Тъй като съдържанието, генерирано от изкуствен интелект, се увеличава, ние, хората, трябва да бъдем особено внимателни към това, което доставяме. Защото работният процес, генериран от изкуствен интелект, при който резултатите от изкуствения интелект започват да се появяват в чернови, билети, актуализации и съобщения до клиенти, става по-често срещан, отколкото бихме искали. И с течение на времето стандартите започват да падат. Хората работят по-бързо, но никой не е напълно сигурен какво е вярно, проверено и готово за доставка.
Управлението на работния процес започва с третирането на резултатите от изкуствения интелект като помощна ръка, с нива на стандарти за качество, за да се гарантира, че резултатът е проверен и отговаря на фактите.
Това ръководство показва как да започнете да управлявате работния процес в екипи още днес, с навици, които защитават качеството, като в същото време позволяват на екипа ви да работи бързо.
Какво е Workslop и защо е важно за вашия екип?
Workslop се отнася до работа, генерирана от изкуствен интелект, която изглежда изпипана, професионална и пълна на пръв поглед, но й липсва същност, дълбочина, точност или полезност. Workslop може да се открие в работни съдържания като имейли, доклади, презентации, резюмета, фрагменти от код или бележки от срещи. Терминът се появи, за да опише нарастващ проблем в съвременните работни места, които използват широко генеративни AI инструменти за изпълнение на работата.
То се маскира като значим напредък или „добра работа“, но не успява да допринесе значително за напредъка на задачата. Получателите често прекарват значително време в разшифроване, коригиране, преработване или допълване, което превръща предполагаемата икономия на време в чиста загуба на време.
Терминът произлиза от по-ранната концепция за „AI slop“ (нискокачествени, безсмислени медии, генерирани от изкуствен интелект, които заливат социалните платформи), но се прилага специално за резултатите на работното място.
В известен смисъл workslop е резултат от небрежно и безконтекстуално използване на AI. Вашият екип е възприел AI инструменти с очакването за по-бързи резултати, но сега се давите в посредствени чернови, които се нуждаят от сериозна редакция. За щастие, има начини да го предотвратите.
Този поток от нискокачествено съдържание, генерирано от изкуствен интелект, което изглежда продуктивно, но изисква значителни човешки усилия за поправяне, проверка или изтриване, може да бъде спрян с интелигентни системи, богати на контекст.
📌 Примери: Някои много чести примери за workslop включват:
- 10-страничен доклад, пълен с повтарящи се жаргони, неясни изявления и без практически идеи.
- Презентация с впечатляващо форматиране, но с фактически неточни данни или повърхностен анализ.
- Верига от имейли или резюме, в които се използва цветист, прекалено самоуверен език, но не се казва нищо конкретно.
- Код, който се компилира, но пропуска крайни случаи или няма подходящ контекст/коментари
Скритите разходи за производителност на AI Workslop
Виждате, че член на екипа ви представя чернова на статия, която е пълна с общи фрази и се нуждае от значително преработване. Очевидният проблем е лошото съдържание, но истинската вреда е по-трудна за забелязване. Рисковете от фактически грешки, загубеното време и общото влошаване на качеството.
Този дефицит в качеството води до поредица от последствия, които тихо убиват мотивацията на екипа ви и обезсмислят всички възприемани ползи от повишаването на производителността на работа.
Най-полезният начин да мислите за workslop е като за когнитивен дълг. Някой трябва да го изплати.
⚠️ BetterUp Labs проведе проучване сред 1150 пълноценни служители в САЩ и установи, че 40% от тях са получили некачествено съдържание през предходния месец. В същото проучване респондентите съобщиха, че средно са необходими около 2 часа за обработка на всеки случай (изясняване, проверка, пренаписване, преработване), като се изчислява, че загубите от производителност възлизат на 186 долара на месец на служител.
