Wraz ze wzrostem ilości zawartości generowanej przez AI, to my, ludzie, musimy zwracać szczególną uwagę na to, co dostarczamy. Ponieważ zawartość generowana przez AI, gdzie wyniki AI zaczynają pojawiać się w szkicach, zgłoszeniach, aktualizacjach i wiadomościach dla klientów, staje się coraz bardziej powszechna, niż byśmy tego chcieli. Z czasem pasek zaczyna opadać. Ludzie działają szybciej, ale nikt nie jest w pełni pewien, co jest prawdziwe, sprawdzone i gotowe do wysłania.
Zarządzanie pracą zespołową zaczyna się od traktowania wyników AI jako pomocy, z wielopoziomowymi standardami jakości, aby zapewnić, że wyniki są zweryfikowane i zgodne z faktami.
Ten przewodnik pokazuje, jak już dziś zacząć zarządzać pracą zespołową, stosując nawyki, które chronią jakość, a jednocześnie pozwalają zespołowi działać szybko.
Czym jest Workslop i dlaczego Twój zespół powinien się tym zainteresować?
Workslop odnosi się do treści generowanych przez sztuczną inteligencję, które na pierwszy rzut oka wydają się dopracowane, profesjonalne i zakończone, ale brakuje im treści, głębi, dokładności lub użyteczności. Workslop można znaleźć w zawartości takich jak e-maile, raporty, prezentacje, streszczenia, fragmenty kodu lub notatki ze spotkań. Termin ten pojawił się, aby opisać rosnący problem we współczesnych miejscach pracy, które na dużą skalę wdrażają generatywne narzędzia AI do wykonywania zadań.
Udaje znaczący postęp lub „dobrą pracę”, ale nie przyczynia się w znaczący sposób do realizacji zadania. Odbiorcy często poświęcają dużo czasu na rozszyfrowywanie, poprawianie, przerabianie lub uzupełnianie treści, co sprawia, że coś, co miało być oszczędnością czasu, staje się jego stratą.
Termin ten wywodzi się z wcześniejszej koncepcji „AI slop” (niskiej jakości, bezsensowne treści generowane przez AI zalewające platformy społecznościowe), ale odnosi się konkretnie do wyników pracy.
W pewnym sensie workslop jest wynikiem nieostrożnego i pozbawionego kontekstu wykorzystania sztucznej inteligencji. Twój zespół wdrożył narzędzia AI, oczekując szybszych wyników, ale teraz toniesz w przeciętnych szkicach, które wymagają intensywnej edycji. Na szczęście istnieją sposoby, aby temu zapobiec.
Ten zalew niskiej jakości zawartości generowanej przez AI, która wygląda na wydajną, ale wymaga znacznego wysiłku ludzkiego, aby ją poprawić, zweryfikować lub odrzucić, można powstrzymać za pomocą inteligentnych systemów bogatych w kontekst.
📌 Przykłady: Niektóre bardzo popularne przykłady pracoborności obejmują:
- 10-stronicowy raport pełen powtarzających się żargonów, niejasnych stwierdzeń i braku praktycznych wniosków.
- Prezentacja z imponującym formatowaniem, ale zawierająca nieprawdziwe dane lub powierzchowną analizę.
- Łańcuch e-maili lub podsumowanie, które wykorzystuje kwiecisty, zbyt pewny siebie język, ale nie zawiera żadnych konkretnych informacji.
- Kod, który kompiluje się, ale pomija skrajne przypadki lub nie zawiera odpowiedniego kontekstu/komentarzy.
Ukryty koszt wydajności związany z AI Workslop
Widzisz, jak członek zespołu przesyła szkic artykułu, który jest pełen ogólnikowych sformułowań i wymaga gruntownej przeróbki. Oczywistym problemem jest zła zawartość, ale prawdziwe szkody są trudniejsze do wykrycia. Ryzyko błędów merytorycznych, stracony czas i ogólne pogorszenie jakości.
Ten dług jakościowy powoduje dalsze konsekwencje, które po cichu zabijają dynamikę Twojego zespołu i niwelują wszelkie postrzegane korzyści wynikające ze wzrostu wydajności w pracy.
Najbardziej przydatnym sposobem myślenia o pracach jest traktowanie ich jako długu poznawczego. Ktoś musi go spłacić.
