Az érzelmi intelligencia arra a képességünkre utal, hogy felismerjük, megértsük és kezeljük saját és mások érzelmeit. Olyan területeket foglal magában, mint az önismeret, az empátia és az érzelmi szabályozás. Ezek kritikus fontosságúak a hatékony kommunikáció, az együttműködés és a  probléma-megoldás, de a vezetői szerep szempontjából is. Míg a mesterséges intelligencia kiválóan alkalmas a rutinfeladatok automatizálására és a nagy adathalmazok elemzésére, a fejlesztések a közelmúltban lehetővé tették, hogy a gépek egyre pontosabban értelmezzék az emberi érzelmi állapotokat és megnyilvánulásokat, ráadásul reagáljanak is azokra.

Vajon hogyan kapcsolódik össze az AI és az EQ?

A mesterséges és az érzelmi intelligencia kombinálása óriási lehetőségeket rejt magában és a technológia nem akadályként, hanem hídként szolgálhat egy empatikusabb és dinamikusabb munkakultúra felé, ezt pedig már több vállalat is felismerte, sőt alkalmazta is. A mesterséges intelligencia (AI) és az érzelmi intelligencia (EQ) integrációja átalakíthatja a csapatok kommunikációját, együttműködését és eredményességét a vállalaton belül.

Ebben a cikkben összegyűjtöttem néhány valós üzleti esetet, amikor az AI és az EQ integrálása segítette a fejlődést és az előrelépést, valamint néhány tippet is, hogyan lehet ez a segítségedre a te vállalkozásodban is.

1. A munkahelyi érzelmek dekódolása

A munkahelyi interakciók érzelmi kontextusának megértése a munkavállalók elégedettségének és teljesítményének erőteljes előrejelzője is lehet. A hagyományos munkavállalói elkötelezettségi felmérések gyakran nem képesek valós idejű érzelmi állapotokat vagy árnyalt visszajelzéseket biztosítani, ráadásul ezek a felmérések általában éves vagy féléves gyakorisággal történnek. Az AI-alapú érzelem-elemzés és érzelem-felismerés legújabb fejlesztései azonban átalakíthatják a HR-csapatok és a vezetők érzelmi adatokhoz való hozzáférését.

• Érzelem-elemző platformok: Ezek a platformok természetes nyelvi feldolgozást (NLP) használnak az e-mail és üzenetváltások vagy a felmérések válaszainak érzelmi tartalmú vizsgálatára. Az érzelem-értékelő eszközök például számszerűsíthetik az olyan érzelmeket, mint a frusztráció, az optimizmus vagy a stressz az írásos visszajelzésekben, figyelmeztetve a vezetőket a potenciális morális problémákra, mielőtt azok eszkalálódnának. Ez lehetővé teszi a vezetők számára, hogy proaktívan cselekedjenek és a támogató csapatkörnyezetet elősegítsék az olyan problémák kezelésével, mint a munkaterhelés kiegyensúlyozatlansága vagy az elismerési hiányosságok.
  
  
• Hang- és arcfelismerés: A mesterséges intelligencia algoritmusok mostantól elemzik a hangszínt és a mikrokifejezéseket a virtuális megbeszélések során, hogy felmérjék a résztvevők kollektív energiáját, a stressz-szintet vagy a figyelem mértékét. Ha a csapat energiája csökken, vagy a stressz jelzései emelkednek, a rendszer figyelmeztetni tudja az értekezletek vezetőit, hogy módosítsák a napirendet vagy ütemezzék be a szüneteket, így az interakciók pozitívak és produktívak maradhatnak.

A Salesforce AI asszisztense, az Einstein empatikus ügyfélszolgálati funkciókat biztosít, például az élő csevegés adataiból felméri a hangulatot, és így módosítja a válaszokat.