Освен това, ето и няколко други разходи, свързани с workslop:
- Прегледите се превръщат в преработка: На теория, преглеждащият всеки резултат от работата трябва да проверява неговото качество и да го одобрява или да предоставя целенасочена обратна връзка, за да подобри цялостното качество. С workslop преглеждащите трябва да заключат истинската цел, да открият какво липсва, да проверят какво е вярно (проверка на фактите) и след това да преизградят логиката, така че резултатът да е използваем.
- Смяна на контекста: Неясното резюме на AI предизвиква последващи действия, търсене на източници и мини синхронизации, защото резултатът не съдържа контекста, който трябва да съдържа. Някой отваря пет раздела, пише на двама души, превърта низовете и пита: „Чакайте, коя опция избрахме?“
- Ерозия на доверието: След като workslop стане обичайно явление, хората четат по-внимателно, искат доказателства, изискват допълнителни потвърждения и проверят два пъти подробности, които преди приемаха за даденост. Тази предпазливост е рационална, но забавя всичко. Сътрудничеството става по-трудно, защото доверието в работата е по-ниско, а разходите стават новото стандартно състояние.
AI обещава да спести време, но това изчезва, когато се вземе предвид когнитивната натовареност от постоянното оценяване дали дадена работа е използваема. Вашият екип харчи повече умствена енергия за контрол на качеството, отколкото за творческо решаване на проблеми.
👀 Знаете ли? Докладът на Kapwing за AI Slop установи, че 21% от първите 500 YouTube Shorts в един съвсем нов акаунт са генерирани от AI.
⭐️ Бонус за четене: Параноя за продуктивността
Как ръководителите на екипи могат да намалят работния процес
Gartner прогнозира, че 30% от генеративните AI проекти ще бъдат изоставени след етапа на доказателство на концепцията поради неадекватен контрол на качеството.
Решението е да се изградят екипни навици и предпазни мерки за работния процес, които използват AI по подразбиране.
Нека да разгледаме:
Задайте ясни стандарти за качество за работата, подпомагана от изкуствен интелект.
Работният процес се случва, когато хората изпращат чернова, която смятат за достатъчно добра, без да добавят контекста, човешката преценка и доказателствата, които я правят използваема.
Създайте списък за проверка, готов за изпращане, за резултатите, подпомогнати от изкуствен интелект. Ограничете го до 3 до 5 проверки, които екипът ви може да приложи бързо:
- Цел: Какво решение или действие трябва да предизвика това?
- Входни данни: Какви източници са използвани (връзки, бележки, билети, данни)?
- Предположения: Какво може да е грешно или да липсва?
- Подробности: Посочете ясно собствениците, датите, ограниченията и следващите стъпки.
- Проверка: Какво потвърдихте лично (факти, цифри, изисквания, тон)?
За да стандартизирате контролен списък за изпращане, който вашият екип може да следва, използвайте шаблона за контролен списък за качество на ClickUp. Той ви предоставя структуриран работен процес за контрол на качеството с ясни стъпки, както и гъвкавост за адаптиране на проверките според продукта, екипа или типа на изданието.
Персонализирайте го с персонализирани статуси на ClickUp като Одобрено, Ново одобрение, В очакване на одобрение и Отхвърлено. Освен това получавате и персонализирани полета на ClickUp като Резултати, Напредък, Критично, Процедура за тестване и Незначително, така че всеки преглед улавя правилните данни и остава лесен за одит.
👀 Знаете ли, че: Stack Overflow трябваше официално да забрани отговорите, генерирани от изкуствен интелект, защото обемът им беше голям, а точността им – ненадеждна, и това създаваше допълнителна натоварване за модераторите, които се опитваха да поддържат надеждността на сайта.
Въведете контролни точки за преглед в работните процеси на екипа.
Хората или пропускат прегледа, за да действат бързо, или го правят твърде късно, когато поправянето е трудно. По-добрият подход е да се поставят малки, предвидими контролни точки на местата, където нискокачествените резултати причиняват най-големи щети надолу по веригата.
