Многие линейные сотрудники — в магазине, на производственной линии или в разъездах — остаются в стороне от кампаний по информированию, которые их компании проводят об искусственном интеллекте. По словам Эмманюэль Лойе, директора французского подразделения Staffbase, разработчика платформы для улучшения опыта сотрудников, командам коммуникаций необходимо адаптировать свои методы для этих работников, у которых часто нет ни компьютера, ни рабочего адреса электронной почты.
Внедрение ИИ затрагивает множество аспектов работы — от способов её выполнения до самих задач. Поскольку технология новая и быстро развивается, она часто становится частью динамики трансформации. Поэтому, по её мнению, крайне важно, чтобы сотрудники понимали причины изменений, их условия, выгоду для себя и то, что от них ожидается.
Достичь «последнего километра»
Внутренние коммуникации часто оказываются беспомощными перед такими командами. Как с ними связаться, если у них нет электронной почты? Как адаптировать сообщения под их привычки, отдавая предпочтение аудио или видео, которые удобнее потреблять в пути, а не длинным письменным текстам? И как убедиться, что ключевая информация была замечена или понята?
Из-за отсутствия стандартных инструментов, способных охватить этот «последний километр», эти сотрудники остаются в стороне от внутренних кампаний, что значительно снижает вклад команд коммуникаций в проекты по внедрению ИИ.
Эмманюэль Лойе представляет ИИ как возможность сделать работу на местах более плавной, обеспечивая, по её словам, лучшие результаты в скорости, точности, масштабируемости или соблюдении нормативов. Ассистент может предоставить доступ к ресурсам компании — будь то политика обслуживания клиентов, инструмент учёта рабочего времени или отчёт об инциденте — и добавлять к каждому вопросу контекст сотрудника: его профессию, географическую зону или уровень в иерархии. Ответы основываются на ресурсах, утверждённых компанией. Аудиоформаты, краткие сводки процедур или запросы на отпуск в один клик дополняют это предложение.
Обучать без усложнения повседневной работы
По её мнению, обучение должно быть адаптировано к условиям работы на местах, где у сотрудников нет времени на длинные сессии. Короткие форматы, доступные на мобильных устройствах, работающие офлайн и на родном языке, более уместны — например, несколько минут до или после начала смены.
Самое эффективное обучение, по-прежнему согласно её словам, то, которое связано с повседневными задачами. Внутренние коммуникации тогда играют роль связующего звена, предлагая обучение внутри приложения, которое сотрудники уже используют, и обеспечивая отслеживание, позволяющее понять, кто действительно приобрел знания. Она также рекомендует: «Мой совет: отправляйтесь на места до того, как что-либо проектировать. Аналитические данные показывают, что происходит, но визит на место позволяет понять причины.»
Против инструментов ИИ, которые некоторые сотрудники уже используют на своих личных смартфонах (так называемый Shadow IA), ответ заключается в предоставлении официальной альтернативы, столь же простой в использовании, не требующей рабочего email и опирающейся на проверенные базы знаний. Кроме того, краткие инструкции, составленные без юридического жаргона, должны разъяснять, что сотрудники могут или не могут вводить в публичные инструменты.
Сотрудничать с HR и IT-отделом
Каждая функция, по её мнению, вносит свою важную часть: IT-отдел владеет технологией, HR понимает людей, которые будут её использовать, а коммуникации знают процессы, которые связывают и то, и другое. Она добавляет к этой совместной работе операционные подразделения, которые должны точно определить потребность, на которую отвечает проект. «Технология — это инструмент, а не самоцель», — утверждает она.
Она также настаивает на доверии и уважении к экспертизе каждого, уточняя, что сначала каждый должен сосредоточиться на своей собственной области. Наконец, участники должны договориться о показателях успеха. Помимо традиционных показателей охвата или вовлечённости, внутренние коммуникации могут включать показатели, связанные с операционными или организационными задачами внедрения ИИ.
