveltamaan tekoälyä käytännössä projektien toteutukseen, päätöksentekoon ja operatiiviseen suorituskykyyn sekä vahvistamaan niitä inhimillisen johtamisen taitoja, joita teknologia ei voi korvata.
Tämän jakson resurssit:
- Liity Digital Project Manager -yhteisöön
- Tilaa uutiskirje saadaksesi uusimmat artikkelimme ja podcastimme
- Verkostoidu Justinin kanssa LinkedInissä
- Tutustu AI Operators Labiin ja Tactical Memo -palveluun
Aiheeseen liittyvät artikkelit ja podcastit:
Galen Low: Nykyään lähes kaikilla on tekoälystä oikeat sanat sanottavanaan. Heillä on oikea sanasto, oikeat työkalut aloitusnäytöllään ja kaikki oikeat sertifikaatit ripustettuna virtuaalitaustansa seinälle. Mutta miten me johtajina voimme tietää, kuka todella hallitsee tekoälyn, kuka teeskentelee osaavansa ja kuka on yksinkertaisesti liian arka pyytääkseen apua?