Използвайте три контролни точки, които отразяват начина, по който се движи работата:
- Преди да споделяте външно: Всичко, което отива към ръководството, клиентите или заинтересованите страни, първо преминава през бърза проверка на качеството, извършвана от човек. Това предотвратява полираните, но неясни резултати да станат официални и да се разпространят.
- Преди предаване между екипи: Ако друг екип трябва да предприеме действия (дизайн, инженеринг, правни въпроси, операции), добавете контролна точка, за да потвърдите, че заданието е готово за вземане на решение (т.е. целта, ограниченията, собствениците и следващите стъпки са ясни).
- Преди завършване: Последната проверка гарантира, че крайният резултат може да се използва без последващи действия. Ако все още предизвиква основни въпроси, то той все още е непълен.
За да осигурите последователни контролни точки за преглед, използвайте шаблона за процес на одобрение на проекти на ClickUp. Той създава структуриран процес на одобрение, при който всяка заявка се филтрира с контролни точки, като Резюме на проекта, Критерии за успех и Работен план, така че преглеждащите никога не се налага да търсят контекста. Това също означава, че всеки ресурс, генериран от изкуствен интелект, преминава през поредица от контролни точки, преди да бъде окончателно публикуван.
Можете също да го персонализирате, за да съответства на вашия работен процес, като присвоите роли като Проектен мениджър и Одобряващ и адаптирате полета като Етап на одобрение, срокове и изисквания за ресурси, така че одобренията да се извършват по-бързо, без да се жертва качеството.
📚 Прочетете повече: Автоматизация на работния процес
Насърчавайте пилотно мислене вместо пасивно използване на изкуствен интелект.
Има разлика между използването на изкуствен интелект и това да бъдеш използван от него. Много членове на екипа се държат като пасажери, пасивно приемайки всеки резултат, който изкуственият интелект предоставя. Трябва да ги обучите да бъдат пилоти, които остават ангажирани, направляват инструмента и критично оценяват резултатите.
Пилотният начин на мислене се основава на активен надзор. Това означава да третирате AI като сътрудник, който създава груб първи чернови вариант, а не като магически бутон, който доставя готов продукт.
С други думи:
- Задавайте въпроси: Винаги питайте „Какво не е наред с това?“ преди да попитате „Достатъчно добро ли е?“ Шансовете са, че не е достатъчно добро.
- Приемете итерацията: Вградете бърза итерация в работния процес, вместо да се задоволявате с първия чернови вариант.
- Моделирайте поведението: Като лидер, ако приемете workslop, вие давате сигнал, че това е приемливо. Когато отхвърляте с конкретна обратна връзка, вие повишавате стандартите за качество за всички.
🚀 Предимство на ClickUp: Вместо да позволявате на изхода от AI да циркулира като груб първи чернови вариант, настройте ClickUp Super Agents да действат като контрол на качеството, преди нещо да бъде предадено за преглед. Super Agents са AI съотборници на ClickUp, които можете да персонализирате, включително достъпа им и действията, които им е позволено да извършват.
Например, активирайте Super Agent, когато дадена задача премине в статус „В очакване на одобрение“, за да проверите за липсващ контекст (източници, ограничения, критерии за успех), да генерирате ясно резюме за одобряващия и да подканите собственика да попълни пропуските, преди заявката да бъде препратена.
Системи за работни потоци, които предотвратяват произведеното от изкуствен интелект работно време
Разчитането на индивидуални навици за предотвратяване на workslop не е мащабируема стратегия. Необходимо е да създадете структурни решения – системи за работни потоци, които затрудняват създаването на workslop и улесняват неговото откриване. ✨
Тези системи действат като инфраструктура, която подкрепя стратегиите за лидерство, които току-що научихте. Те правят правилното поведение лесно поведение.
| Стандартизирани шаблони | Непостоянно качество | Предварително създадените подсказки и контролни списъци кодират стандартите в повтаряща се работа. |
| Формуляри за приемане | Липсващ контекст | Структурираните заявки улавят аудиторията, целта и ограниченията предварително. |
| Контрол на версиите | Пропуски в отчетността | Аудиторска следа проследява какво е генерирано от изкуствен интелект и какво е редактирано от човек. |
| Библиотеки с подсказки | Преоткриване на колелото | Базата от знания споделя модели, които последователно произвеждат качествени резултати. |
📮 ClickUp Insight: Нашето проучване за зрелостта на изкуствения интелект подчертава ясно предизвикателство: 54% от екипите работят в разпръснати системи, 49% рядко споделят контекст между инструментите, а 43% се борят да намерят нужната им информация.
