Så fungerar samarbetsprogramvara med AI och automatisering

Vid 2022 kommer millennials och generation Z att utgöra 75 procent av den globala arbetskraften. För arbetsgivarna innebär inflödet av yngre arbetstagare att de måste anpassa sig till andra förväntningar. Millennials förväntar sig till exempel att samarbeta över geografiska områden och tidszoner för att få saker och ting gjorda - och de förväntar sig att spendera en stor del av dagen med att använda samarbetsprogram. Men att möjliggöra den typ av samarbete som millennials förväntar sig är en större utmaning än att köpa några videokonferenslösningar eller prenumerera på den nya hippa meddelandeplattformen.

Så hur kan arbetsgivare tänka om sin tekniska stack idag för att locka till sig morgondagens arbetskraft? För att förstå utmaningen måste vi titta på två olika områden:

1. A) Programvarustörningar

1. B) Komponenter i samarbetet

I det här inlägget ska vi ta reda på dessa två teman och undersöka hur organisationer kan utnyttja olika typer av artificiell intelligens (AI) och automatisering för att höja nivån på sin samarbetsprogramvara.

Programvarustörningar

När fler och fler människor börjar samarbeta blir det en utmaning att tillgodose alla deras olika behov. Och med det ständigt ökande behovet av att konkurrera söker företag efter allt mer kraftfulla verktyg. Även om denna kraft är användbar har den en kostnad - en kostnad som kallas mjukvarustörning.

Programvarustörning kan definieras som den tid som någon ägnar åt att lära sig, navigera och administrera ett verktyg - tid som läggs på saker som inte är verkligt arbete eller uppgifter som människor måste utföra. Ju mer komplext och kraftfullt verktyget är, desto större är störningarna i programvaran. Människor bör fokusera på det arbete de behöver göra i stället för att ägna tid åt att arbeta med programvara som ska göra dem mer produktiva och effektiva. Helst ska programvaran fungera mer som en personlig assistent än som ett verktyg.

Komponenter i samarbetet

Även om samarbete är ett enkelt ord och ett enkelt koncept är det mycket komplicerat att arbeta tillsammans - det kräver kommunikation, kunskapsdelning, synkronisering, schemaläggning, uppgifter, status för uppgifter med mera. Ett framgångsrikt samarbete sker när alla dessa komponenter kompletterar varandra. Men varje komponent har också sina egna utmaningar. Människor som ska samarbeta slutar med att arbeta för att lösa dessa utmaningar i stället för att samarbeta för att få arbetet gjort.

Att identifiera scenarier för att utnyttja AI och automatisering för att lösa dessa utmaningar kommer att vara en avgörande faktor för hur organisationer utnyttjar samarbetsprogram för sina anställda. De förändringar de gör kan till och med avgöra hur effektivt människor samarbetar inom ett team eller en organisation.

Låt oss till exempel titta på kommunikation och kunskapsdelning - några utmaningar som många team upplever när de samarbetar:

1. Eftersom team vanligtvis använder flera olika plattformar för kommunikation - e-post, budbärare etc. - blir informationen spridd överallt.
2. Det blir svårt att hålla reda på de diskussioner som förs i olika kanaler och att läsa igenom dessa fragmenterade uppgifter är en svår uppgift.

Föreställ dig nu en virtuell assistent som är en del av alla dina e-postgrupper och meddelandeplattformar och som är en del av all kommunikation.

I slutet av dagen sammanställer assistenten all denna spridda information till en lättläst bloggtext - och det blir lika lätt att läsa den som att läsa en ny artikel.

Den breda världen av artificiell intelligens

I den komplexa AI-världen är det ganska svårt att ta reda på vad du behöver, oavsett om det handlar om behandling av naturligt språk, maskininlärning eller bara vanlig automatisering. På tal om automatisering, särskilt digital processautomatisering (DPA), finns det många sådana repetitiva uppgifter som DPA skulle kunna gynna. Några av de uppenbara scenarierna är:

• Repetitiva uppgifter som utförs i en förutbestämd takt;
• När en uppgift sträcker sig över flera verktyg eller integrationer mellan olika verktyg.
• Uppgifter som är knutna till processer inom team och organisationer.

Även om DPA skulle kunna kompletteras med aspekter av artificiell intelligens för att göra den mer kraftfull, är DPA inte artificiell intelligens.

AI är en uppsättning relaterade tekniker, t.ex. maskininlärning, datavetenskap och prediktiv analys, som efterliknar mänskligt tänkande och agerande. Vanligtvis gör den det genom att lära sig av sina erfarenheter - erfarenheter som tillhandahålls i form av data.

För att kunna göra rätt val måste vi se på dessa lösningar ur ett nyttoperspektiv och hur de yttrar sig. De flesta AI-lösningar ligger inom två spektrum.

Den första är fysisk-virtuell, som anger hur lösningen visar sig. Den andra är explicit-implicit, vilket innebär avsikten med lösningen, oavsett om den är subtil eller mycket uppenbar. Genom att stapla dessa två spektrum som en X- och Y-axel skapas en kvadrant som hjälper dig att se var du bör leta.

Det finns ytterligare en viktig skillnad att förstå - skillnaden mellan Everyday AI och Targeted AI. AI i vardagen är något som lätt smälter in i ditt nuvarande arbetsflöde och fungerar i bakgrunden för att förbättra din upplevelse. Som teknikkonsumenter använder vi AI flera gånger om dagen, men de fångar aldrig vår uppmärksamhet - autokomplettering, textöversättning och förslag från sökmotorer är bara några exempel. Vi har också särskilda AI-lösningar som syftar till att uppnå ett specifikt syfte och som är mycket tydliga. De skapar antingen ett nytt jobb eller ändrar ett befintligt jobb - automatiserade bilar och robotar är två exempel på detta.

För företag, och särskilt för team som samarbetar, har vi fortfarande inte kommit så långt att vi har riktade AI-lösningar - åtminstone inte något som har någon effekt. De bästa alternativen vi har idag är AI-lösningar som kan arbeta i bakgrunden och hjälpa oss att få saker gjorda.

Framtida programvara för samarbete för en framtida arbetsstyrka

När vi väl har förstått de olika komponenterna i samarbetet och deras respektive utmaningar är det möjligt att kartlägga dem till en lösning i det stora AI-landskapet. Det är också viktigt att hålla ögonen öppna för att hitta de användningsfall och scenarier där vi ser möjligheten att AI kan erbjuda en lösning. Det är trots allt dags att din samarbetsprogramvara börjar visa dig hur du kan arbeta smartare, inte hårdare. Det är en förbättring som dagens och morgondagens arbetskraft säkert kommer att uppskatta.

För att se hur Planview utnyttjar AI för att förbättra samarbetet, besök ProjectPlace Assistant.

Relaterade inlägg

Arbetsledning för team En global plan för arbetsledning i samarbete [Video] July 22, 2019

Arbetsledning för team 4 Anledningar till att använda lösningar för projektsamarbete May 29, 2018

Arbetsledning för team 5 Planview ProjectPlace dolda skatter som du måste prova [Infographic] October 12, 2018