AI-osaavuus on työvoiman taito, jonka organisaatiot eivät voi sivuuttaa

Organisaatiot laajentavat tekoälyn käyttöä nopeasti, mutta käyttöön pääsy ylittää työvoiman kyvykkyyden. Tutkimus Google ja Ipsos osoitti, että vaikka 40 % työntekijöistä käyttää tekoälyä työssä, vain 5 % on todella tekoälysujuvaa. Työntekijöille tekoälytyökalujen antaminen ei tarkoita, että he tietäisivät, milloin niitä käyttää, miten niiden tuloksia arvioida tai missä ihmispäätöksenteko on edelleen tarpeen. 

Tämän kuilun korjaaminen edellyttää, että organisaatiot käsittelevät AI-osaavuutta työvoiman kyvykkyytenä ja lopulta osana toimintamallia. Se ei ole tekninen taito, joka on varattu IT-tiimeille, datatieteilijöille tai varhaisille omaksujille. Työntekijöiden täytyy saada varmuus ja harkintakyky soveltaa tekoälyä todellisiin liiketoimintaongelmiin, haastaa sen tulokset ja ymmärtää, mitä tulisi ja mitä ei tulisi delegoida teknologialle. Johtajilla on myös nämä kyvyt, koska heidän roolinsa ei enää ole vain päättää, missä tekoäly otetaan käyttöön. Heidän täytyy suunnitella uudelleen, miten työ tehdään määrittelemällä, missä tekoäly voi toteuttaa, missä olemassa oleva teknologia voi mahdollistaa työn, ja missä ihmisen harkinta, suhteet ja vastuu tuottavat eniten arvoa. Tämä on siirtymä kohti tekoälysujuvaa organisaatiota. Se tarkoittaa toimintamallin suunnittelemista ihmisten, tekoälyn ja teknologian vahvuuksien ympärille. 

AI:n käyttöönotto ei ole sama kuin AI-osaavuus

Yksi helpoimmista virheistä, joita organisaatiot tekevät, on pitää tekoälyn käyttöä todisteena sen menestyksestä. Kirjautumiset, kyselyt, aktivoidut lisenssit, koulutuksen suorittaminen ja tokenien käyttö osoittavat, että työntekijöillä on pääsy teknologiaan, mutta ne kertovat vähän siitä, parantaako tekoäly työn tehokkuutta ja tarkkuutta. 

Gallup on raportoitu, että 65 % työntekijöistä sanoo tekoälyn parantaneen heidän yksilöllistä tuottavuuttaan, mutta vain 12 % sanoo sen muuttaneen työn toteutustapaa koko organisaatiossa. Tekoälyn antaminen työntekijöiden käsiin ei automaattisesti luo liiketoiminta-arvoa, erityisesti jos omaksuminen on ainoa menestysmittari. Organisaatioiden on katsottava käyttöönsä yli ja arvioitava, osaavatko työntekijät käyttää tekoälyä tehokkaasti. Tämä tarkoittaa oikeiden käyttötapausten tunnistamista, parempien kysymysten esittämistä, vaikuttavien mutta mahdollisesti virheellisten tulosten haastamista sekä sen tunnistamista, milloin konteksti, empatia tai harkinta ovat tärkeämpiä kuin puhdas älykkyys. 

Menestysmittareiden tulisi siirtyä sen mukaisesti. Organisaatioiden tulisi arvioida, parantaako tekoäly päätösten laatua ja nopeutta, luo parempia kokemuksia työntekijöille ja asiakkaille, poistaa vähäarvoista työtä ja vapauttaa ihmiset keskittymään harkintaan, luovuuteen, yhteistyöhön ja suhteisiin, joissa he tuottavat eniten arvoa. Lopulta tekoälyä tulisi mitata sen vaikutuksella liiketoiminnan suorituskykyyn, kuten suurempaan tuottavuuteen ja ketteryyteen, parempaan laatuun, kasvuun ja resilienssiin. 

Tämän kyvykkyyden rakentaminen vaatii enemmän kuin työntekijöiden opettamista, miten kysyä. AI-osaavuus tarkoittaa ymmärtämistä, milloin tekoälyä käytetään, miten sen tuloksia arvioida ja mitä tulisi pitää ihmisen käsissä. Tavoitteena ei ole enemmän tekoälyn käyttöä, vaan parempi työ tuloksena. 