Когато работата е фрагментирана, вашите AI инструменти не могат да получат достъп до пълния контекст, което означава непълни отговори, забавени реакции и резултати, които липсват на дълбочина или точност. Това е разрастване на работата в действие и струва на компаниите милиони в загубена производителност и изгубено време.
ClickUp Brain преодолява това, като работи в обединено, задвижвано от изкуствен интелект работно пространство, където задачите, документите, чатовете и целите са взаимосвързани. Enterprise Search извежда всеки детайл на повърхността незабавно, докато AI агентите работят в цялата платформа, за да събират контекст, споделят актуализации и напредват в работата.
Резултатът е AI, която е по-бърза, по-ясна и последователно информирана, нещо, с което несвързаните инструменти просто не могат да се мерят.
Как ClickUp помага на екипите да управляват работния процес
В проучване на Zety около две трети от работниците заявиха, че прекарват до шест часа или повече всяка седмица в поправяне на грешки и пропуски, създадени от AI-генерирания работен процес. За служителите това означава, че ограниченото им време за концентрация се изразходва за проверка, пренаписване и преработване, вместо за напредък.
Един неясен, прекалено самоуверен проект може да се отрази на целия работен процес с един удар, създавайки повече срещи, разменени мнения и забавяния, отколкото би трябвало да изисква задачата.
За да разрешите проблема, се нуждаете от решение, което да намали основните причини: разпръснат контекст, непоследователни стандарти и несъгласувано изпълнение.
Влезте в ClickUp. Това е първото в света конвергентно AI работно пространство, създадено, за да премахне основната причина за workslop.
Нека да видим как.
Превърнете разпръснатия контекст в готови за преглед резултати с ClickUp Brain.
Работният процес обикновено не произтича от „лошо писане“ или „лениви подсказки“. Той възниква, когато разчитате на изкуствен интелект да даде отговор без никакъв фундаментален контекст.
Но не и с ClickUp Brain. За разлика от самостоятелните AI инструменти, ClickUp Brain е вграден във вашето работно пространство. Той извлича данни в реално време от задачи, документи, коментари, чатове, хора и фирмени знания, преди да генерира каквото и да е. Това намалява халюцинациите, неясния жаргон или несвързаното съдържание, които са характерни за workslop.
Използвайте ClickUp Brain, за да:
- Превърнете работата в автоматични актуализации на статуса: генерирайте StandUps, актуализации на екипа и актуализации на проекта въз основа на действителната активност по задачите.
- Създавайте структурирана работа от хаотични входни данни: Преобразувайте чат съобщения, коментари в документи и бележки в подробни задачи и подзадачи, така че предаването на задачите да е изпълнимо.
- Пишете в контекста на задачата или документа: Изготвяйте планове, действия, преработки и резюмета, използвайки контекста на работното си пространство и ресурсите. Това улеснява прегледа на резултатите и намалява вероятността да пропуснете ключови ограничения.
- Задавайте въпроси и получавайте точни отговори всеки път: Споменете @Brain, за да обобщите контекста и да отговорите директно от мястото, където се провеждат разговорите.
Съхранявайте и използвайте знанията на екипа с ClickUp Knowledge Management.
ClickUp Knowledge Management е мястото, където се съхранява цялото знание и се превръща в изпълнимо.
Вместо да ровите из нишките, можете да създадете вътрешен център за SOP, уики, проектни брифинги и бележки за взети решения, който да остава свързан с ежедневната работа. По този начин, когато някой използва AI, за да изготви актуализация, план или брифинг, входните данни вече са основани на това, което е договорено от екипа ви.