⚠️ Firma BetterUp Labs przeprowadziła ankietę wśród 1150 pełnoetatowych pracowników biurowych w Stanach Zjednoczonych i odkryła, że 40% z nich zgłosiło otrzymanie prac o niskiej jakości w poprzednim miesiącu. W tym samym badaniu respondenci zgłosili, że zajęcie się każdą instancją (wyjaśnienie, weryfikacja, przepisanie, ponowne wykonanie) zajmuje średnio około 2 godzin, co szacunkowo kosztuje 186 dolarów na pracownika miesięcznie w postaci utraty wydajności.
Oprócz tego, oto kilka innych kosztów związanych z pracą zespołową:
- Recenzje stają się przeróbkami: teoretycznie recenzent każdego wyniku pracy powinien sprawdzić jego jakość i zatwierdzić go lub przekazać konkretne uwagi, aby poprawić ogólną jakość. W przypadku workslop recenzenci muszą wywnioskować rzeczywisty cel, wskazać braki, zweryfikować prawdziwość informacji (sprawdzenie faktów), a następnie przebudować logikę, aby wynik był użyteczny.
- Zmiana kontekstu: Niejasne podsumowanie AI jest wyzwalaczem dla dalszych działań, poszukiwania źródeł i mini synchronizacji, ponieważ wynik nie zawierał odpowiedniego kontekstu. Ktoś otwiera pięć zakładek, wysyła wiadomości do dwóch osób, przewija wątki i pyta: „Czekaj, którą opcję wybraliśmy?”.
- Erozja zaufania: Gdy praca zespołowa stanie się powszechna, ludzie będą czytać bardziej ostrożnie, prosić o dowody, wymagać dodatkowych podpisów i dokładnie sprawdzać szczegóły, które wcześniej przyjmowano za dobrą monetę. Ta ostrożność jest racjonalna, ale spowalnia wszystko. Współpraca staje się trudniejsza, ponieważ zaufanie do pracy jest mniejsze, a koszty ogólne stają się nową normą.
AI obiecuje oszczędność czasu, ale znika ona, gdy weźmie się pod uwagę obciążenie poznawcze związane z ciągłą oceną, czy dana praca jest użyteczna. Twój zespół poświęca więcej energii umysłowej na kontrolę jakości niż na kreatywne rozwiązywanie problemów.
👀 Czy wiesz, że... Raport Kapwing dotyczący treści generowanych przez AI wykazał, że 21% z pierwszych 500 filmów YouTube Shorts na zupełnie nowym koncie zostały wygenerowane przez AI.
⭐️ Dodatkowa lektura: Paranoja wydajności
Jak liderzy zespołów mogą ograniczyć ilość niepotrzebnych zadań
Gartner przewiduje, że 30% projektów generatywnej AI zostaną porzuconych po etapie weryfikacji koncepcji z powodu nieodpowiedniej kontroli jakości.
Rozwiązaniem jest stworzenie nawyków zespołowych i zabezpieczeń cyklu pracy, które domyślnie wykorzystują AI.
Przyjrzyjmy się temu bliżej:
Ustal jasne standardy jakości dla pracy wspomaganej przez AI.
Workslop ma miejsce, gdy ludzie wysyłają projekt, który uważają za wystarczająco dobry, bez dodawania kontekstu, ludzkiej oceny i dowodów, które sprawiają, że jest on użyteczny.
Stwórz listę kontrolną gotowości do wysyłki dla wyników wspomaganych przez AI. Ogranicz ją do 3–5 punktów, które Twój zespół może szybko sprawdzić:
- Cel: Jaką decyzję lub działanie ma to wywołać?
- Dane wejściowe: Jakie źródła zostały wykorzystane (linki, notatki, zgłoszenia, dane)?
- Założenia: Co może być nieprawidłowe lub czego może brakować?
- Szczegóły: Wyraźnie określ właścicieli, terminy, ograniczenia i kolejne kroki.
- Weryfikacja: Co osobiście potwierdziłeś (fakty, liczby, wymagania, ton)?
