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利用人工智能改善员工体验的三种方法

2019-4-10
文章导读:

著名的发明家和未来学家Ray Kurzweil说:“我们的技术,我们的机器,是我们人性的一部分。我们创造它们以扩展自己。”

 

著名的发明家和未来学家Ray Kurzweil说:“我们的技术,我们的机器,是我们人性的一部分。我们创造它们以扩展自己。”


利用人工智能改善员工体验的三种方法

努力扩展自己是人类意义的本质。我们受过训练,害怕机器人,却没有意识到它是机器人类的增强,而人工智能(AI)正在破坏工作。这个过程是人工智能的“艺术”,现在是我们接受它的时候了。


我已经走遍了世界各地,并受到AI被用来帮助我们成为自己最佳版本的方式的启发。我看到普通员工在工厂车间的增强现实眼镜辅助下做了非凡的事情。我已经看到新手在被问到之前给出问题的答案时成为专家。我已经看到婴儿潮一代超过了千禧一代,智能路由应用程序可以对工作进行分类和优先排序。


“麝香与扎克”的人工智能辩论以及对数字化劳动的普遍矛盾使我感到有责任分享为什么我对未来的工作充满热情。我所看到的预示着AI驱动的自动化无处不在的未来,我们都被机器扩展。您可以通过以下三种方式利用未来的优势来提供更好的员工体验:


1.识别并自动执行重复性任务。


确定重复性任务并记录最聪明的代理如何完成它们。一旦确定了AI驱动自动化的候选者,找到记录他们过去完成的所有方式的数据源。例如,HVAC问题有时通过更换空气过滤器来添加冷却剂和其他时间来解决。修复常见问题是一个数据问题,当AI驱动的建议为人类添加上下文时,可以更有效地解决这个问题。

 

这是一个真实的例子:我与之合作的一家大型澳大利亚媒体公司有一个基于人工智能的仪表板,该仪表板使用知识图表推荐员工请求的最佳解决方案,该图表汇总来自历史案例,电子邮件线程,聊天记录和维基文档的数据。使用上下文建议可将新呼叫中心座席的培训时间从数月缩短至数天。

人工智能驱动的自动化不仅可以帮助人们做出更好的决策,还可以提高他们的工作效率。花在重复任务队列上的时间现在花在做需要直觉和判断的知识工作上。


2.检测事件,机器事件和更改的模式。


影响员工的事件通常是问题的结果。例如,电子邮件连接问题通常是由Exchange服务器问题引起的。解决问题是解决事件的最有效方法,AI是解决问题的最有效方法。


将更改记录和资产信息提供给基于AI的系统,它可以了解哪些基础设施与哪些服务相关。员工报告相关问题时,可以将其映射到服务和基础架构更改。随着时间的推移,它可以在影响员工之前学会解决问题。


考虑一个对冲基金服务台的例子,该服务台通过人工智能支持其交易员,通过分析历史变更记录以及基于事件的受影响服务,告知呼叫中心代理导致服务中断的原因。例如,AI学会了识别当5%的建筑物在30分钟的窗口内报告电子邮件问题时,它几乎总是应用于交换服务器的计划外补丁的结果。停电得到更快解决,员工不再讨厌打电话给服务台。


3.诊断并解决组织策略违规。


AI非常擅长检测模式并了解哪些模式与正面和负面结果相关联。考虑组织策略中的违规行为,因为数据不完整,不一致,或者因为人为识别异常现象太多。这些都是使用基于AI的工具来帮助人们在导致处罚之前诊断和解决违规行为的机会。


我遇到过利用人工智能来保护员工的组织 - 通常是那些最容易受到低工资收入者和外国公民等政策违规行为影响的员工。例如,在税收季节,支持750,000名轮班工作人员的人力资源呼叫中心每年接收约三分之二的人员。期望人们用数十亿的数据行检测数百万种税表中的IRS政策违规是不现实的。为了最大限度地降低风险并降低错误率,他们使用AI来检测违规行为,然后自动修改并重新发布W-2表单。



工作的未来


“人工智能”中的“艺术”来自智能管理人员,他们识别业务问题并设计数据驱动的,算法支持的解决方案。 人工智能的力量很难理解,但如果没有只能由人类提供的背景和同情心,它就远非聪明。 事实上,当今天使用自动化来改善决策制定,减少停机时间并提供更好的答案时,我们会将“自动化”与“任务消除”混为一谈。

我向您提出的挑战:挑选业务问题,识别可能解决问题的数据,将其提供给AI平台,并使用自动决策制定人类。 让员工变得更聪明没有什么可人之处。 提供艺术,将其与科学相结合,您将定义工作的未来。


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