Przewodnik po przygotowaniu i angażowaniu pracowników do wdrożenia asystenta AI. Część I: Ludzie

W tej serii artykułów dzielimy się naszymi spostrzeżeniami i wnioskami z niedawnego studium przypadku dotyczącego wdrożenia asystentów AI w dużych firmach zatrudniających od 100 do 1 000 pracowników zaangażowanych w tworzenie treści, a także w firmach produkcyjnych obsługujących tysiące zgłoszeń serwisowych dziennie. Rozwiązania AI mają na celu usprawnienie przepływu pracy, zwiększenie efektywności i poprawę ogólnej responsywności.

Wierzymy, że nasze wnioski mogą być cenne zarówno dla organizacji medialnych, jak i produkcyjnych, więc jeśli działasz w tej branży – zapraszamy. Krótkie omówienie projektu i jego kontekstu znajdziesz tutaj.

To jest pierwsza część, skupiająca się na aspekcie ludzkim. Koniecznie zajrzyj do pozostałych dwóch części: System i Relacje. Wybraliśmy elementy, które wydają się kluczowe dla udanego wdrożenia, choć lista ta nie jest wyczerpująca.

Przegląd i kontekst

Celem projektu było wykorzystanie AI do skrócenia czasu, który pracownicy poświęcają na tworzenie treści oraz wprowadzenie autonomicznych procesów tworzenia treści. W tym studium przypadku analizujemy, jak poradziliśmy sobie z wyzwaniem przygotowania i angażowania pracowników podczas całego procesu wdrożenia AI, integrując go z istniejącymi narzędziami i przepływami pracy.

Kluczowe pytania, na które chcemy odpowiedzieć, brzmią: Jakie wyzwania UX pojawiają się przy budowaniu relacji między człowiekiem a AI? Jak zaprojektować doświadczenie użytkownika, które pomoże pracownikom łatwo i bez obaw wdrożyć AI? I jak angażować ludzi w tę transformacyjną podróż?

Odpowiedzi nie są jednoznaczne, ponieważ adopcja AI wiąże się ze znaczącymi wyzwaniami.

1) Ambasadorzy: katalizatory zmian

We wdrożeniu AI ambasadorzy stanowią ogniwo łączące zespół techniczny z szerszą bazą użytkowników, zapewniając nie tylko płynne przejście, ale także budując pozytywne nastawienie wśród pracowników. W naszym przypadku jeszcze przed rozpoczęciem prac przez deweloperów i działy prawne powołaliśmy interdyscyplinarną grupę roboczą złożoną z przedstawicieli biznesu, użytkowników i naszego zespołu projektowego.

Zadaniem tej grupy było definiowanie celów, identyfikowanie ryzyk oraz zbieranie wymagań, oczekiwań i obaw dotyczących asystenta AI. Odkryliśmy, że elastyczne, iteracyjne podejście nie tylko sprzyjało większej innowacyjności, ale także zapewniało zdolność dostosowania się do zmieniających się potrzeb projektu.

Ambasadorzy: doświadczeni i zaufani użytkownicy

Ambasadorami zostali użytkownicy, którzy samodzielnie eksperymentowali już z narzędziami AI. Znali nie tylko specyficzne potrzeby swoich zespołów, ale także rozumieli możliwości i ograniczenia istniejących technologii AI. Wybrani spośród bazy użytkowników, byli znani i szanowani w swoich zespołach, cieszyli się zaufaniem współpracowników i stali się nieocenieni w promowaniu adopcji narzędzia.

Kluczowe obowiązki ambasadorów

Ambasadorzy odgrywali kluczową rolę w definiowaniu wymagań dotyczących rozwiązania i dostarczaniu spostrzeżeń, które pogłębiały nasze rozumienie perspektywy użytkownika – spostrzeżeń, które byłoby trudno uzyskać wyłącznie przez formalne wywiady. Recenzowali też wczesne wersje testowe, przekazując cenne informacje zwrotne, które określały priorytety najpilniejszych potrzeb użytkowników i kształtowały proces rozwoju.

Jako nasi pierwsi recenzenci, ambasadorzy przekazywali cotygodniowe uwagi na temat nowych iteracji narzędzia, pomagając dopracować asystenta AI i lepiej dostosować go do potrzeb użytkowników. Komunikowali wartość asystenta AI pracownikom, prowadzili kompleksowe szkolenia oraz zbierali i przekazywali informacje zwrotne zespołowi deweloperów. Kiedy przyszedł czas na zaprezentowanie systemu szerszemu gronu odbiorców, wzięli na siebie znaczną część pracy wyjaśniającej, odpowiadając na szczegółowe pytania użytkowników i pomagając oswajać nową technologię.

Byli prawdziwymi sprzymierzeńcami zmian – oferowali wsparcie, budowali zaufanie i zapewniali płynne, skuteczne przejście do nowej technologii.