Aby ujednolicić listę kontrolną gotowości do wysyłki, którą może stosować Twój zespół, skorzystaj z szablonu listy kontrolnej kontroli jakości ClickUp. Zapewnia on uporządkowany cykl pracy kontroli jakości z jasnymi krokami, a także elastyczność dostosowywania kontroli do produktu, zespołu lub typu wydania.
Dostosuj go za pomocą niestandardowych statusów ClickUp, takich jak Zatwierdzone, Nowe zatwierdzenie, Oczekujące na zatwierdzenie i Odrzucone. Dodatkowo otrzymujesz pola niestandardowe ClickUp, takie jak Wyniki, Postęp, Krytyczne, Procedura testowa i Drobne, dzięki czemu każda recenzja zawiera odpowiednie dane i jest łatwa do sprawdzenia.
👀 Czy wiesz, że: Stack Overflow musiał oficjalnie zakazać odpowiedzi generowanych przez AI, ponieważ ich ilość była duża, a dokładność niewiarygodna, co powodowało dodatkowe obciążenie dla moderatorów starających się utrzymać wiarygodność strony.
Wbuduj punkty kontrolne przeglądu w cykle pracy zespołów.
Ludzie albo pomijają przegląd, aby działać szybko, albo dokonują przeglądu zbyt późno, kiedy naprawianie błędów jest już uciążliwe. Lepszym podejściem jest umieszczenie małych, przewidywalnych punktów kontrolnych w miejscach, gdzie niskiej jakości wyniki powodują największe szkody na dalszych etapach.
Skorzystaj z trzech punktów kontrolnych, które odzwierciedlają przebieg pracy:
- Przed udostępnianiem na zewnątrz: Wszystkie treści przeznaczone dla kierownictwa, klientów lub interesariuszy są najpierw poddawane szybkiej kontroli jakości przeprowadzanej przez człowieka. Zapobiega to sytuacji, w której dopracowane, ale niejasne wyniki stają się oficjalne i są rozpowszechniane.
- Przed przekazaniem zadania między zespołami: Jeśli inny zespół musi podjąć działania (projektanci, inżynierowie, prawnicy, specjaliści ds. operacyjnych), dodaj punkt kontrolny, aby potwierdzić, że brief jest gotowy do podjęcia decyzji (tj. cele, ograniczenia, właściciele i kolejne kroki są jasno określone).
- Przed zakończeniem: Ostatni punkt kontrolny gwarantuje, że produkt końcowy może być używany bez konieczności podejmowania dalszych działań. Jeśli nadal pojawiają się podstawowe pytania, oznacza to, że produkt jest nadal niekompletny.
Aby zapewnić spójne punkty kontrolne przeglądu, skorzystaj z szablonu procesu zatwierdzania projektu ClickUp. Tworzy on ustrukturyzowany proces zatwierdzania, w którym każde zgłoszenie jest filtrowane za pomocą punktów kontrolnych, takich jak Podsumowanie projektu, Kryteria powodzenia i Plan pracy, dzięki czemu recenzenci nie muszą szukać kontekstu. Oznacza to również, że każdy zasób generowany przez AI przechodzi przez szereg punktów kontrolnych, zanim zostanie ostatecznie opublikowany.
Możesz również dostosować go do swojego cyklu pracy, przypisując role, takie jak kierownik projektu i osoba zatwierdzająca, oraz dostosowując pola, takie jak etap zatwierdzania, harmonogramy i wymagania dotyczące zasobów, aby proces zatwierdzania przebiegał szybciej bez utraty jakości.
📚 Więcej informacji: Automatyzacja cyklu pracy
Wspieraj pilotażowe podejście zamiast biernego wykorzystania AI.
Istnieje różnica między korzystaniem ze sztucznej inteligencji a byciem przez nią wykorzystywanym. Wielu członków zespołu zachowuje się jak pasażerowie, biernie akceptując wszelkie wyniki dostarczane przez AI. Należy ich szkolić, aby stali się pilotami, którzy pozostają zaangażowani, kierują narzędziem i krytycznie oceniają wyniki.
Podejście pilotażowe polega na aktywnym nadzorze. Oznacza to traktowanie AI jako współpracownika, który tworzy wstępną wersję, a nie magicznego przycisku, który dostarcza gotowy produkt.
Innymi słowy:
- Zadawaj pytania: Zawsze pytaj „Co jest nie tak?”, zanim zapytasz „Czy to wystarczająco dobre?”. Najprawdopodobniej nie jest wystarczająco dobre.
