Koniec teatru produktywności: Dlaczego musimy przemyśleć, co czyni “dobrym pracownikiem” w erze sztucznej inteligencji

Przez lata organizacje łączyły produktywność z widocznym wysiłkiem: godzinami pracy, zapchanymi kalendarzami, szybkimi odpowiedziami na e-maile i długimi listami zadań. Dane pokazują pracownicy pracują dłużej niż kiedykolwiek, przy czym prawie jedna trzecia pracowników wraca do swoich skrzynek pocztowych o 22:00. Jednak więcej aktywności niekoniecznie przekłada się na większy wpływ.

Sztuczna inteligencja (AI) ujawnia, że staliśmy się niezwykle dobrzy w mierzeniu zajętości, podczas gdy często pomijamy to, co napędza firmę do przodu. Kiedy pracownicy mogą zautomatyzować godziny powtarzalnej pracy i skierować ten czas na rozwiązywanie problemów o wyższej wartości, powinniśmy przemyśleć produktywność.

Ta zmiana zmienia to, co oznacza być “dobrym pracownikiem”. Bardziej niż kiedykolwiek liderzy muszą pytać, kto tworzy największą wartość dla firmy, a nie kto wykonuje najwięcej pracy.

Teatr produktywności staje się coraz trudniejszy do ukrycia

Każda organizacja ma zadania, które utrzymują ludzi zajętych, nie tworząc przy tym wielkiej wartości.

Planowanie spotkań w wielu kalendarzach. Pogoni za zatwierdzeniami. Kopiowanie informacji między systemami.

Zmienia się to szybko dzięki AI. Prace rutynowe mogą być wykonane w sekundach. W związku z tym mierzenie pracowników objętością tych zadań mówi nam niewiele o ich wkładzie. Z teatrem produktywności, który zostaje ujawniony, ważne jest zrozumienie, jak pracownicy wykorzystują czas, który zyskali dzięki wydajności AI, aby podnieść swoją pracę i wkład.

Co czyni “dobrym pracownikiem” w erze AI

Rzeczywista okazja z AI leży w różnicowaniu między pracą, która nie wymaga już lub nadal wymaga ludzkiego wysiłku.

Weźmy rekrutację. Koordynowanie rozmów kwalifikacyjnych wśród wielu menedżerów ds. rekrutacji, kandydatów i stref czasowych może pochłonąć godziny każdego tygodnia. Jest to konieczne, ale nie wymaga myślenia strategicznego. Kiedy koordynatorzy ds. talentów rozpoznają to i zautomatyzują planowanie, zyskują czas na budowanie relacji z kandydatami, doradzanie menedżerom ds. rekrutacji i poprawę decyzji rekrutacyjnych.

Badania potwierdzają tę zmianę. Barometr pracy PwC z 2025 r. wykazał, że branże, które są najbardziej narażone na AI, doświadczyły niemal czterokrotnie wyższego wzrostu produktywności od czasu, gdy AI stała się powszechna, a przychód na pracownika wzrósł trzykrotnie szybciej niż w branżach mniej narażonych na AI.

Pracownicy, którzy prosperują w erze AI, na pewno staną się szybsi. Co więcej, rozwiną silniejszy instynkt, aby rozpoznać, gdzie ludzka ekspertyza tworzy największą wartość i gdzie technologia powinna zajmować się ich pracą rutynową.

Będą również ciekawi, aby eksperymentować z nowymi sposobami pracy z AI, ciągle budować swoją znajomość AI i otwarcie dzielić się tym, co działa, a co nie, ze swoimi zespołami, aby pomóc wszystkim poruszać się szybko.

Pomoc w rozwoju tego nastawienia u większej liczby pracowników to miejsce, w którym organizacje mają wielką okazję.

Wyposażanie pracowników w odpowiednie strategie AI dla lepszej produktywności

Proste udostępnienie pracownikom dostępu do narzędzi AI nie jest wystarczające, aby osiągnąć znaczące zyski produktywności.

Wiele organizacji spędziło ostatnie dwa lata na wprowadzaniu asystentów AI, chatbotów i pilotów. Chociaż te narzędzia mogą zaoszczędzić czas, dodanie izolowanych rozwiązań AI do istniejących sposobów pracy rzadko zmienia wyniki same w sobie.

Większa okazja polega na przebudowaniu sposobu, w jaki wykonuje się pracę.

Boston Consulting Group stwierdził, że 80% pracowników pracujących w ramach jasnej strategii AI zgłosiło wymierne wpływy biznesowe, w porównaniu z 60% pracowników, którzy mieli dostęp do narzędzi AI bez jasnej strategii. Gartner podobnie ostrzegał, że wiele organizacji ma trudności z uzyskaniem znaczących zysków produktywności, ponieważ nie przebudowały pracy wokół AI.

Największe zyski pochodzą z projektowania powtarzalnych przepływów pracy, które pozwalają AI na wykonywanie zadań rutynowych w całym procesie, podczas gdy pracownicy pozostają odpowiedzialni za nadzór, podejmowanie decyzji i wyjątki. Przepływy agentyków umożliwiają to, koordynując wiele działań w pojedynczym połączonym procesie, zamiast traktowania AI jako innego niezależnego narzędzia.

Rozważmy obsługę klienta. Jeśli klient musi zmienić zamówienie, tradycyjnie przedstawiciel serwisu mógł spędzić cenny czas na potwierdzeniu danych konta, sprawdzeniu stanu magazynu, aktualizacji systemu zarządzania zamówieniami, przetworzeniu zmian płatności i załatwieniu wysyłki. AI agentyków może skoordynować te rutynowe kroki w pojedynczym przepływie pracy w wielu systemach.