A Microsoft pedig, aki az egyik legnagyobb szereplő a mesterséges intelligencia területén, köszönhetően annak is, hogy milliárdokat fektetett többek között az OpenAI-ba. A vállalat azonban azt is feladatának tűzte ki, hogy a technológiát a saját, több mint 200 000 alkalmazottat foglalkoztató munkaerején belül is elterjessze. Christopher J. Fernandez, a Microsoft HR alelnökének 2024-ben megjelent LinkedIn-bejegyzése pedig betekintést nyújt abba, hogy eddig mivel foglalkoztak. A Microsoft - többek között - MI alapú eszközöket használ a munkavállalói visszajelzések és elkötelezettségi adatok elemzésére. Ezek a rendszerek felméréseket, chat-adatokat és nyílt végű kommentárokat dolgoznak fel, hogy azonosítani tudják a morál, a munkavállalói elégedettség és a munkahelyi problémák tendenciáit.

Hogyan alkalmazhatod ezt a gyakorlatban?

- Próbálj ki AI-alapú hangulatelemző eszközöket a munkavállalók hangulatának valós idejű nyomon követésére.

- Támogasd a munkatársakat, hogy rövid, gyakori felmérésekkel vagy nyílt végű megjegyzések formájában adjanak visszajelzéseket.

- Mielőbb reagálj az azonosított aggodalmakra empátia közvetítésével és konkrét, támogató intézkedések felvázolásával.

Tipp:

Mint minden változás, az AI eszközök bevezetése is természetes módon bizalmatlansággal társulhat. Annak érdekében, hogy csökkentsd a bizalmatlanságból fakadó bizonytalanság-érzést, tedd átláthatóvá, anonimmá és önkéntessé az érzelmi adatok gyűjtését a bizalom kiépítése és a további fejlesztések előmozdítása céljából.

2. A kommunikáció hatékonyságának fokozása

Mindannyian tudjuk, hogy a hatékony és tiszta kommunikáció alapvető fontosságú az együttműködések kialakításához, mégis a félreértések továbbra is a munkahelyi konfliktusok és az eredménytelen munkavégzés egyik fő okainak tekinthetőek. A mesterséges intelligencia alapú kommunikációs platformok segíthetnek a csapatoknak a megértésben, így hidakat építhetnek a kulturális különbségek között, automatizálhatják a hétköznapi információ-megosztást és nyílt párbeszédre bátoríthatnak.

• AI-alapú kommunikációs platformok: A mesterséges intelligenciával integrált eszközök - például a Microsoft Teams és a Slack - olyan funkciókat kínálnak, mint az intelligens válaszok, a valós idejű nyelvi fordítások, az automatikus moderálás és az érzelmek beazonosítása. Ezek a képességek lehetővé teszik, hogy a kontinenseken és nyelveken átívelő csapatok könnyebben együttműködhessenek egymással.
  
  
• Személyre és közönségre szabott kommunikáció: A generatív AI-eszközök képesek elemezni a beszélgetési mintákat, majd javaslatokat tenni a hangnem vagy a nyelvezet kiigazítására, megelőzve a félreértéseket. Ha például egy csapattag üzenete túlságosan kritikusnak tűnik, a mesterséges intelligencia udvariasabb, együttműködőbb megfogalmazást javasolhat, ami segíthet abban, hogy az üzenet célba érjen.
  
  
• Értekezletek összefoglalása: Az AI-alkalmazások valós időben képesek átírni a megbeszéléseket, kihangsúlyozni a legfontosabb vitapontokat és biztosítani, hogy a csapat minden tagja összhangban maradjon a célokkal és a következő lépésekkel.

A MI egyik legfontosabb előnye a kommunikációban az, hogy hatalmas mennyiségű adatot képes valós időben elemezni, és ezáltal a döntéshozatalhoz akár kritikus fontosságú meglátásokat nyújtani. A Gartner jelentése szerint például azoknál a cégeknél, akik AI-alapú chatbot-okat használtak, 25%-al csökkent az ügyfélszolgálati lekérdezések száma. Hasonlóképpen, az olyan AI-vezértelt eszközök, mint a Salesforce, prediktív elemzést használnak a potenciális értékesítési lead-ek azonosítására, ami 30%-os növekedést eredményez a konverziós rátákban.

Hogyan alkalmazhatod te is?

- Integráld a hangszínelemző vagy érzelem-érzékelő bővítményeket az üzenetküldő és kommunikációs eszközökbe (például a Slack vagy a Teams).