Organisaatiot tarvitsevat tasapainoisen AI-osaajastrategian

Todellisuus on, että organisaatiot eivät voi palkata itsensä tekoälysujuvaan työvoimaan. He tarvitsevat edelleen asiantuntijoita, kuten AI-insinöörejä, datatieteilijöitä ja hallintohenkilöitä, mutta riittävää erikoisasiantuntemusta ei yksinkertaisesti ole tarpeeksi skaalassa, jonka useimmat yritykset vaativat. Tämä kyvykkyys on levitettävä koko organisaatioon. Suurempi mahdollisuus on kehittää nykyistä työvoimaa niin, että eri rooleissa olevat ihmiset voivat työskennellä tehokkaasti tekoälyn kanssa. 

Tämä tarkoittaa harkittua lähestymistapaa, missä rakennetaan, ostetaan ja lainataan kyvykkyyttä. Palkkaa asiantuntijoita, kun se tuottaa erottuvaa arvoa. Hanki ulkopuolista apua, kun tarve on erityinen tai tilapäinen. Roolien, joita tekoäly on tänään muuttanut, osalta investoi nykyisten työntekijöiden taitojen kehittämiseen. 

Sen tulisi myös muuttaa, mitä yritykset palkkaavat. Kun työkalut ja työn vaatimukset muuttuvat nopeasti, nykyisen teknologian hallinta kertoo vain vähän. Oppimisketteräisyys, uteliaisuus, kriittinen ajattelu ja harkinta nousevat arvokkaammiksi. Rekrytointitiimien tulisi kysyä, pystyykö henkilö oppimaan nopeasti, soveltamaan tietoa eri konteksteissa ja kriittisesti arvioimaan tekoälyn tuloksia sen sijaan, että hyväksyisi ne sellaisinaan. 

Kehityksessä on sama käytännönläheinen näkökulma. AI-kurssi voi opettaa perusteet, mutta osaavuus syntyy tekemällä. Anna ihmisille todellisia ongelmia ratkaistavaksi tekoälyn avulla, jotta he voivat testata, missä se säästää aikaa, parantaa tuloksia ja missä se epäonnistuu. Käytä esimiehiä, valmennusta ja poikkitoiminnallisia projekteja muuntamaan nämä kokemukset toistettaviksi käytännöiksi. 

Johtajien on tehtävä rajat selviksi. Työntekijöiden on tiedettävä, miksi tekoäly otetaan käyttöön, mitä ongelmaa se ratkaisee, missä kokeilu on kannustettua ja mitkä päätökset vaativat ihmisen omistajuutta. Ilman selkeyttä organisaatiot kohtaavat yhden kahdesta lopputuloksesta: ihmiset ovat haluttomia käyttämään tekoälyä tai he käyttävät sitä ilman riittävää harkintaa. 

Tavoitteena ei ole luoda tekoälyasiantuntijoiden työvoimaa; tavoitteena on luoda työvoima, joka toimii eri tavalla, koska tekoäly on läsnä. Ihmiset tarvitsevat selkeät suuntaviivat ja näkyvän ihmisen omistajuuden, jotta he voivat kokeilla luottavaisin mielin ilman, että harkintansa ulkoistetaan teknologiaan. 

The Microsoft Work Trend Index havaitsi, että vain noin yksi neljästä AI-käyttäjästä sanoo, että organisaationsa johto on selkeästi ja johdonmukaisesti linjassa tekoälyn kanssa. Deloitte on myös raportoitu, että suuremman AI-altistuksen omaavilla yrityksillä on noin 40 % korkeampi tuottavuuskasvu kuin vähäisemmän altistuksen omaavilla. Sen tutkimus havaitsi, että 53 % organisaatioista sanoo, että työntekijöiden kouluttaminen on heidän ensisijainen AI-osaajastrategiansa, verrattuna 36 %:iin, joka keskittyy erikoistuneen AI-osaamisen palkkaamiseen. 

Tämä kehitys on merkittävä, koska AI-strategia ei enää ole pelkästään teknologian hankintaa. Se on yhä enemmän työvoiman strategia. 

