Sfârșitul teatrului productivității: De ce trebuie să redefinim ce înseamnă un “lucrător bun” în era AI

De ani de zile, organizațiile au legat productivitatea de efortul vizibil: ore lucrate, calendare pline, răspunsuri rapide la e-mail și liste lungi de sarcini. Datele arată că angajații lucrează mai mult ca niciodată, cu aproape o treime dintre lucrători care se întorc la cutiile poștale la ora 22.00. Cu toate acestea, mai multă activitate nu se traduce întotdeauna într-un impact mai mare.

Inteligența artificială (AI) ne arată că am devenit remarjabili la măsurarea aglomerației, în timp ce adesea ignorăm ceea ce mișcă afacerea înainte. Când angajații pot automatiza ore de muncă repetitivă și redirecționa timpul către rezolvarea problemelor de valoare mai mare, ar trebui să reevaluăm productivitatea.

Această schimbare redefinește ceea ce înseamnă a fi un “lucrător bun”. Mai mult ca niciodată, liderii trebuie să se întrebe cine creează cea mai mare valoare pentru afacere, și nu cine lucrează cel mai mult.

Teatrul productivității devine imposibil de ascuns

Fiecare organizație are sarcini care țin oamenii ocupați fără a crea prea multă valoare.

Programarea întâlnirilor pe mai multe calendare. Urmărirea aprobărilor. Copierea informațiilor între sisteme.

Cu AI, lucrurile se schimbă rapid. Lucrul rutinier poate fi finalizat în secunde. Ca urmare, măsurarea angajaților după volumul acestor sarcini ne spune puțin despre contribuția lor. Cu teatrul productivității fiind expus, este important să înțelegem cum angajații folosesc timpul câștigat din eficiența AI pentru a-și îmbunătăți munca și contribuțiile.

Ce un “lucrător bun” în era AI

Oportunitatea reală cu AI constă în diferențierea între munca care nu mai necesită efort uman și cea care încă necesită.

Să luăm exemplul recrutării. Coordonarea interviurilor cu mai mulți manageri, candidați și fuse orare poate consuma ore în fiecare săptămână. Este necesar, dar nu necesită gândire strategică. Când coordonatorii de talente recunosc acest lucru și automatizează programarea, câștigă timp pentru a construi relații cu candidații, a consilia managerii și a îmbunătăți deciziile de angajare.

Cercetările susțin această schimbare. Barometrul locurilor de muncă AI al PwC din 2025 a constatat că industriile cel mai expuse la AI au experimentat o creștere a productivității de aproape patru ori mai mare de la momentul în care AI-ul generativ a devenit mainstream, în timp ce venitul pe angajat a crescut de trei ori mai rapid decât în industriile mai puțin expuse la AI.

Angajații care prosperă în era AI vor deveni cu siguranță mai rapizi. Mai important, însă, vor dezvolta o instinct mai puternic pentru a recunoaște unde expertiza umană creează cea mai mare valoare și unde tehnologia ar trebui să gestioneze munca lor rutinieră.

De asemenea, vor fi suficient de curioși pentru a experimenta noi modalități de lucru cu AI, pentru a-și construi în mod constant fluența AI și pentru a împărtăși ceea ce funcționează și ce nu cu echipele lor, pentru a ajuta pe toată lumea să progreseze rapid.

Ajutarea mai multor angajați să dezvolte această mentalitate este unde organizațiile au o oportunitate mare.

Echiparea angajaților cu strategii AI corecte pentru o productivitate mai bună

Simpla oferire a accesului angajaților la unelte AI nu este suficientă pentru a obține câștiguri semnificative de productivitate.

Multe organizații au petrecut ultimii doi ani introducând asistenți AI, chatbot-uri și copiloți. Deși aceste unelte pot economisi timp, adăugarea de soluții AI izolate la modalitățile existente de lucru rareori schimbă rezultatele de sine stătător.

Oportunitatea mai mare vine din redesenarea modului în care se desfășoară munca.

Boston Consulting Group a constatat că 80% dintre angajații care lucrează în cadrul unei strategii AI clare au raportat un impact măsurabil asupra afacerii, comparativ cu 60% dintre angajații care aveau acces la unelte AI fără o strategie clară. Gartner a avertizat, de asemenea, că multe organizații se luptă să realizeze câștiguri semnificative de productivitate, deoarece nu au redesenat fundamental munca în jurul AI.

Câștigurile cele mai mari provin din proiectarea unor fluxuri de lucru repetabile care permit AI să gestioneze sarcinile rutiniere de-a lungul întregului proces, în timp ce angajații rămân responsabili pentru supraveghere, luarea deciziilor și excepții. Fluxurile de lucru agențice fac acest lucru posibil, coordonând multiple acțiuni într-un proces conectat, în loc de a trata AI ca un instrument independent.

Să luăm exemplul serviciului clienți. Dacă un client are nevoie să schimbe o comandă, în mod tradițional, un reprezentant al serviciului clienți ar putea petrece timp valoros confirmând detalii ale contului, verificând stocul, actualizând un sistem de gestionare a comenzilor, procesând modificări ale plății și aranjând transportul. AI agențică poate orkestra aceste pași rutinieri de-a lungul mai multor sisteme în cadrul unui flux de lucru unic.