- Aktiváld az MI által vezérelt értekezletek átírási és összefoglaló funkcióit, hogy feljegyzéseket készítsen és kiemelje a kulcsfontosságú döntéseket.

- Támogasd a csapattagokat, hogy használják a javasolt átfogalmazásokat az érzékenyítő  kommunikációhoz.

Tipp:

- Rendszeresen tekintsd át az összesített jelentéseket, hogy észrevedd a kialakuló kommunikációs trendeket, megelőzve a kiégést vagy a konfliktusok eszkalálódását.

3. Az együttműködés fokozása

A csapatteljesítmény akkor a legjobb, ha a csapattagok kamatoztatni tudják az erősségeiket a munkájukban, időben visszajelzést kapnak és a közös célok mentén igazodnak egymáshoz.

• Csapatdinamikát elemző agent-ek: A speciális AI-agent-ek képesek tanulmányozni a kommunikációs és munkafolyamat-mintákat, és célzott visszajelzést adnak a vezetőknek a szerepek eloszlásáról, az együttműködés szűk keresztmetszeteiről vagy a kihasználatlan képességekről. Ezek a meglátások segítenek a kiegyensúlyozottabban működő projektcsapatok összeállításában, a célok összehangolásában és annak biztosításában, hogy minden hang meghallgatásra találjon.

• Automatizált feladatok: Az MI-vezérelt projektmenedzsment platformok, mint például az Asana, a Trello, a monday.com vagy a Jira automatizálni tudják a feladatokat, azonosíthatják a szűk keresztmetszeteket és a jövőbeli kockázatokat a munkafolyamatok és a csoportos együttműködés javítása érdekében.

Az Accor Hotels, egy globális szállodacsoport, a mesterséges intelligencia segítségével optimalizálta a feladatok elosztását a takarító személyzet között, ami hatékonyabb működést és magasabb szintű vendégelégedettséget eredményezett.

Hogyan alkalmazhatod?

- Próbáld ki az adatvezérelt eszközöket a csapat-szerepek elemzésére, a szűk keresztmetszetek és kritikus pontok azonosítására és a munkaterhelés kiegyensúlyozására.

- Teszteld az automatizált munkafolyamatokat vagy feladatkiosztást kínáló lehetőségeket.

Tipp:

Biztosítsd, hogy a csapat minden tagja hozzáférhessen a megbeszélési jegyzetekhez és áttekintse azokat, és a közös megértés fenntartása érdekében bátorítsd az ezzel kapcsolatos beszélgetéseket és kérdéseket.

Következő lépések

• Kezdd kicsiben és tesztelj! Kísérleti jelleggel válassz ki egy mesterséges intelligencia eszközt, próbáld ki egy tesztidőszak keretei között, gyűjtsd a visszajelzéseket és ne feledkezz meg a bizalom és a pszichológiai biztonság megteremtéséről sem. Ha szeretnéd a következő szintre emelni ezt a javaslatot, akkor bevonhatod a munkahelyi csapatokat is a folyamatba a kezdetektől fogva. Ajánlj fel nekik 2-3 MI eszközt és add meg a lehetőséget a csapatoknak, hogy válasszanak, melyiket szeretnék tesztelni.

• A teljes kontextus érdekében kombináld a kvantitatív mesterséges intelligencia-meglátásokat a kvalitatív, személyes beszélgetésekkel és tapasztalatokkal.
  
  
• Szervezz érzelmi intelligencia workshop-okat, amelyek egyszerre segítenek az EI készségek fejlesztésében és az AI által generált meglátások alkalmazásában is.

Miközben a mesterséges intelligencia hatékony lehetőségeket kínál az érzelmek dekódolására és a csapatmunka javítására, a vállalatoknak gondosan meg kell védeniük magukat a lehetséges etikai  kockázatoktól, például az adatvédelem megsértésétől vagy a AI-értelmezésekre való túlzott hagyatkozástól. Az érzelmi adatok gyűjtésének és felhasználásának átláthatósága, valamint az érzékeny ügyekben az emberi faktorok fenntartása elengedhetetlen a bizalom kiépítéséhez.