Операционный доверительный бутылочное горлышко: почему сотрудники действительно сопротивляются ИИ на рабочем месте

ИИ был доминирующей силой в последние годы, меняя основы того, как выполняется работа. Смотря вперед, прогноз среди руководителей все еще очень сильный, с 92% компаний планирующих увеличить свои инвестиции в ИИ к 2028 году. Среди сотрудников, однако, чувства вокруг ИИ гораздо более смешанные.

Согласно недавнему отчету, 52% работников беспокоятся о том, как ИИ повлияет на рабочее место, и еще 32% считают, что это приведет к меньшему количеству рабочих мест. Это сопротивление ИИ на рабочем месте является общей, но постоянной, барьером для успешного внедрения ИИ. Это также один из факторов, который часто связан с пробелами в навыках сотрудников или технической готовностью организации. Верно, что оба фактора играют роль в подпитке сопротивления ИИ. Реальная причина проблемы, однако, заключается в операционном доверии.

Где живет сопротивление и риск ИИ

Сопротивление является симптомом неопределенности – о том, как ИИ изменит принятие решений, кто будет нести ответственность, когда что-то пойдет не так, или какие контроли и ограничения будут установлены. Этот разрыв в операционном доверии не влияет только на сотрудников. Работодатели также не застрахованы.

Deloitte недавно обнаружил, что хотя 42% компаний считают, что их бизнес-стратегия хорошо подготовлена для внедрения ИИ, они также чувствуют себя менее подготовленными в плане инфраструктуры, данных, риска и талантов. Независимо от уровня старшинства, отсутствие контроля над данными или потеря данных, соблюдение отраслевых стандартов и потенциальные нарушения установленных рабочих процессов находятся на первом месте. Эти проблемы особенно актуальны в высокорегулируемых отраслях, где неправильное решение ИИ может иметь гораздо больший потенциальный исход.

Также существует реальный риск в автоматизации рабочих процессов, которые уже имеют недостатки или не имеют четкой структуры управления. В этих сценариях ИИ становится центром неудач, часто создавая больше трения и усиливая существующие ошибки выполнения. Ведь плохая система остается плохой, даже если она поддерживается ИИ. ИИ не исправляет сломанные системы. Он выполняет их быстрее. Вот где компании обычно сталкиваются с реальной проблемой.

Многие считают инструменты ИИ сами по себе основным источником риска. На самом деле, риск живет в операционной модели, в которую вводятся эти инструменты. На практике, большая угроза исходит от прикрепления ИИ к операционным моделям, которые никогда не были разработаны для поддержки передовой автоматизации в первую очередь. Особенно в масштабе. Этот подход является рецептом для ускорения проблем, которые организация пытается решить.

Встроенный ИИ и фактор человеческого суждения

ИИ работает лучше всего, когда он не удаляет человеческое суждение из уравнения, а перераспределяет, где живет суждение и как оно поддерживается. С этим подходом, границы принятия решений более четкие, последовательные и масштабируемые, с ИИ, работающим как инструмент, чтобы помочь организациям более эффективно и эффективно использовать человеческий опыт.

Мы еще далеки от эры ИИ, где человеческий вклад больше не нужен. Однако, отрасль достигла точки, где человеческое суждение должно быть применено по-разному, и более вдумчиво, чтобы получить максимальную пользу от ИИ. Золотой стандарт человеческих-ИИ отношений – это тот, где технология предоставляет информацию и контекст на скорости на основе данных, чтобы руководить работниками в принятии решений более высокого уровня и освобождать время для работы, которая действительно имеет значение.

Когда ИИ развертывается как отдельная инициатива, улучшения являются инкрементальными. Он, вероятно, ускорит повторяющиеся задачи или уменьшит ручной труд в таких областях, как административная работа, но это только поверхностное использование потенциальной ценности ИИ. Настоящая трансформация происходит, когда ИИ встраивается непосредственно в рабочие процессы, оркестрируя, как информация движется, от верха до низа.

Ясность является ключом для устойчивого внедрения ИИ

Только 41% людей в США готовы доверять ИИ. Учитывая, что эти системы влияют на то, как работают сотрудники, их производительность оценивается, и будущие перспективы работы, колебания не удивительны, но они не могут быть допущены. Компании должны построить доверие сотрудников, и обучение не может нести всю нагрузку. Операционная ясность является ключом.

Сотрудники должны понимать, где ИИ вносит свой вклад в рекомендации и где человеческое суждение остается авторитетным с самого начала. Они также должны знать, кто владеет решением, когда ИИ участвует. Видимость делает проверку надежности выходных данных ИИ проще и устанавливает чувство контроля и ответственности, как и четко установленные протоколы переопределения. Эти элементы являются основой сильного операционного доверия. Без них даже хорошо спроектированные системы могут испытывать трудности, с работниками, сомневающимися в рекомендациях, или даже полностью отказываясь от технологии в пользу исходных ручных процессов. Это только уменьшает общую ценность инвестиций в ИИ и укрепляет восприятие, что ИИ более разрушителен, чем эмансипирован.

Решение этой динамики на ранней стадии развертывания имеет важное значение. Организации, которые видят наибольший успех с внедрением ИИ, не рассматривают ИИ как разовое развертывание или изолированный проект ИТ. Вместо этого они подходят к этому как к эволюции операционной модели – начиная с переосмысления рабочих процессов, переопределения ролей и установления совместной ответственности во всей компании.

Руководители бизнеса, технические команды и партнеры по платформам каждый приносят разную часть пазла. Вызов не заключается в экспертизе, а в выравнивании. Руководители бизнеса понимают, какие результаты имеют наибольшее значение и как они связаны с долгосрочной стратегией. Инженеры и руководители ИТ понимают возможности и ограничения технологии. Партнеры по платформам приносят реальный опыт внедрения ИИ в производственных средах. Когда эти группы проектируют рабочие процессы вместе, ИИ становится выполнимым. Когда они не делают этого, он остается теоретическим.

Восприятие, что ИИ является чем-то, что навязывается, а не полезным инструментом, который был разработан с учетом мнения людей, которые будут им пользоваться, является еще одним значительным фактором, стоящим за сопротивлением на рабочем месте. Вовлечение команд первого уровня в переработку рабочих процессов переворачивает эту историю. Сотрудники получают возможность определить свои наиболее значимые болевые точки и стать активными участниками в определении того, как ИИ применяется ежедневно.

Настоящие результаты всегда будут более мощными, чем обещанное облегчение. Если сотрудники видят осязаемые доказательства того, что ИИ делает их рабочую жизнь лучше – будь то устранение скучной работы или помощь им в более глубоком изучении высококвалифицированной работы, которую они страстно любят – они более вероятно будут взаимодействовать с ним. Фактически, когда доверие к ИИ высоко, работники в 2,8 раза более вероятно будут использовать технологию ежедневно и экономить в среднем 2 часа в неделю, согласно Deloitte.

Сопротивление ИИ в конечном итоге является операционной проблемой. Организации, которые преодолеют ее, не будут теми, у которых есть наиболее передовые модели, а те, которые переработают то, как работа фактически выполняется, и сделают эту работу выполнимой, ответственной и ясной.

Эта перемена не происходит в изоляции. Она требует обязательства по сотрудничеству между функциями во всей компании и готовности быть адаптивными и переосмысливать устоявшиеся процессы. Как только внутренние системы оптимизированы для соответствия тому, как люди, живущие внутри них, действительно работают, доверие, согласие и устойчивое внедрение естественно следуют.