Mivel az AI által generált tartalom mennyisége növekszik, nekünk, embereknek kell különösen odafigyelnünk arra, amit kiadunk. Az AI által generált munkaterület, ahol az AI kimenete megjelent a vázlatokban, jegyekben, frissítésekben és ügyfélüzenetekben, egyre gyakoribbá válik, mint szeretnénk. És idővel a mérce egyre alacsonyabbá válik. Az emberek gyorsabban haladnak, de senki sem biztos abban, hogy mi az igaz, mi lett ellenőrizve és mi készen áll a kiadásra.
A munkaterület kezelése azzal kezdődik, hogy az AI-eredményeket segítő eszközként kezeljük, és többszintű minőségi szabványokkal biztosítjuk, hogy az eredmények ellenőrzöttek és a tényeknek megfelelőek legyenek.
Ez az útmutató bemutatja, hogyan kezdheti el még ma a munkaterhelés csapatokban történő kezelését olyan szokásokkal, amelyek védik a minőséget, miközben a csapata továbbra is gyorsan haladhat előre.
Mi az a Workslop, és miért fontos ez a csapatának?
A workslop olyan AI által generált munkát jelent, amely felszínesen kifinomult, professzionális és teljesnek tűnik, de hiányzik belőle a tartalom, a mélység, a pontosság vagy a hasznosság. A workslop olyan munkatartalmakban található meg, mint e-mailek, jelentések, diák, összefoglalók, kódrészletek vagy értekezletek jegyzetai. Ez a kifejezés egy egyre növekvő problémát ír le a modern munkahelyeken, ahol generatív AI eszközöket alkalmaznak a munka elvégzéséhez.
Ez értelmes előrelépésnek vagy „jó munkának” tűnik, de nem járul hozzá jelentősen a feladat előrehaladásához. A címzettek gyakran jelentős időt töltenek a tartalom megfejtésével, javításával, átdolgozásával vagy kiegészítésével, így az állítólagos időmegtakarítás nettó időveszteséggé válik.
A kifejezés a korábbi „AI slop” (alacsony minőségű, értelmetlen, AI által generált média, amely elárasztja a közösségi platformokat) koncepcióból származik, de kifejezetten a munkahelyi eredményekre vonatkozik.
Bizonyos szempontból a munkaterhelés az AI gondatlan és kontextus nélküli használatának eredménye. Csapata az AI-eszközöket gyorsabb eredmények reményében vezette be, de most elárasztják a középszerű vázlatok, amelyek jelentős szerkesztést igényelnek. Szerencsére vannak módszerek, amelyekkel ezt meg lehet előzni.
Az alacsony minőségű, AI által generált tartalmak áradata, amelyek produktívnak tűnnek, de jelentős emberi erőfeszítést igényelnek a javításukhoz, ellenőrzésükhöz vagy elvetésükhöz, intelligens, kontextusban gazdag rendszerekkel megállítható.
📌 Példák: A munkaterhelés néhány nagyon gyakori példája:
- 10 oldalas jelentés, tele ismétlődő szakzsargonnal, homályos kijelentésekkel és megvalósítható ötletek nélkül.
- Lenyűgöző formázású, de ténylegesen helytelen adatokkal vagy felületes elemzéssel rendelkező diavetítés
- Egy e-mail lánc vagy összefoglaló, amely virágos, túl magabiztos nyelvet használ, de semmi konkrétumot nem mond.
- Olyan kód, amely lefordítható, de nem veszi figyelembe a szélsőséges eseteket, vagy nem tartalmaz megfelelő kontextust/megjegyzéseket.
Az AI munkaterület rejtett termelékenységi költségei
Látja, hogy egy csapattag egy olyan cikktervezetet nyújt be, amely tele van általános kifejezésekkel és jelentős átírásra szorul. A nyilvánvaló probléma a rossz tartalom, de a valódi kár nehezebb felismerni. A tényszerű hibák kockázata, az elpazarolt idő és az általános minőségromlás.
Ez a minőségi hátrány további láncreakciót vált ki, amely csendesen megöli a csapat lendületét, és semmissé teszi a munkahelyi termelékenység növeléséből származó látszólagos nyereséget.
A munkaterhelést leginkább kognitív adósságként érdemes elképzelni. Valakinek vissza kell fizetnie.