- Wykorzystaj iterację: wbuduj szybką iterację w cykl pracy zamiast zadowalać się pierwszą podpowiedzią.
- Modeluj zachowanie: jako lider, akceptując workslop, sygnalizujesz, że jest to dopuszczalne. Kiedy reagujesz konkretną informacją zwrotną, podnosisz poprzeczkę jakości dla wszystkich.
🚀 Zaleta ClickUp: Zamiast pozwalać, aby wyniki generowane przez AI krążyły jako wstępne szkice, skonfiguruj ClickUp Super Agents, aby działały jako brama jakości przed przekazaniem czegokolwiek do przeglądu. Super Agents to członkowie zespołu AI ClickUp, których można dostosować, w tym określić, do czego mają dostęp i jakie działania mogą podejmować.
Na przykład uruchom Super Agenta, gdy zadanie przechodzi do statusu „Oczekujące na zatwierdzenie”, aby sprawdzić, czy nie brakuje kontekstu (linki źródłowe, ograniczenia, kryteria powodzenia), wygenerować przejrzyste podsumowanie dla osoby zatwierdzającej i udzielić właścicielowi podpowiedzi dotyczącej uzupełnienia braków przed przekazaniem wniosku dalej.
Systemy cyklu pracy, które zapobiegają powstawaniu niepotrzebnych zadań generowanych przez AI
Poleganie na indywidualnych nawykach w celu zapobiegania marnotrawstwu pracy nie jest strategią skalowalną. Należy stworzyć rozwiązania strukturalne — systemy cyklu pracy, które utrudniają marnotrawstwo pracy i ułatwiają jego wykrywanie. ✨
Systemy te stanowią infrastrukturę zapewniającą wsparcie dla strategii przywódczych, których właśnie się nauczyłeś. Sprawiają one, że właściwe zachowanie staje się łatwe.
| Standaryzowane szablony | Niespójna jakość | Gotowe podpowiedzi i listy kontrolne kodują standardy w powtarzających się zadaniach. |
| Formularze zgłoszeniowe | Brakujący kontekst | Strukturalne zapytania pozwalają z góry określić odbiorców, cel i ograniczenia. |
| Kontrola wersji | Luki w zakresie odpowiedzialności | Ścieżka audytu przeprowadza śledzenie, co zostało wygenerowane przez AI, a co zostało edytowane przez człowieka. |
| Biblioteki podpowiedzi | Odkrywanie Ameryki na nowo | Baza wiedzy udostępnia gotowe podpowiedzi, które konsekwentnie zapewniają wysoką jakość wyników. |
📮 ClickUp Insight: Nasze badanie dojrzałości AI wskazuje na wyraźne wyzwanie: 54% zespołów pracuje w rozproszonych systemach, 49% rzadko udostępniają kontekst między narzędziami, a 43% ma trudności ze znalezieniem potrzebnych informacji.
Gdy praca jest rozdrobniona, narzędzia AI nie mają dostępu do pełnego kontekstu, co oznacza niekompletne odpowiedzi, opóźnienia w reakcjach oraz wyniki pozbawione głębi i dokładności. Tak właśnie wygląda rozrost pracy, który kosztuje firmy miliony w postaci utraconej wydajności i straconego czasu.
ClickUp Brain rozwiązuje ten problem, działając w ramach zunifikowanego, opartego na sztucznej inteligencji obszaru roboczego, w którym zadania, dokumenty, czaty i cele są ze sobą powiązane. Funkcja Enterprise Search natychmiast wyświetla wszystkie szczegóły, a agenci AI działają na całej platformie, gromadząc kontekst, udostępniając aktualizacje i przyspieszając pracę.
W wyniku otrzymujesz szybszą, bardziej przejrzystą i spójną AI, której nie są w stanie dorównać oddzielne narzędzia AI.
Jak ClickUp pomaga zespołom zarządzać Workslop
W ankiecie przeprowadzonej przez Zety około dwie trzecie pracowników stwierdziło, że spędza nawet sześć godzin lub więcej tygodniowo na poprawianiu błędów i luk powstałych w wyniku generowania treści przez AI. Dla pracowników oznacza to, że ograniczony czas, w którym mogą się skupić, poświęcają na weryfikację, przepisywanie i poprawianie, zamiast na osiąganie postępów.
