Gibi araçlarla üretken yapay zeka (AI) Chatgpt Veya Plakaözellikle inovasyonun baskın bir rol oynadığı endüstrilerde yaratıcı çalışmanın yürütülme şeklini dönüştürür.
Bununla birlikte, inovasyon sürecinde AI kullanımı belirli bir dikkatle yapılmalıdır. Araştırmamız, başarının anahtarının, insanların ve yapay zekanın bu süreçte sahip olabileceği farklı, ancak tamamlayıcı rollerin anlaşılması ve sömürülmesinde yattığını göstermektedir.
İnovasyon çok önemli Bugün gelişmek isteyen herhangi bir işletme için. Şirketlerin % 83'ü inovasyonu öncelik olarak görüyorancak bunların sadece % 3'ü bu önceliği somut eylemlere çevirmeye hazır olduklarını söylüyor. Bu, şirketlerin inovasyon yaklaşımlarını nasıl yeniden düşünmesi ve güçlendirmeleri gerektiğini göstermektedir.
Devamını Oku: Yapay zekanın yaratıcılığı ekranın arkasındaki kişiye dayanıyor … şimdilik
İnovasyon, gerçek gelişmelere yol açan karmaşık sorunları çözmektir. Bu sadece iyi fikirler üretme meselesi değil, aynı zamanda çözülecek sorunun tanımlanması ve çözümü ile ilgili bilgileri arama, seçme, düzenleme ve seferber etme sorunudur.
Üretici AI, kuruluşların bu görevleri kolaylaştırarak yenilik yapmaya hazırlanmasına yardımcı olabilir, ancak bu alandaki potansiyeli hala yanlış anlaşılmış.
(Shutterstock)
Sprint Tasarım
Ekibimiz, gelişmekte olan dijital teknolojilerde uzmanlaşmış akademik araştırmacılardan ve insan merkezli inovasyon projelerinde deneyimli bir uygulayıcıya, çalışmak Üç organizasyonda sprint tasarımı sırasında üretken AI kullanımı üzerine (bu çalışma ön yayınlarda mevcuttur ve akran değerlendirmesi için bir incelemeye tabi tutulmuştur).
A Sprint tasarımı önemli sorunları çözmek için hızlı ve yapılandırılmış bir süreçtir, ekiplerin bir ürün, hizmet veya strateji oluşturmasına ve test etmesine izin verir. Sprintler, ürünlerin geleneksel gelişimi ile ilişkili riskleri ve maliyetleri azaltır.
Zaten konuşmanın bültenine binlerce abone. Peki sen ? Başlıca çağdaş sorunları daha iyi anlamak için bugün bültenimize abone olun.
Sprint tasarımı sırasında, farklı alanlardan beş ila yedi çalışandan oluşan küçük bir ekip, bir sorunu çözmek için birkaç gün boyunca yoğun bir şekilde işbirliği yapar. Çalışma, faaliyetleri düzenleyen, takıma rehberlik eden, ilerlemeyi takip eden, hedeflerin netliğini ve etkili kullanımını sağlayan bir kolaylaştırıcı tarafından koordine edilir.
Sprint tasarımının ilk aşaması sorunu anlamak ve tanımlamaktır. İkinci aşama bir çözüm yaratmaya ve test etmeye odaklanır. Bu iki aşama iki tür düşünceyi harekete geçirir:
-
Farklı Düşüncebirçok fikir ve olasılık oluşturmaktan ibarettir.
-
Yakınsak düşünmeöncelikleri veya çözümleri tanımlamak için bu fikirleri azaltmaktan ibarettir.
Çalışmamız, kolaylaştırıcının chatgpt, dall-e 3 veya Uizard Ekibin bu iki düşünme biçimini etkili bir şekilde benimsemesine yardımcı olmak.
(Cédric Martineau, Carverinno Conseil)
AI ve insanlar birlikte çalıştıklarında
Farklı düşünme faaliyetlerinde, üretken AI kullanımının iki ana avantajını belirledik. İlk olarak, takımları bir başlangıç noktası olarak temel fikirler sunarak daha fazla olasılık keşfetmeye teşvik etti. İkincisi, ekipler içindeki iletişimi geliştiren ekip üyelerinin belirsiz fikirlerini yeniden şekillendirmeye ve sentezlemeye yardımcı oldu.
Bir katılımcı bize şunları söyledi:
Bazen çok fazla fikrimiz vardı ve AI bunları kısa bir metinde özetledi. Bu daha net görmemizi sağladı. Bize bir temel verdi, çünkü herkesin getirdiği birçok parçalı fikir vardı ve şimdi hepimizin aynı fikirde olduğumuz bir metnimiz vardı. Bu şekilde, ilerlemek için bir sıçrama tahtası olarak hizmet eden aynı tabandan başladık.
