Проекты в области ИИ и развитие мягких навыков: почему 95% инициатив терпят неудачу?

В условиях, когда искусственный интеллект (ИИ) доминирует в корпоративных дискуссиях, появляется тревожная статистика: 95% проектов по внедрению ИИ в компаниях терпят неудачу. Причина, как ни странно, кроется не в недостатке вычислительной мощности или неэффективных алгоритмах, а в присущих человеческим отношениям трудностях и сложности поддержания того, что предлагается.

В этой статье мы рассмотрим ключевые выводы из нашего подкаста с Татьяной Кампос(генеральным директором Luxtia и франчайзи Skyone) и Атоном Гондимом (специалистом по работе с клиентами в Curseduca) о том, как межличностные отношения и социально-эмоциональные навыки являются истинным двигателем роста в цифровую эпоху.

Трудности методологии и «миф о принципе «подключи и работай»»

Одна из самых больших ошибок, на которую указывает Татьяна Кампос, — это отношение к ИИ как к традиционному программному обеспечению (например, ERP-системе или обычному приложению). Проекты в области ИИ не являются "подключенными и работающими". Они сталкиваются с огромными трудностями , когда мы пытаемся автоматизировать процессы, которые уже имеют недостатки, или когда отсутствуют качественные данные.

Для развития технологий необходимо отойти от узкоспециализированных технических специалистов и создавать междисциплинарные проектные группы, в состав которых войдут специалисты по кадрам, финансам, маркетингу, а также эксперты, понимающие корпоративную культуру.

Роль корпоративной социальной ответственности и «перевод» ожиданий

Атон Гондим отмечает, что корпоративные отношения, особенно на критических этапах, таких как реализация, представляют собой процесс перевода. В проекте существует множество реальностей: что сказал клиент, что он думает, что сказал, что услышал специалист и что он думает, что услышал.

• Человеческое взаимодействие: даже при автоматизации люди доверяют другим людям.
• Реальная ценность: недостаточно иметь такие показатели, как NPS или Health Score, если они не обеспечивают возврат инвестиций (ROI).
• Искреннее любопытство: успех отдела по работе с клиентами (Customer Success, CS) зависит от подлинного интереса к продукту, партнеру и, что наиболее важно, к человеку, находящемуся по другую сторону.

Ответственность за ясность изложения: «Говорите так, как будто вам 5 лет»

Одним из наиболее практических моментов дискуссии стала необходимость упрощения «технического жаргона». Татьяна берет на себя полную ответственность за ясность своего общения. Если слушателю приходится обращаться к Google, чтобы понять половину слов, использованных на совещании, значит, коммуникатор потерпел неудачу.

Для объяснения сложных концепций, таких как « дом у озера», Татьяна использует простые аналогии: представьте себе склад, где вы открываете все коробки с данными и перемешиваете информацию на полу, чтобы ИИ мог «играть» и учиться внутри. Именно простота позволяет бизнесу и технологиям работать вместе.

Мягкие навыки для разработчиков: за пределами кода

Тем, кто стремится к карьерному росту в сфере технологий (разработчикам), совет очевиден: откажитесь от голливудских стереотипов. Рынок нуждается не в изолированных гениях в толстовке и наушниках, а в профессионалах, которые:

1. Относитесь к людям с любовью и уважением: развитие личной привязанности не является обязательным, но доброта необходима для профессионального взаимодействия.
2. Ищите инструменты для самовыражения: театральные и ораторские курсы помогут вам овладеть голосом и обрести уверенность при самопрезентации.
3. Действуйте целенаправленно: поймите, зачем вы участвуете в совещании или решаете ту или иную проблему.
4. Будьте как "фельдшеры скорой помощи": во время кризисных ситуаций (например, при сбое системы) руководитель ИТ-отдела должен оставаться спокойным и уравновешенным человеком, который управляет ситуацией.

Лайфхаки по повышению продуктивности с помощью ИИ

Гости рассказали, как они используют ИИ для масштабирования собственных результатов:

• "Кайо" (Татьяна Кампос): модель искусственного интеллекта, выступающая в роли критика. Секрет здесь не в том, чтобы запрограммировать снисходительность в подсказке; ИИ не должен льстить или соглашаться, а должен работать с фактами и данными, чтобы предложить контраргумент человеческим предубеждениям.
• Метод «Аид» (Aton Gondim): направлен на то, чтобы спасти то, что было забыто в «подземном мире» совещаний. С помощью стенограмм и резюме он выявляет моменты, которые оставались незамеченными в 30-минутных разговорах, что позволяет принимать упреждающие меры в отношении рисков, которые в противном случае остались бы незамеченными.

Хотите ознакомиться с полной беседой и понять, как применять эти концепты в повседневной жизни?

🎧 Слушайте полный выпуск прямо сейчас на Spotify!

Автор: Skyone