⚠️ A BetterUp Labs 1150 teljes munkaidőben dolgozó amerikai irodai alkalmazottat kérdezett meg, és megállapította, hogy 40%uk számolt be arról, hogy az előző hónapban munkahibát kapott. Ugyanezen kutatásban a válaszadók arról számoltak be, hogy átlagosan körülbelül 2 óra szükséges minden egyes eset kezeléséhez (tisztázás, ellenőrzés, átírás, újrakészítés), ami becslések szerint havonta 186 dollár termelékenységi költséget jelent alkalmazottanként.
Ezen kívül a workslop néhány további költsége:
- A felülvizsgálatok átdolgozássá válnak: Elméletileg minden munkatermék felülvizsgálójának ellenőriznie kell annak minőségét, és vagy jóvá kell hagynia, vagy célzott visszajelzést kell adnia az általános minőség javítása érdekében. A workslop használatával a felülvizsgálóknak ki kell következtetniük a valódi célt, meg kell találniuk a hiányzó elemeket, ellenőrizniük kell a valóságot (tényellenőrzés), majd újra kell építeniük a logikát, hogy a végeredmény használható legyen.
- Kontextusváltás: A homályos AI-összefoglaló utánkövetéseket, forráskeresést és mini szinkronizálásokat vált ki, mert az eredmény nem tartalmazta a szükséges kontextust. Valaki megnyit öt lapot, két embert pingel, végiggörgeti a szálakat, és megkérdezi: „Várj, melyik lehetőség mellett döntöttünk?”
- A bizalom eróziója: Amint a munkaterületek elterjednek, az emberek óvatosabban olvasnak, bizonyítékot kérnek, további jóváhagyásokat igényelnek, és kétszer ellenőrzik azokat a részleteket, amelyeket korábban készpénznek vettek. Ez a védekező magatartás racionális, de mindent lelassít. Az együttműködés nehézkesebbé válik, mert a munkába vetett bizalom csökken, és az általános költségek lesznek az új alapértelmezett értékek.
Az AI időmegtakarítást ígér, de ez elvész, ha figyelembe vesszük azt a kognitív terhelést, amelyet az jelent, hogy folyamatosan értékelni kell, hogy egy-egy munka felhasználható-e. Csapatod több mentális energiát fordít a minőség-ellenőrzésre, mint a kreatív problémamegoldásra.
👀 Tudta? A Kapwing AI Slop Reportja megállapította, hogy egy vadonatúj fiók első 500 YouTube Shorts videójának 21%-a AI által generált volt.
⭐️ Bónusz olvasmány: Termelékenységi paranoia
Hogyan csökkenthetik a csapatvezetők a munkaterhelést
A Gartner előrejelzése szerint a generatív AI-projektek 30%-át a koncepció bizonyítási szakaszát követően el fogják vetni a nem megfelelő minőség-ellenőrzés miatt.
A megoldás az, hogy olyan csapatbeli szokásokat és munkafolyamat-korlátokat alakítsunk ki, amelyek alapértelmezésként jól használják az AI-t.
Vessünk egy pillantást rá:
Határozzon meg egyértelmű minőségi szabványokat az AI-támogatott munkához.
A munkaterület akkor jön létre, amikor az emberek olyan vázlatot küldenek el, amelyet elég jónak tartanak, anélkül, hogy hozzáadnák a kontextust, az emberi ítélőképességet és a bizonyítékot, amelyek használhatóvá teszik azt.
Készítsen elküldésre kész ellenőrzőlistát az AI-segítségével létrehozott eredményekhez. Tartsa 3–5 ellenőrzésnél, amelyeket csapata gyorsan elvégezhet:
- Cél: Milyen döntést vagy intézkedést hivatott elősegíteni ez?
- Bemenetek: Milyen forrásokat használtak (linkek, jegyzetek, jegyek, adatok)?
- Feltételezések: Mi lehet hibás vagy hiányzik?
- Részletek: Tegye egyértelművé a tulajdonosokat, a dátumokat, a korlátozásokat és a következő lépéseket.
- Ellenőrzés: Mit erősített meg személyesen (tények, számok, követelmények, hangnem)?