Avea acest flux de lucru repetabil schimbă rolul angajatului. Timpul poate fi investit acum în rezolvarea problemelor complexe și a asigura că fiecare interacțiune se încheie cu cel mai bun rezultat posibil. Acestea sunt momentele pe care clienții le rețin și care influențează loialitatea, retenția și performanța afacerii.

Judecata și expertiza umană devin mai importante

Pe măsură ce organizațiile construiesc forțe de muncă hibride – în care angajații umani colaborează alături de AI – avantajul competitiv al oamenilor se deplasează tot mai mult către capacitățile umane unice.

Un sistem AI poate recomanda cea mai rapidă soluție, dar oamenii înțeleg dacă este cea mai bună. Oamenii pot cântări prioritățile concurente, pot recunoaște contextul organizațional și cultural, pot construi încredere cu clienții și colegii și pot ști când o situație necesită flexibilitate în loc de urmarea procesului standard.

Alfabetizarea AI devine rapid o abilitate de bază a locului de muncă. Ceea ce separă angajații de înaltă performanță este capacitatea lor de a recunoaște unde tehnologia elimină fricțiunea și unde expertiza lor are cea mai mare influență asupra clienților, colegilor și rezultatelor organizaționale.

Dacă acesta este ceea ce înseamnă o performanță ridicată și un “lucrător bun”, organizațiile trebuie să reevalueze modul în care recunosc și recompensează această muncă.

Conducerea trebuie să redefină succesul

Pe măsură ce AI extinde modalitățile în care angajații pot crea valoare, liderii din domeniul resurselor umane ar trebui să reevalueze dacă cadrul actual de performanță captează pe deplin aceste contribuții. Măsurile bazate pe activitate, cum ar fi orele lucrate, bilețelele închise și răspunsurile, au fost de mult timp indicatori utili, dar ele spun doar o parte a poveștii în organizațiile alimentate de AI.

AI nu ajută doar angajații să finalizeze aceeași muncă mai eficient. Pe măsură ce sarcinile rutiniere devin automate, angajații au o capacitate mai mare de a se angaja în muncă strategică: rezolvarea problemelor complexe, reducerea riscurilor de afaceri și descoperirea unor oportunități de creștere complet noi. Aceste contribuții au adesea un impact mai larg și de durată asupra afacerii decât sarcinile individuale pe care AI le-a preluat de pe platoul lor.

Conversațiile despre performanță ar trebui să evolueze pentru a recunoaște modalitățile suplimentare în care angajații adaugă valoare. Alături de metricile de rezultate ale afacerii stabilite și măsurile tradiționale, liderii ar trebui să recunoască angajații care folosesc AI pentru a crea valoare care ajută întreaga organizație să se adapteze mai rapid.

Planificarea forței de muncă trebuie, de asemenea, să evolueze pentru forța de muncă hibridă. Deciziile despre angajarea, proiectarea postului și dezvoltarea carierei nu pot avea loc independent de planificarea tehnologiei. Înainte ca organizațiile să decidă care roluri au nevoie de mâine, ele trebuie mai întâi să înțeleagă care fluxuri de lucru pot fi automate de AI și unde expertiza umană creează cea mai mare valoare.

Cererea de fluență AI – capacitatea de a utiliza și gestiona uneltele AI – a crescut de șapte ori în doi ani, mai rapid decât pentru orice altă abilitate în anunțurile de job din SUA. Dar crearea unei forțe de muncă fluente în AI necesită mai mult decât ca organizațiile să ofere acces la cele mai noi unelte. Oamenii sunt în mod natural precauți cu schimbarea, în special atunci când afectează modul în care munca lor este măsurată. Liderii au responsabilitatea de a oferi îndrumări practice și instruire, de a da angajaților oportunități de a experimenta cu AI și de a învăța unii de la alții și de a stabili așteptări clare cu privire la modul în care se schimbă măsurile de succes.

Un exemplu de îndrumare practică este prin modelul hub-and-spoke. Un comitet central de conducere poate stabili practici responsabile AI și priorități strategice, în timp ce campionii AI din diferite funcții de afaceri pot identifica cazuri de utilizare pentru a experimenta aplicarea AI. Acest lucru permite afacerilor să adopte AI în mod consecvent, permițând totodată flexibilitatea de a rezolva provocările unice cu care se confruntă fiecare funcție de afaceri.

În cele din urmă, definiția unui “lucrător bun” evoluează în acest mediu nou. Angajații care se remarcă vor continua să-și dezvolte fluența AI, să înțeleagă unde tehnologia creează eficiență și unde expertiza lor are cea mai mare influență și vor împărtăși ceea ce funcționează și ce nu cu echipele lor, pentru a ajuta pe toată lumea să progreseze rapid.

Organizațiile au un rol critic în a ajuta angajații să atingă acest nou succes. Prin redesenarea fluxurilor de lucru, modernizarea măsurilor de performanță și promovarea unei culturi în care învățarea și experimentarea cu AI sunt încurajate, ele pot crea forțe de muncă mai productive, care contribuie mai mult la valoarea afacerii și care sunt mai bine pregătite pentru viitor.