Przeczytaj też: Przyszłość AI w sprzedaży: spostrzeżenia CEO SMOC, Kristoffera Kvama

Obejrzyj: 6 nieoczywistych sygnałów, że możesz potrzebować konsultacji UX:

2) Równy dostęp i demokratyzacja nowych technologii

Tradycyjnie projekty IT są często rozwijane w stosunkowo zamkniętym gronie grupy roboczej, by następnie zostać udostępnione wybranej grupie użytkowników. Choć może to wydawać się logiczne, zwłaszcza w przypadku nowych technologii, takie podejście okazało się problematyczne w naszym projekcie asystenta AI.

Obawy dotyczą nie tylko samej AI, ale także postrzeganej nierównowagi, jaką może ona tworzyć. Użytkownicy czasem boją się rywalizacji z AI lub ze współpracownikami, którzy mają do niej wcześniejszy dostęp, obawiając się, że znajdą się w niekorzystnej pozycji – jak gdyby rywalizowali z kimś "na dopingu". Zdają sobie sprawę, że AI może znacząco zwiększyć produktywność i efektywność, ale obawiają się, że może to umniejszyć ich własną rolę w organizacji.

Nasze początkowe podejście, polegające na stopniowym udostępnianiu asystenta AI niewielkiej grupie użytkowników do testowania, mimowolnie podsycało te obawy. Ograniczony dostęp prowadził do spekulacji, plotek i negatywnej atmosfery w szerszym zespole. Aby temu zaradzić, szybko zmieniliśmy kurs i zdecydowaliśmy się przejrzyście przedstawić cały plan projektu całej organizacji.

Przejrzystość: odpowiedź na obawy

Choć może się wydawać logiczne, by udostępniać tylko dopracowaną, w pełni przetestowaną wersję narzędzia AI, kluczowe jest, aby wszyscy użytkownicy końcowi byli świadomi planowanych etapów rozwoju – eksperymentowania, wczesnych wersji, optymalizacji, stabilizacji i finalnego wdrożenia. Jasna komunikacja może pomóc złagodzić obawy i stworzyć bardziej przejrzyste i pozytywne środowisko wokół projektu.

Obawy o nieuczciwe przewagi i potrzeba jasnej komunikacji

Jednym z największych wyzwań, z jakimi się zmierzyliśmy, był strach przed podziałem między tymi, którzy mają wcześniejszy dostęp do AI, a tymi, którzy go nie mają. Użytkownicy obawiali się rywalizacji ze współpracownikami, którzy dzięki AI mieli przewagę w produktywności i efektywności, obawiając się, że powstanie nierówne pole gry. Nasza strategia zakładała stopniowe wdrażanie narzędzia AI w celu debugowania i stabilizacji systemu przed szerszym udostępnieniem. Szybko jednak zdaliśmy sobie sprawę, że bez jasnej komunikacji takie etapowe podejście może nasilać istniejące obawy i niepokoje wśród szerszej grupy użytkowników.

Aby temu zapobiec, zdecydowaliśmy się otwarcie komunikować cały plan projektu od samego początku. Wszyscy użytkownicy końcowi zostali poinformowani o kolejnych etapach projektu: wstępnych eksperymentach, wczesnych wersjach, optymalizacji, stabilizacji i finalnym wdrożeniu. Podkreślaliśmy, że do powszechnego użytku zostanie udostępniona jedynie gruntownie przetestowana i stabilna wersja narzędzia AI, zapewniając użytkownikom, że nie będą musieli zmagać się z wadliwym lub niekompletnym produktem.

Jednocześnie chcieliśmy uniknąć jakiejkolwiek tajemniczości wokół projektu – temat jest zbyt drażliwy, by utrzymywać go w cieniu, a każda próba zrobienia tego może przynieść odwrotny skutek. Raz popełniliśmy ten błąd i warto się tym doświadczeniem podzielić. Będąc przejrzystymi od początku, możemy zapobiec rozprzestrzenianiu się plotek i stworzyć bardziej wspierającą i współpracującą atmosferę wokół wdrożenia AI.

Przeczytaj też: Strategiczna identyfikacja ryzyka w projektach UX: czym jest i dlaczego jej potrzebujesz

3) Zarządzanie poziomem umiejętności i wiedzy wśród użytkowników

Jednym z wyzwań we wdrażaniu AI w dużej organizacji są zróżnicowane poziomy umiejętności technicznych i wiedzy wśród użytkowników. Znajomość AI i inżynierii promptów to dziś jedne z najbardziej cenionych umiejętności, ale wciąż pozostają niszowe i nie każdy je posiada. W przypadku wdrożenia na tak dużą skalę, jak to, nad którym pracowaliśmy, kluczowe jest, by dostrzegać te różnice bez tworzenia barier i silosów, które mogłyby utrudniać inkluzywność.

W opisywanym przypadku najprostszym podejściem mogłoby być segmentowanie użytkowników według poziomu umiejętności i tworzenie oddzielnych ścieżek dla różnych typów użytkowników. Wybraliśmy jednak inną drogę – bardziej inkluzywną strategię.

Przeczytaj też: Praca, przyszłość i AI: trzy obszary przed nami

Dwie ścieżki nauki

Opracowaliśmy dwie równoległe ścieżki – samodzielną i prowadzoną – które funkcjonują obok siebie.