A csapat által követhető, elküldésre kész ellenőrzőlista szabványosításához használja a ClickUp minőség-ellenőrzési ellenőrzőlista sablont. Ez strukturált minőség-ellenőrzési munkafolyamatot biztosít egyértelmű lépésekkel, valamint rugalmasságot a termék, csapat vagy kiadás típusa szerint történő ellenőrzések testreszabásához.
Testreszabhatja a ClickUp egyéni állapotokkal, mint például Jóváhagyva, Új jóváhagyás, Jóváhagyás folyamatban és Elutasítva. Ezen felül olyan ClickUp egyéni mezőket is kap, mint Eredmények, Haladás, Kritikus, Teszteljárás és Kisebb, így minden felülvizsgálat a megfelelő adatokat rögzíti, és könnyen ellenőrizhető marad.
👀 Tudta-e: A Stack Overflow-nak hivatalosan is be kellett tiltania az AI által generált válaszokat, mert azok mennyisége nagy volt, pontosságuk megbízhatatlan, és ez extra terhet jelentett a moderátorok számára, akik a webhely megbízhatóságát próbálták fenntartani.
Építsen be ellenőrzési pontokat a csapat munkameneteibe
Az emberek vagy kihagyják a felülvizsgálatot, hogy gyorsabban haladjanak, vagy túl későn vizsgálják felül, amikor a javítás már nehézkes. A jobb megközelítés az, ha kis, előre látható ellenőrzési pontokat helyezünk el azoknál a pontoknál, ahol az alacsony minőségű eredmények a legtöbb kárt okozzák a folyamat későbbi szakaszaiban.
Használjon három ellenőrző pontot, amelyek leképezik a munka folyamatát:
- Külső megosztás előtt: Minden, ami a vezetőség, az ügyfelek vagy az érdekelt felek elé kerül, először egy gyors, ember által végzett minőség-ellenőrzésen esik át. Ez megakadályozza, hogy a kifinomult, de homályos eredmények hivatalossá váljanak és elterjedjenek.
- Csapatok közötti átadás előtt: Ha egy másik csapatnak kell intézkednie (tervezés, fejlesztés, jogi, üzemeltetés), adjon hozzá egy ellenőrző pontot, hogy megerősítse, hogy a brief döntésre kész (azaz a cél, a korlátozások, a felelősök és a következő lépések egyértelműek).
- Befejezés előtt: Az utolsó ellenőrzési pont biztosítja, hogy a végeredmény további lépések nélkül is felhasználható legyen. Ha még mindig alapvető kérdéseket vet fel, akkor még nem teljes.
Az egységes ellenőrzési pontok biztosítása érdekében használja a ClickUp projektjóváhagyási folyamat sablonját. Ez egy strukturált jóváhagyási folyamatot hoz létre, amelyben minden kérelem ellenőrzési pontokon keresztül szűrődik, például projektösszefoglalás, sikerkritériumok és munkaterv, így a felülvizsgálóknak soha nem kell a kontextust keresniük. Ez azt is jelenti, hogy minden AI által generált eszköz egy sor ellenőrzési ponton megy keresztül, mielőtt végül közzéteszik.
A munkafolyamatához igazíthatja a rendszert úgy, hogy szerepköröket rendel hozzá, például projektmenedzser és jóváhagyó, és testre szabhatja az olyan mezőket, mint jóváhagyási szakasz, határidők és erőforrásigények, így a jóváhagyások gyorsabban zajlanak, anélkül, hogy a minőség romlana.
📚 További információk: Munkafolyamat-automatizálás
Támogassa a kísérleti gondolkodásmódot a passzív AI-használat helyett.
Különbség van az AI használata és az AI által való használat között. Sok csapat tag passzív utasnak viselkedik, és passzívan elfogadja az AI által nyújtott eredményeket. Meg kell tanítania őket arra, hogy aktív pilótákká váljanak, akik irányítják az eszközt és kritikus szemmel értékelik az eredményeket.
A kísérleti gondolkodásmód az aktív felügyeletről szól. Ez azt jelenti, hogy az AI-t egy együttműködő partnerként kezeljük, aki elkészíti a durva első vázlatot, és nem egy varázsgombként, amely kész terméket szállít.
