Искусственный интеллект не проваливается с работниками. Руководители проваливаются в переработке работы

Недавний опрос Google–Ipsos показал, что только 5% работников считают себя грамотными в области ИИ. Только 14% прошли обучение ИИ в прошлом году. И более половины считают, что ИИ просто не применимо к их работе. На первый взгляд, это выглядит как знакомая проблема – пробел в обучении, проблема осведомленности, возможно, даже сопротивление сотрудников.

Но данные раскрывают более глубокий парадокс. ИИ явно является стратегическим приоритетом на верху для фирм, таких как Accenture, которые сигнализируют, что владение ИИ повлияет на продвижение по службе. Однако внедрение остается поверхностным и фрагментированным на протяжении всей рабочей силы. Если ИИ перестраивает предприятие, почему он все еще кажется необязательным на местах?

Ответ лежит не в нежелании сотрудников, а в организационном и рабочем дизайне.

Иллюзия производительности

Многие организации внедряющие ИИ в своих рабочих процессах видят повышение производительности на индивидуальном или задачном уровне. Например, в разработке программного обеспечения разработчики, использующие ИИ-копилоты, сообщают о повышении производительности на 30-40% на индивидуальном уровне. Код пишется быстрее. Документация улучшается. Отладка ускоряется. Однако очень немногие компании видят соответствующее снижение на 30-40% инженерных затрат или пропорциональное расширение производства.

Почему? Потому что повышение производительности на отдельных участках не автоматически меняет экономику всего процесса. Итак, хотя рабочая нагрузка уменьшается дробно, вы не можете перестроить ПЛ на основе разбросанных экономий времени. Результатом является неудобная середина: скромные выигрыши в эффективности, растущие затраты на лицензии ИИ и нет структурного сдвига в том, как создается ценность. Это инкрементализм, замаскированный под трансформацию.

Скрытая человеческая стоимость

Есть также более тонкое и опасное последствие. Когда ИИ поглощает задачи, работа уменьшается, но не обогащается. Сотрудники экономят время, но не приобретают смысл. Организации освобождают часы без переопределения того, как эти часы создают ценность.

Если разработчик пишет код на 40% быстрее, что заполняет вакуум, который следует? Часы могут быть сэкономлены, но роль становится тоньше – менее сложной, менее осмысленной. Ожидания размываются. И менеджеры чувствуют давление, чтобы извлечь экономию затрат, которая не может быть чисто реализована. Панели показывают более высокую производительность, но результаты едва меняются.

Это скрытая стоимость наложения ИИ на существующие рабочие места. Он обеспечивает эффективность без повышения роли человека. Без намеренного переработки выигрыши остаются косметическими. Сотрудники чувствуют себя не вовлеченными, и предприятия в конечном итоге захватывают только часть истинного потенциала ИИ.

Это не проблема внедрения рабочей силы. Это проблема руководства и рабочего дизайна.

ROI по дизайну: Оркестрирование результатов посредством переработки рабочих процессов

Сегодня большинство внедрений ИИ начинается с неправильного вопроса: «Как мы можем применить ИИ к этой существующей работе?» Это отражает ошибку ранней цифровой эпохи – оцифровку того, что уже существовало, не переосмысливая, как создается ценность. Вы можете автоматизировать шаги и ускорить рабочие процессы, но если сам процесс не переработан, операционная модель остается в основном неизменной.

ИИ требует другого стартового пункта: если бы ИИ был родным для этого процесса, как бы мы спроектировали его с нуля?

Настоящее влияние заключается в переходе от задач, дополненных ИИ, к дизайну рабочих процессов, основанному на ИИ. Это начинается с результатов, а не эффективности. Цель – более быстрые выпуски продукции, более точные решения по риску, более персонализированные опыт клиентов, более низкие потери от мошенничества или более высокие показатели конверсии? Как только цель ясна, лидеры должны переосмыслить весь поток работы – что автоматизируется, где находится человеческая экспертиза, как меняются обязанности и как измеряется производительность.

Это может означать устранение шагов, переопределение ролей, сжатие циклов принятия решений и перераспределение полномочий. Только тогда повышение производительности становится структурным, а не дробным, а ROI выходит за рамки сэкономленных часов и достигает расширения маржи, роста выручки или снижения риска.

Сброс талантов

Когда рабочие процессы перерабатываются, роль человека должна эволюционировать тоже. Работа смещается от выполнения к суждению, принятию решений и ответственности. Руководство должно измениться на пяти фронтах;

Во-первых, переосмыслить набор персонала. Предприятия, основанные на ИИ, нуждаются в людях, которые могут рассуждать с первых принципов, быть креативными, ориентироваться в неопределенности и перерабатывать системы, а не просто эксплуатировать инструменты. Квалификация и стаж имеют меньшее значение, чем суждение, решение проблем и творческое принятие риска.

Во-вторых, преобразовать обучение. Классное обучение на подсказках и функциях не будет достаточно. Сотрудники должны участвовать в упражнениях по переработке – реальных, специфических для области задач, которые отражают сложность их фактической работы.

В-третьих, переработать карьерные пути. Продвижение по службе не должно быть основано на стаже или объеме задач. Оно должно быть основано на владении результатами, качестве принятия решений и создании ценности в средах, поддерживаемых ИИ.

В-четвертых, измерять то, что имеет значение. Если внедрение ИИ продолжает измеряться частотой использования инструментов или количеством развернутых лицензий, организации будут продолжать видеть инкрементальные выигрыши и растущее разочарование. Перестаньте отслеживать внедрение по частоте входа в систему. Начните отслеживать сжатие цикла времени, скорость принятия решений, снижение ошибок, рост выручки и улучшение затрат на обслуживание.

И, наконец, институционализировать изменения посредством передовых чемпионов ИИ. Этот переход не произойдет автоматически en masse; он требует катализаторов. Организации должны выявить и расширить полномочия агентов перемен – тех, кто естественно ориентирован на будущее, любопытен и открыт для перемен. Эти люди становятся умножителями перемен, демонстрируя, что возможно, и привлекая других вперед.

Момент переработки – сейчас

Данные, показывающие, что только 5% работников считают себя грамотными в области ИИ, не должны быть прочитаны как провал амбиций среди сотрудников. Они должны быть прочитаны как доказательство того, что организации еще не встроили ИИ в основную архитектуру работы.

Пока ИИ наложен на промышленные рабочие процессы, его влияние останется инкрементальным. Повышение производительности будет фрагментированным. Работа будет казаться уменьшенной, а не повышенной. ROI останется неуловимым. Компании, которые вырвутся вперед, не будут теми, кто развернет больше всего инструментов ИИ. Они будут теми, кто переработает саму работу структурированно, намеренно и исходя из результатов.