Bu nedenle üretken yapay zekanın değeri kendi içinde parlak fikirlerin üretilmesinde değil, süreçten ortaya çıkan sinerjilerde yatmıştır. Ekibin üyeleri bağlamsal bilgilerini kullandılar ve sürecin efendileri olarak kalırken, AI onların fikirlerini daha iyi ifade etmelerine, keşifleri keşfetmelerine ve ölü açıları tanımlamalarına yardımcı oldu.
(Shutterstock)
Daha iyi bilinçli kararlar verin
Yakınsama faaliyetleri sırasında, ekiplerin yoğun fikir nesil oturumlarından sonra karar vermek zorunda kaldıkları farklı dinamikler gözlemledik. Bu noktada, ekip üyeleri genellikle zihinsel olarak tükendi. Üretken AI daha sonra iş yükünü hafifletmek için özellikle yararlı olduğunu kanıtladı.
Yapay zeka, ekibi yeniden düzenlemek, özetlemek, organize etmek, karşılaştırma ve sınıflandırma gibi büyük miktarda bilgi gerektiren görevlerin yönetilmesine yardımcı oldu. Bu, ekip üyelerine zihinsel suçlamayı azalttı ve bunların önemli görevlere odaklanmalarını sağladı. Fikir Değerlendirmesi. Bu süreçte ekip aşağıdakilerden sorumluydu:
-
AI'nın sonuçlarını kontrol edin İçeriğin kesin ve kullanışlı olmasını sağlamak için. Örneğin, Chatgpt ve Uizard, konseptlerini doğrulamak için ön senaryoların ve prototiplerin geliştirilmesine yardımcı oldu, ancak ekip hala proje hedeflerini karşılamak için onları geliştirecekti.
-
Durumlarına özgü kendi perspektiflerini ve tonlarını ekleyin Fizibilite, etik ve uzun vadeli stratejik etki gibi faktörleri dikkate alarak nihai kararlara rehberlik etmek için.
Bir katılımcı paylaştı:
Bazen AI bizim için önemli olmayan ayrıntılara odaklandı … Bazen daha az genel senteze ve daha kişiselleştirilmiş bilgilere ihtiyacımız vardı.
Genel olarak, yakınsama faaliyetleri sırasında insanlar ve yapay zeka arasındaki bu işbirliği biçimi, ekibin çözülecek sorunun ve lehine çözümle ilgili daha bilgilendirilmiş ve daha güvenli kararlar almasına izin verdi. Bu onlara sprint sonuçları üzerinde kontrol hissi verdi.
Bir katılımcı ekledi:
Önemli bir unsurda karar verme veya oy kullanma gibi önemli aşamalar için, bir başarı faktörü olarak, sadece neyin önemli olduğunu belirlemek için yapay zekaya güvenirsek, bir reddetme olurdu. Öğrenmek için daha iyi yerleştirilmemiz. Biz son çözümü uygulayacak çalışanlarız.
Zorluklar ve fırsatlar
Araştırmaya uygun olarak Bilişsel otomasyon Ve Akıllı Otomasyonüretken AI'nın, kötü ifade edilen fikirlerin yeniden biçimlendirilmesi, bilgi sentezi ve ekip üyelerinin katkılarındaki nedenlerin tanınması gibi bilişsel olarak talepkar görevlerin yönetiminde bir destek sağladığını bulduk.
İnovasyonda üretken AI kullanımıyla bağlantılı büyük bir zorluk, insan katılımını tamamlamasını ve yerini almamasını sağlamaktır. Her ne kadar AI yararlı bir arkadaş olarak hareket edebilse de, aşırı kullanımının ekibin taahhüdünü veya proje ödeneğini azaltma riski vardır.
Sprint tasarım kolaylaştırıcısı bize açıkladı:
Fizibiliteyi arzu edilebilirlikle dengelemeliyiz. Teknik olarak, sürecin çoğunu otomatikleştirebilirsiniz, ancak bu zevk ve etkileşimi öldürür ve şüpheler dikkate alınmaz; Buna ek olarak, ekip üyeleri sorunu uygun olmalıdır, bunlar insan merkezli bir inovasyon sürecinde temel unsurlardır.
Bu nedenle, bir dengeyi korumak için bu süreçteki AI'nın etkisini düzenli olarak değerlendirmek çok önemlidir. Otomasyon, inovasyonun merkezinde bulunan insan perspektiflerini azaltmadan yaratıcılığı ve karar vermeyi güçlendirmelidir.
Yapay zeka gelişmeye devam ettikçe, inovasyondaki rolü büyümeye yol açar. Yapay zekayı süreçlerine entegre edecek kuruluşlar, modern inovasyonun hızlı gereksinimlerini karşılamaya daha iyi hazırlanacaktır. Bununla birlikte, bu işbirliğinin etkinliğini garanti etmek için AI ve insanların hem güçlerini hem de sınırlarını anlamak önemlidir.
Bu makale Carverinno Consulting'de CEO ve İnovasyon Yönetimi Danışmanı Cédric Martineau tarafından yazılmıştır.