Más szavakkal:
- Kérdezzen: Mindig kérdezze meg: „Mi a baj ezzel?”, mielőtt azt kérdezné: „Ez elég jó?”. Valószínűleg nem elég jó.
- Fogadja el az iterációt: Építsen be gyors iterációt a munkafolyamatba, ahelyett, hogy megelégedne az első vázlattal.
- Modellezze a viselkedést: Vezetőként, ha elfogadja a munkaminőség romlását, azzal jelzi, hogy az elfogadható. Ha konkrét visszajelzéssel reagál, mindenki számára magasabbá teszi a minőségi mércét.
🚀 A ClickUp előnye: Ahelyett, hogy az AI kimenetét durva első vázlatként terjesztené, állítsa be a ClickUp Super Agents szolgáltatást, hogy minőség-ellenőrzőként működjön, mielőtt bármi felülvizsgálatra kerülne. A Super Agents a ClickUp AI-csapattagjai, amelyeket testreszabhat, beleértve azt is, hogy mire férhetnek hozzá és milyen műveleteket hajthatnak végre.
Például indítson el egy Super Agent-et, amikor egy feladat „Jóváhagyásra vár” állapotba kerül, hogy ellenőrizze a hiányzó kontextust (forráslinkek, korlátozások, sikerkritériumok), készítsen egy tiszta összefoglalót a jóváhagyó számára, és kérje meg a tulajdonost, hogy töltse ki a hiányzó részeket, mielőtt a kérelem továbbításra kerül.
A mesterséges intelligencia által generált munkaterhelést megelőző munkafolyamat-rendszerek
A munkaminőség romlásának megelőzésére az egyéni szokásokra támaszkodni nem skálázható stratégia. Strukturális megoldásokat kell kidolgoznia – olyan munkafolyamat-rendszereket, amelyek megnehezítik a munkaminőség romlását és megkönnyítik annak felismerését. ✨
Ezek a rendszerek olyan infrastruktúraként működnek, amelyek támogatják az imént megtanult vezetési stratégiákat. Segítségükkel a helyes viselkedés könnyű viselkedéssé válik.
| Szabványosított sablonok | Inkonzisztens minőség | Az előre elkészített utasítások és ellenőrzőlisták a szabványokat kódolják az ismétlődő munkákba. |
| Felvételi űrlapok | Hiányzó kontextus | A strukturált kérések előre meghatározzák a közönséget, a célt és a korlátokat. |
| Verziókezelés | Felelősségre vonhatóság hiánya | Az ellenőrzési nyomvonal nyomon követi, hogy mi az AI által generált és mi az ember által szerkesztett tartalom. |
| Prompt könyvtárak | A kerék újrafeltalálása | A tudásbázis olyan gyors mintákat oszt meg, amelyek következetesen minőségi eredményeket hoznak. |
📮 ClickUp Insight: Mesterséges intelligencia érettségi felmérésünk egyértelmű kihívást tár fel: a csapatok 54%-a szétszórt rendszereken dolgozik, 49%-uk ritkán osztja meg a kontextust az eszközök között, 43%-uk pedig nehezen találja meg a szükséges információkat.
Ha a munka fragmentált, az AI-eszközök nem tudnak hozzáférni a teljes kontextushoz, ami azt jelenti, hogy a válaszok hiányosak, késleltetettek, és a kimenetek nem elég mélyrehatóak vagy pontosak. Ez a munka szétszóródásának eredménye, ami a vállalatoknak több millió dollárnyi termelékenységveszteséget és időpazarlást jelent.
A ClickUp Brain ezt úgy oldja meg, hogy egy egységes, AI-alapú munkaterületen működik, ahol a feladatok, dokumentumok, csevegések és célok mind összekapcsolódnak. Az Enterprise Search minden részletet azonnal felszínre hoz, míg az AI-ügynökök az egész platformon működnek, hogy összegyűjtsék a kontextust, megosszák a frissítéseket és előre mozdítsák a munkát.
Az eredmény egy gyorsabb, egyértelműbb és következetesen tájékozott AI, amelyhez a nem összekapcsolt eszközök egyszerűen nem tudnak felzárkózni.
Hogyan segít a ClickUp a csapatoknak a munkaterület kezelésében?