Jeden niejasny, zbyt pewny siebie projekt może jednym ruchem wpłynąć na cały cykl pracy, powodując więcej spotkań, wymian zdań i opóźnień, niż wymagałoby to zadanie.
Aby to naprawić, potrzebujesz rozwiązania, które eliminuje podstawowe przyczyny: rozproszony kontekst, niespójne standardy i niepowiązane działania.
Wprowadź ClickUp. Jest to pierwsze na świecie zintegrowane obszar roboczy oparty na AI, stworzony w celu wyeliminowania podstawowej przyczyny nieefektywności pracy.
Zobaczmy teraz, jak to zrobić.
Zmień rozproszony kontekst w gotowe do przeglądu wyniki dzięki ClickUp Brain.
Workslop zazwyczaj nie wynika ze „złego pisania” lub „leniwych podpowiedzi”. Pojawia się, gdy polegasz na AI w celu uzyskania odpowiedzi bez żadnego fundamentalnego kontekstu.
Nie jednak dzięki ClickUp Brain. W przeciwieństwie do samodzielnych narzędzi generujących sztuczną inteligencję, ClickUp Brain jest wbudowany w Twój obszar roboczy ClickUp. Przed wygenerowaniem czegokolwiek pobiera dane w czasie rzeczywistym z zadań, dokumentów, komentarzy, czatów, osób i wiedzy firmy. Zmniejsza to halucynacje, niejasny żargon lub niespójną zawartość, które są cechami charakterystycznymi dla pracowitości.
Użyj ClickUp Brain, aby:
- Automatycznie zamieniaj pracę na aktualizacje statusu: generuj raporty StandUp, aktualizacje dotyczące zespołu i projektu na podstawie rzeczywistej aktywności związanej z zadaniami.
- Twórz uporządkowane zadania na podstawie chaotycznych danych wejściowych: przekształcaj wiadomości czatu, komentarze w dokumentach i notatki w szczegółowe zadania i podzadania, aby przekazywanie zadań było możliwe do wykonania.
- Pisz w kontekście zadania lub dokumentu: Twórz projekty planów, działań, przeróbek i podsumowań, korzystając z kontekstu swojego obszaru roboczego i zasobów. Dzięki temu wyniki będą łatwiejsze do przejrzenia i mniej prawdopodobne będzie przeoczenie kluczowych ograniczeń.
- Zadawaj pytania i otrzymuj precyzyjne odpowiedzi za każdym razem: wykonaj wzmiankę @Brain, aby podsumować kontekst i odpowiedzieć bezpośrednio z miejsca, w którym toczy się rozmowa.
Przechowuj i wykorzystuj wiedzę zespołu dzięki ClickUp Knowledge Management.
ClickUp Knowledge Management to miejsce, w którym przechowywana jest cała wiedza i gdzie można ją wykorzystać w praktyce.
Zamiast przeszukiwać wątki, możesz stworzyć wewnętrzny hub dla standardowych procedur operacyjnych, stron wiki, opisów projektów i notatek dotyczących decyzji, które będzie połączone z codziennymi działaniami. Dzięki temu, gdy ktoś użyje AI do sporządzenia aktualizacji, planu lub opisu, dane wejściowe będą już oparte na uzgodnieniach zespołu.
W praktyce możesz budować swoją bazę wiedzy, korzystając z gotowych szablonów wiki, organizować wszystko w Docs Hub i przechowywać kluczowe zasoby jako zweryfikowane wiki, aby ludzie wiedzieli, czemu mogą zaufać. Następnie, gdy w trakcie pracy pojawią się pytania, możesz skorzystać z natychmiastowych odpowiedzi opartych na AI, które przeszukują dokumenty, wiki, zadania i komentarze, aby znaleźć odpowiedni kontekst.
Powstrzymaj marnotrawstwo pracy u źródła dzięki formularzom ClickUp.
Wiele niepotrzebnych zadań powstaje jeszcze przed zaangażowaniem AI. Ktoś wysyła niejasne zapytanie, bez kontekstu, niejasnych kryteriów powodzenia i linków, a następnie zwraca się do AI, aby wypełniła luki pewnymi domysłami.