Ścieżka samodzielna jest przeznaczona dla użytkowników, którzy czują się komfortowo eksplorując AI na własną rękę. Pozwala im swobodnie eksperymentować z zaawansowanymi opcjami, zachęcając do samodzielnej nauki i odkrywania.

Ścieżka prowadzona jest z kolei dostosowana do mniej doświadczonych użytkowników i zapewnia wsparcie poprzez kreator lub przewodnik, który pomaga im krok po kroku. Ta ścieżka łagodzi krzywą uczenia się, ułatwiając początkującym budowanie pewności siebie i umiejętności bez poczucia przytłoczenia.

To przechodzenie między dwiema ścieżkami zapewnia, że użytkownicy rozwijają się we własnym tempie. Przejście od podstawowego do zaawansowanego biegłości odbywa się w sposób naturalny, napędzany własnym wyborem i poziomem komfortu użytkownika.

Jednolite doświadczenie nauki

Rezultatem tego podejścia jest rozwiązanie, które nie dzieli użytkowników ani nie podkreśla ich różnic, lecz promuje inkluzywność. Łagodząc ścieżkę nauki i rozwoju umiejętności, stworzyliśmy środowisko, w którym każdy użytkownik, niezależnie od punktu startowego, może pewnie i skutecznie korzystać z AI.

4) Opór i obrońcy status quo

W każdym procesie transformacyjnym, szczególnie przy wdrożeniu AI, opór jest nieunikniony. Użytkownicy mogą kwestionować wyniki produkowane przez AI, eskalować każdy problem i wyrażać sceptycyzm. Ten opór wynika zazwyczaj z dwóch głównych źródeł:

• Ludzie, którzy boją się utraty pracy lub fundamentalnej zmiany swoich ról przez AI. Mogą postrzegać AI jako bezpośrednie zagrożenie dla swojego utrzymania i w efekcie stają się bardzo krytyczni wobec jej wdrożenia.

• Konserwatyści to bardziej ogólni przeciwnicy postępu, którzy zazwyczaj pojawiają się w czasach znaczącego postępu naukowego i technologicznego. Ich opór wynika mniej z osobistego zagrożenia, a bardziej z głęboko zakorzenionych przekonań przeciwko zmianom.

Obie grupy prawdopodobnie będą kwestionować skuteczność AI, odrzucając jej wyniki jako gorsze lub zawodne. Komentarze takie jak „Ten tekst brzmi jakby napisała go maszyna; nie jest dość dobry, a jego poprawianie to strata czasu" lub „Jeśli ta maszyna nie może rozwiązać prostego problemu, jak możemy jej ufać w przypadku bardziej złożonych danych?" są typowymi wyrazami ich sceptycyzmu.

Jak integracja narzędzi AI z CMS redakcji może zrewolucjonizować proces wydawniczy

Jak zarządzać oporem

Co więc robić w obliczu takiego oporu?

• Świadomość: Pierwszym krokiem jest uświadomienie sobie możliwości wystąpienia oporu. Rozpoznanie, że istnieje, i zrozumienie motywacji za nim stojących jest kluczowe dla skutecznego zarządzania nim.

• Identyfikuj oponentów: Naucz się rozpoznawać te osoby na wczesnym etapie. Prawdopodobnie przejawiały podobne postawy w innych sytuacjach związanych ze zmianą. Rozpoznając je, możesz lepiej przewidywać ich obawy i odpowiadać na nie.

• Filtruj opinie: Choć ich komentarze mogą być wartościowe, często są też bardzo emocjonalne. Ważne jest, aby wydobywać z nich elementy faktyczne, odfiltrowując uprzedzenia.

• Angażuj ambasadorów: Postaw swoich ambasadorów AI naprzeciwko obrońców status quo. Ambasadorzy, będąc szanowanymi użytkownikami z głęboką znajomością systemu AI, mogą przedstawiać kontrargumenty i pomagać neutralizować opór.

• Spójna komunikacja: Wspieraj proces zmiany konsekwentnym przekazem z najwyższych szczebli organizacji, szczególnie kierowanym do osób, które czują się najbardziej zagrożone. Jasna, szczera komunikacja może pomóc złagodzić obawy i ograniczyć opór.

Zamiana oporu w wsparcie

Przy odpowiednich umiejętnościach i odrobinie szczęścia czasem udaje się przekształcić obrońcę status quo w ambasadora AI. Odpowiadając na ich obawy, angażując ich w proces i demonstrując wartość AI, mogą stać się jednymi z Twoich najsilniejszych rzeczników zmian.

Czytaj dalej!

To była pierwsza część naszych spostrzeżeń z projektu wdrożenia asystenta AI. Kliknij tutaj, aby przejść do Części Drugiej (System) i Części Trzeciej(Relacje).

Jeśli uważasz, że brakuje czegoś ważnego i chcesz podzielić się swoją opinią, skontaktuj się ze Sławkiem, który chętnie omówi z Tobą ten temat!