A Zety felmérése szerint a munkavállalók körülbelül kétharmada azt állította, hogy hetente akár hat órát vagy annál is többet töltenek az AI által generált munkaterületen keletkezett hibák és hiányosságok kijavításával. A munkavállalók számára ez azt jelenti, hogy korlátozott koncentrációs idejüket a haladás helyett ellenőrzésre, átírásra és újramunkálásra fordítják.
Egy homályos, túl magabiztos tervezet egy csapásra hatással lehet az egész munkafolyamatra, több megbeszélést, oda-vissza levelezést és késedelmet okozva, mint amennyit a feladat megkövetelne.
A probléma megoldásához olyan megoldásra van szükség, amely csökkenti a kiváltó okokat: szétszórt kontextus, következetlen szabványok és összefüggéstelen végrehajtás.
Ismerje meg a ClickUp-ot. Ez a világ első konvergált AI-munkaterülete, amelynek célja a munkaterületek romlásának kiváltó okainak megszüntetése.
Most nézzük meg, hogyan.
A ClickUp Brain segítségével a szétszórt kontextust áttekintésre kész kimenetté alakíthatja.
A munkaterületek általában nem „rossz írásmódból” vagy „lustaságból” származnak. Akkor jelennek meg, amikor az AI-ra támaszkodunk, hogy alapvető kontextus nélkül adjon választ.
A ClickUp Brain segítségével azonban nem. Az önálló gen AI eszközökkel ellentétben a ClickUp Brain be van ágyazva a munkaterületébe. Mielőtt bármit generálna, valós idejű adatokat gyűjt a feladatokból, dokumentumokból, megjegyzésekből, csevegésekből, emberekből és a vállalati tudásból. Ez csökkenti a hallucinációkat, a homályos szakzsargont vagy a összefüggéstelen tartalmakat, amelyek a munkaterület jellemzői.
Használja a ClickUp Brain alkalmazást a következőkre:
- A munkát automatikusan állapotfrissítéssé alakítsa: Generáljon StandUp-okat, csapatfrissítéseket és projektfrissítéseket a tényleges feladataktivitás alapján.
- Hozzon létre strukturált munkát a rendezetlen bemenetekből: alakítsa át a csevegési üzeneteket, dokumentumkommenteket és jegyzeteket részletes feladatokká és alfeladatokká, hogy a feladatátadások végrehajthatóak legyenek.
- Írjon a feladat vagy a dokumentum kontextusában: Tervezzen terveket, intézkedési pontokat, átírásokat és összefoglalókat a munkaterület és az erőforrások kontextusában. Ez megkönnyíti az eredmények áttekintését és csökkenti a fontos korlátozások figyelmen kívül hagyásának esélyét.
- Kérdezzen, és minden alkalommal pontos válaszokat kapjon: Említse meg a @Brain-t, hogy összefoglalja a kontextust, és közvetlenül a beszélgetés helyszínéről válaszoljon.
Tárolja és használja a csapat tudását a ClickUp Knowledge Management segítségével.
A ClickUp tudásmenedzsmentje az a hely, ahol minden tudás tárolásra kerül és végrehajthatóvá válik.
Ahelyett, hogy a szálakat böngészné, létrehozhat egy belső központot az SOP-k, wikik, projektismertetők és döntési jegyzetek számára, amely kapcsolatban áll a napi végrehajtással. Így, amikor valaki AI-t használ egy frissítés, terv vagy ismertető megírásához, a bevitelek már alapulnak a csapat által elfogadott dolgokon.
A gyakorlatban előre elkészített wiki-sablonok segítségével építheti fel tudásbázisát, mindent rendszerezhet a Docs Hubban, és a legfontosabb forrásokat ellenőrzött wikiként tárolhatja, hogy az emberek tudják, mire támaszkodhatnak. Ha pedig munka közben kérdések merülnek fel, azonnali, AI-alapú válaszokat használhat, amelyek a dokumentumok, wikik, feladatok és megjegyzések között keresnek, hogy a megfelelő kontextust találják meg.
Állítsa meg a munkaterületet a forrásánál a ClickUp Forms segítségével.
Sok munkaterület még az AI bevonása előtt jön létre. Valaki homályos kérést küld, amelyben hiányzik a kontextus, a siker kritériumai nem egyértelműek és nincsenek linkek, majd az AI-hez fordul, hogy magabiztos találgatásokkal töltse ki a hiányosságokat.