Johtajien on suunniteltava työ uudelleen ihmisten ja tekoälyn ympärille

AI-osaavuus on tärkeää, mutta ihmisten kouluttaminen käyttämään tekoälyä ilman, että työprosesseja muutetaan, jättää toimintamallin suurimmaksi osaksi muuttumattomaksi. Jos ihmiset palaavat samoihin rooleihin, prosesseihin ja työnkulkuun, organisaatiot hyödyntävät vain osan tekoälyn potentiaalista. Suurempi mahdollisuus on suunnitella työ uudelleen sen ympärille, mitä ihmiset ja tekoäly tekevät parhaiten — käyttää tekoälyä nopeuttamaan toteutusta ja parantamaan kokemuksia sekä soveltaa ihmisen harkintaa siellä, missä se tuottaa eniten arvoa. 

Data viittaa siihen, että suurin osa organisaatioista tekee juuri tätä. Vain 16 % organisaatioista on täysin uudistanut roolit, prosessit ja toimintamallit integroidakseen tekoälyn työhön. Ne, jotka priorisoivat työn suunnittelua, ovat kuitenkin kaksi kertaa todennäköisemmin ylittäneet odotuksensa tekoälyn sijoitetun pääoman tuoton suhteen. 

Kuvitellaan esimies, joka valmistautuu vaikeaan keskusteluun työntekijän kanssa. Tekoäly voi koota suoritushistorian, tiivistää aikaisemman palautteen ja tunnistaa teemoja tai kysymyksiä, jotka kannattaa ottaa esille. Tämä voi säästää valmistautumisaikaa ja antaa esimiehelle parempaa tietoa. Mutta tekoälyn ei pidä johtaa itse keskustelua. Työntekijän ymmärtäminen, tilanteen lukeminen, empatia ja merkittävän päätöksen tekeminen kuuluvat edelleen esimiehelle. 

Sama pätee rekrytointiin. Tekoäly voi analysoida työmarkkinadataa, hoitaa hallinnollisia tehtäviä ja nostaa esiin malleja, joita rekrytoija saattaisi muuten käyttää tunteja etsien. Tämä luo kapasiteettia. Arvo syntyy siitä, mitä rekrytoija tekee sen kanssa: käyttää enemmän aikaa hakijoiden motivaation ymmärtämiseen, haastaa rekrytointipäällikön oletuksia tai neuvotella liiketoimintajohtajille henkilöstövalintoihin liittyviä kompromisseja. 

Tämä on se muutos, jonka organisaatioiden tulisi tavoitella, ei pelkästään tehtävien automatisointia, vaan tekoälyn käyttäminen kapasiteetin luomiseen ja sen tarkoituksellinen ohjaaminen työhön, jossa ihmiset tuottavat enemmän arvoa. 

Muuten on helppoa automatisoida huono prosessi ja päätyä nopeampaan, mutta silti huonoon prosessiin. Suurempi mahdollisuus on suunnitella työ uudelleen sen ympärille, mitä ihmiset ja tekoäly tekevät parhaiten. 

AI-osaavuus määrittelee tulevaisuuden työvoiman

AI-osaavuus tulee yhä enemmän olemaan peruskyky työvoimassa, aivan kuten digitaalinen lukutaito on tänä päivänä. AI‑natiivinen ei ole sukupolvi, eikä se ole nykyisten työkalujen hallintaa. Se on kyky ja ajattelutapa jatkuvasti oppia, kokeilla ja mukauttaa työn tekemistapaa tekoälyn kehittyessä. Alustat muuttuvat. Organisaatiot, jotka rakentavat kestävää kyvykkyyttä, investoivat ihmisiin, jotka pystyvät muuttumaan niiden mukana, tietäen milloin käyttää tekoälyä, milloin sitä kyseenalaistaa ja missä ihmisen harkinta on edelleen tärkeintä. 

Kun tämä kyvykkyys kypsyy, tekoäly ei enää ole pelkkä työkalukokoelma, vaan osa organisaation toimintaa. Ne organisaatiot, jotka saavat tämän oikein, eivät ole ne, joilla on eniten tekoälytyökaluja tai jopa korkeimmat omaksumisasteet. Ne ovat ne, joiden ihmiset pystyvät johdonmukaisesti muuntamaan tekoälyn paremmaksi työksi, paremmiksi päätöksiksi ja paremmaksi liiketoimintasuorituskyvyksi. 

Se on lopulta AI-osaavuuden mittari. Ei se, että työvoimasi käyttää tekoälyä, vaan se, että se johtaa parempaan työhön, parempiin päätöksiin, parempiin kokemuksiin ja parempaan liiketoimintasuorituskykyyn.