Posiadanie tego powtarzalnego przepływu pracy zmienia rolę pracownika. Czas może być teraz zainwestowany w rozwiązywanie złożonych problemów i upewnienie się, że każda interakcja kończy się najlepszym możliwym wynikiem. Są to momenty, które klienci zapamiętują i które wpływają na lojalność, retencję i wyniki biznesowe.

Ludzka ocena i ekspertyza stają się coraz ważniejsze

Podczas budowania hybrydowych sił roboczych, w których ludzcy pracownicy współpracują z AI, przewaga konkurencyjna ludzi coraz bardziej przesuwa się w kierunku unikalnych ludzkich zdolności.

System AI może polecić najszybsze rozwiązanie, ale ludzie rozumieją, czy jest to słuszne rozwiązanie. Ludzie mogą ważyć konkurencyjne priorytety, rozpoznać kontekst organizacyjny i kulturowy, budować zaufanie z klientami i kolegami oraz wiedzą, kiedy sytuacja wymaga elastyczności zamiast przestrzegania standardowego procesu.

Umiejętność AI staje się szybko podstawową umiejętnością w miejscu pracy. To, co odróżnia pracowników o wysokiej wydajności, jest ich zdolność do rozpoznania, gdzie technologia usuwa tarcie i gdzie ich własna ekspertyza ma największy wpływ na klientów, kolegów i wyniki organizacyjne.

Jeśli to jest to, czym jest wysoka wydajność i “dobry pracownik”, organizacje muszą przemyśleć, jak rozpoznają i nagradzają tę pracę.

Przywództwo musi przedefiniować sukces

Podczas gdy AI rozszerza sposoby, w jakie pracownicy mogą tworzyć wartość, liderzy HR powinni ponownie ocenić, czy ich obecne ramy wydajności w pełni odzwierciedlają te wkłady. Miary oparte na aktywności, takie jak godziny pracy, zamknięte bilety i odpowiedzi, długo były użytecznymi wskaźnikami, ale coraz bardziej mówią tylko część historii w organizacjach napędzanych przez AI.

AI nie tylko pomaga pracownikom wykonywać tę samą pracę bardziej efektywnie. Podczas gdy prace rutynowe są zautomatyzowane, pracownicy mają większą możliwość zajęcia się bardziej strategiczną pracą: rozwiązywaniem złożonych problemów, redukowaniem ryzyka biznesowego i odkrywaniem całkowicie nowych możliwości wzrostu. Te wkłady często mają szerszy i dłuższy wpływ na firmę niż poszczególne zadania, które AI zdjęło z ich talerza.

Rozmowy o wydajności powinny ewoluować, aby rozpoznać dodatkowe sposoby, w jakie pracownicy tworzą wartość. Obok ustanowionych wskaźników wyników biznesowych i tradycyjnych miar liderzy powinni rozpoznać pracowników, którzy używają AI do tworzenia wartości, która pomaga całej organizacji dostosować się szybciej.

Planowanie sił roboczych również musi ewoluować w kierunku hybrydowych sił roboczych. Decyzje o zatrudnieniu, projektowaniu pracy i rozwoju kariery nie mogą już odbywać się niezależnie od planowania technologicznego. Zanim organizacje zdecydują, jakie role potrzebują jutro, muszą najpierw zrozumieć, które przepływy pracy AI mogą zautomatyzować i gdzie ludzka ekspertyza tworzy największą wartość.

Popyt na umiejętność AI — zdolność do korzystania z i zarządzania narzędziami AI — wzrósł siedmiokrotnie w ciągu dwóch lat, szybciej niż jakakolwiek inna umiejętność w amerykańskich ogłoszeniach o pracę. Ale tworzenie siły roboczej z umiejętnościami AI wymaga od organizacji więcej niż tylko zapewnienia dostępu do najnowszych narzędzi. Ludzie są naturalnie ostrożni wobec zmian, szczególnie gdy wpływają one na to, jak ich praca jest mierzona. Liderzy mają odpowiedzialność za zapewnienie praktycznych wskazówek i szkoleń, dających pracownikom możliwość eksperymentowania z AI i uczenia się od siebie nawzajem, oraz ustanawiających jasne oczekiwania dotyczące ewoluujących miar sukcesu.

Jednym z przykładów praktycznych wskazówek jest model hub-and-spoke. Centralny komitet sterujący może ustanowić odpowiedzialne praktyki AI i strategiczne priorytety, podczas gdy mistrzowie AI w różnych funkcjach biznesowych mogą identyfikować przypadki użycia do eksperymentowania z AI. Pozwala to firmom na skalowanie wdrożenia AI w sposób spójny, jednocześnie pozwalając na elastyczność w rozwiązywaniu unikalnych wyzwań, z którymi mierzy się każda funkcja biznesowa.

Ostatecznie definicja “dobrego pracownika” ewoluuje w tym nowym środowisku. Pracownicy, którzy wyróżniają się, będą nadal budować swoją umiejętność AI, rozumieć, gdzie technologia tworzy wydajność i gdzie ich własna ekspertyza ma największy wpływ, oraz dzielić się swoimi doświadczeniami i najlepszymi praktykami z innymi.

Organizacje mają krytyczną rolę do odegrania w pomocy pracownikom w osiągnięciu tego nowego sukcesu. Przebudowując przepływy pracy, modernizując miary wydajności i wspierając kulturę, w której uczenie się i eksperymentowanie z AI są zachęcane, mogą tworzyć siły robocze, które są bardziej produktywne, większymi współtwórcami wartości biznesowej i lepiej przygotowane do przyszłości.