A ClickUp Forms ezt úgy oldja meg, hogy minden kérést egyirányú beküldéssé alakít, amely automatikusan feladattá válik a megfelelő helyen, és a részletek a Custom Fields mezőkbe kerülnek.
Mivel a Forms feltételes logikát támogat, csak azokat a kérdéseket jelenítheti meg, amelyek az adott személy válasza alapján relevánsak. Ez azt jelenti, hogy hosszabb űrlapok nélkül is jobb adatokat kap, és később sokkal kevesebb utánkövetésre van szükség a hatókör, a sürgősség vagy a követelmények tisztázása érdekében.
Jóváhagyások továbbítása a ClickUp Automations segítségével
A munkaterhelés az engedélyezésigényes munkafolyamatokban tetőzik, mert a „felülvizsgálat” általában manuális feladat. Valaki elhelyezi a linket, értesíti az engedélyezőt, vár, nyomon követi, és mire megérkezik a visszajelzés, a kontextus már megváltozott.
A ClickUp Automations segít a jóváhagyásokat magába a munkafolyamatba beépíteni. Ez azt jelenti, hogy a munka a megfelelő pillanatban a megfelelő személyhez kerül, további üzenetek nélkül.
Beállíthat egy automatizálást, amely akkor aktiválódik, amikor egy feladat állapota megváltozik (például Jóváhagyásra vár Jóváhagyás), majd újra hozzárendeli azt a jóváhagyóhoz, hozzáad egy megjegyzést a felülvizsgálandó tartalommal, vagy frissíti egy egyéni mezőt, például a Jóváhagyási szakasz mezőt, hogy mindenki láthassa, hol tart a folyamat. Ezen felül rendelkezésre állnak „feltételek” is, amelyekkel rendezett maradhat az irányítás, például csak a nagy hatással bíró vagy bizonyos típusú kérések esetén aktiválódhat az automatizálás.
Készítsen egy Anti-Workslop szabványt a ClickUp segítségével
A munkaterület gyakran terjed, mert nincs közös hely, ahol meg lehetne határozni a minőséget, rögzíteni a kontextust és egyértelművé tenni a következő lépést.
Ehhez két dologra van szükség: egyértelmű szabványra és olyan munkafolyamatra, amely megkönnyíti a szabvány betartását.
A ClickUp segítségével mindezt és még többet is megtehet egy helyen. Dokumentáljon mindent egy helyen, tartsa a felülvizsgálati lépéseket a tényleges munkához kötve, és használja a kontextusban működő AI-t a változások összefoglalásához, a hiányosságok feltárásához és a tervezetek finomításához, mielőtt azok továbbhaladnának.
Amikor a szabvány és a munka együtt élnek, a minőség már nem attól függ, hogy ki emlékezett ellenőrizni.
Kezdje el még ma a ClickUp használatát.
Gyakran ismételt kérdések a Workslop csapatokban való kezeléséről
A munkaterület alacsony minőségű, AI által generált kimenet, amelynek javítása, ellenőrzése vagy elvetése jelentős emberi erőfeszítést igényel, és végső soron több munkát jelent, mint amennyit megtakarít.
Keresse meg a gyakori jeleket, mint például az általános kifejezések, a ténybeli hibák, az ismétlődő mondatszerkezetek és az olyan tartalom, amely technikailag válaszol a kérdésre, de nem veszi figyelembe a konkrét kontextust vagy a finom árnyalatokat, amelyeket egy emberi szakértő figyelembe venne.
A jobb utasítások ugyan hasznosak, de nem elegendőek. A valódi megelőzéshez integrált munkafolyamat-rendszerekre van szükség, amelyek egyértelmű minőségi szabványokat, formális ellenőrzési pontokat és olyan csapatkultúrát tartalmaznak, amely az AI-eredményeket kiindulási pontnak tekinti, nem pedig kész terméknek.
A felelősség megosztott. Az egyéneknek mindig önállóan kell ellenőrizniük az AI által támogatott munkájukat a benyújtás előtt, de a vezetőknek strukturális ellenőrzési pontokat kell bevezetniük, hogy a munkák ne kerüljenek ellenőrzés nélkül a végső jóváhagyókhoz.