На практика можете да изградите своя база от знания, като използвате предварително създадени шаблони за уики, да организирате всичко в Docs Hub и да съхранявате ключовите ресурси като проверени уикита, за да знаят хората на какво да се доверят. След това, когато възникнат въпроси по време на работа, можете да използвате незабавни отговори, базирани на изкуствен интелект, които търсят в вашите документи, уикита, задачи и коментари, за да изведат на преден план правилния контекст.
Спрете workslop при източника с ClickUp Forms
Много от работния процес се създава, още преди изкуственият интелект да се включи. Някой изпраща неясна заявка, без контекст, с неясни критерии за успех и без връзки – и след това се обръща към изкуствения интелект, за да запълни празнините с уверени предположения.
ClickUp Forms решава този проблем, като превръща всяко заявление в еднопосочно подаване, което автоматично се превръща в задача на правилното място, с подробностите, заснети в потребителски полета.
И тъй като Forms поддържа условна логика, можете да показвате само въпросите, които са важни въз основа на отговорите на даден човек. Това означава по-добри входни данни без по-дълги формуляри и много по-малко последващи действия за изясняване на обхвата, спешността или изискванията.
Одобрявайте маршрути с ClickUp Automations
Работният процес се забавя в работните потоци, които изискват много одобрения, защото „прегледът“ обикновено е ръчна работа. Някой пуска линк, изпраща съобщение на одобряващия, чака, проследява и до момента, в който получи обратна връзка, контекстът вече се е променил.
ClickUp Automations ви помага да фиксирате одобренията в самия работен процес. Това означава, че работата се прехвърля на правилния човек в правилния момент, без допълнителни съобщения.
Можете да настроите автоматизация, която се задейства, когато статуса на задачата се промени (например, на В очакване на одобрение), след което я прехвърля на одобряващия, добавя коментар с това, което трябва да се прегледа, или актуализира персонализирано поле като „Етап на одобрение“, така че всеки да може да види къде се намира. Освен това разполагате с „Условия“, които ви позволяват да поддържате маршрутизацията подредена, като например да се задейства само за заявки с голямо въздействие или за конкретни типове заявки.
Създайте стандарт срещу workslop с ClickUp
Работната среда често се разширява, защото няма общо място, където да се дефинира качеството, да се улови контекста и да се направи следващата стъпка очевидна.
За да го управлявате, са ви необходими две неща: ясен стандарт и работен процес, който улеснява спазването на стандарта.
ClickUp ви помага да направите това и още много други неща под един покрив. Документирайте всичко на едно място, поддържайте стъпките за преглед свързани с реалната работа и използвайте AI в контекста, за да обобщите промените, да откриете пропуските и да усъвършенствате черновите, преди да продължите напред.
Когато стандартът и работата съществуват заедно, качеството вече не зависи от това кой е помнил да провери.
Често задавани въпроси за управлението на работния процес в екипи
Workslop е нискокачествен резултат, генериран от изкуствен интелект, който изисква значителни човешки усилия за поправка, проверка или изтриване, което в крайна сметка създава повече работа, отколкото спестява.
Търсете често срещани признаци като общи фрази, фактически грешки, повтарящи се изречения и съдържание, което технически отговаря на зададеното, но пропуска специфичния контекст или нюансите, които един експерт би включил.
По-добрите подсказки са полезни, но не са достатъчни. Истинската превенция изисква интегрирани системи за работния процес, които включват ясни стандарти за качество, формални контролни точки за преглед и екипна култура, която третира резултатите от изкуствения интелект като отправна точка, а не като краен продукт.
Отговорността е споделена. Всеки трябва да преглежда самостоятелно работата си, подпомогната от изкуствен интелект, преди да я предаде, но ръководителите трябва да въведат структурни контролни точки, за да не достига workloop до крайните одобряващи без да бъде проверен.