ClickUp Forms rozwiązuje ten problem, zamieniając każde zgłoszenie w jednokierunkowe przesłanie, które automatycznie staje się zadaniem w odpowiednim miejscu, a szczegóły są zapisywane w polach niestandardowych.
Ponieważ Forms oferuje wsparcie dla logiki warunkowej, możesz wyświetlać tylko te pytania, które są istotne w oparciu o odpowiedzi danej osoby. Oznacza to lepsze dane wejściowe bez dłuższych formularzy i znacznie mniej działań następczych w celu wyjaśnienia zakresu, pilności lub wymagań.
Przekieruj zatwierdzanie za pomocą automatyzacji ClickUp.
Workslop osiąga szczyt w cyklach pracy wymagających wielu zatwierdzeń, ponieważ „weryfikacja” jest zazwyczaj procesem ręcznym. Ktoś wrzuca link, wysyła wiadomość do osoby zatwierdzającej, czeka, sprawdza, czy wszystko jest OK, a kiedy w końcu dostaje odpowiedź, kontekst już się zmienił.
ClickUp Automatyzacja pomaga zablokować zatwierdzenia w samym cyklu pracy. Oznacza to, że praca trafia do właściwej osoby we właściwym momencie bez dodatkowych wiadomości.
Możesz ustawić automatyzację, która uruchamia się, gdy status zadania ulega zmianie (na przykład na Oczekujące zatwierdzenie), a następnie ponownie przypisuje je do osoby zatwierdzającej, dodaje komentarz z informacją, co należy sprawdzić, lub aktualizuje pole niestandardowe, takie jak Etap zatwierdzania, aby wszyscy mogli zobaczyć, na jakim etapie się znajduje. Co więcej, masz do dyspozycji „warunki”, które pozwalają utrzymać porządek w routingu, na przykład jako wyzwalacze uruchamiające automatyzację tylko w przypadku wniosków o dużym znaczeniu lub określonych typów wniosków.
Stwórz standard przeciwdziałający marnotrawstwu czasu pracy dzięki ClickUp.
Workslop często się rozprzestrzenia, ponieważ nie ma wspólnego miejsca, w którym można by zdefiniować jakość, uchwycić kontekst i jasno określić kolejny krok.
Aby to osiągnąć, potrzebujesz dwóch rzeczy: jasnych standardów i cyklu pracy, który ułatwia ich przestrzeganie.
ClickUp pomaga Ci to osiągnąć i wiele więcej w jednym miejscu. Dokumentuj wszystko w jednym miejscu, powiązuj kroki przeglądu z rzeczywistą pracą i wykorzystuj AI w kontekście, aby podsumować zmiany, ujawnić luki i dopracować projekty przed ich dalszym przekazaniem.
Kiedy standard i praca współistnieją, jakość nie ma już zależności od tego, kto pamiętał o sprawdzeniu.
Zacznij korzystać z ClickUp już dziś.
Często zadawane pytania dotyczące zarządzania Workslop w Teams
Workslop to niskiej jakości wyniki generowane przez AI, które wymagają znacznego wysiłku ludzkiego w celu ich poprawienia, zweryfikowania lub odrzucenia, co ostatecznie powoduje więcej pracy niż oszczędza.
Zwróć uwagę na typowe oznaki, takie jak ogólnikowe sformułowania, błędy merytoryczne, powtarzające się struktury zdań oraz zawartość, która technicznie odpowiada na podpowiedź, ale pomija konkretny kontekst lub niuanse, które uwzględniłby ekspert.
Lepsze podpowiedzi są pomocne, ale nie wystarczające. Prawdziwa profilaktyka wymaga zintegrowanych systemów cyklu pracy, które obejmują jasne standardy jakości, formalne punkty kontrolne oraz kulturę zespołową traktującą wyniki AI jako punkt wyjścia, a nie gotowy produkt.
Odpowiedzialność jest wspólna. Każdy powinien zawsze samodzielnie sprawdzać swoją pracę wspomaganą przez AI przed jej przesłaniem, ale liderzy muszą wdrożyć strukturalne punkty kontrolne, aby nieprawidłowości nie trafiały do osób zatwierdzających bez sprawdzenia.