Podjetja, ki zmanjšujejo delovno silo za umetno inteligenco, bodo izgubila tistim, ki tega niso storila

Obstaja različica sprejemanja AI, ki izgleda pametno na preglednici. Manj ljudi, nižja plačna lista, isti rezultat. To je različica, ki se trenutno tiho izvaja v zasedalni soba, zavita v jezikovane o učinkovitosti in transformaciji.

To je tudi različica, ki bo tem organizacijam v naslednjih petih letih stala dragocene.

To ni argument proti AI. Je to argument za pravilno uporabo – in razlika je bolj pomembna, kot si večina vodstvenih osebja trenutno zaveda.

Premoženost, ki jo zmanjšujejo, je tista, ki je ne morejo znova zgraditi

Ko se organizacija zmanjša kot odziv na zmogljivost AI, se predpostavlja, da je odstranjeno delo imelo vrednost. Da je sama naloga – poročilo, analiza, e-pošta, vnos podatkov – bil razlog, zakaj je vloga obstajala.

Ta predpostavka je napačna.

Prava vrednost, ki sedi v večini ekip, ni delo, ki ga proizvajajo. To je znanje, ki ga nosijo. Kako se podjetje dejansko posluje. Kje so robni primeri. Zakaj se določene odločitve sprejemajo na ta način. Kaj si stranke resnično mislijo, ko se pritožujejo na specifičen problem. Kontekst, ki se nikoli ne pojavi v dokumentu postopka, ker ne sme – ker to že ve prava oseba.

To znanje je institucionalno. Gradi se v času. Izjemno je težko ponovno zgraditi, ko se odide. In zdaj organizacije to prepuščajo v zameno za kratkoročne zmanjšane stroškov, ne da bi se v celoti zavedali, kaj izgubljajo.

AI ne nadomešča presojo. To jo pomnoži.

Organizacije, ki bodo prišle do dobrih rezultatov, niso tiste, ki so uporabile AI za isto delo z manj ljudmi. So tiste, ki so uporabile AI za znatno več dela z enako število ljudi – ali z ljudmi, ki so bolje postavljeni za uporabo svoje presoje v velike merilu.

To je temelj drugačen model poslovanja. Namesto da bi nadomestile izhod člana ekipe, AI razširja njihov doseg. Trženjska ekipa, ki je prej vodila eno kampanjo hkrati, lahko zdaj upravlja pet. Analitik, ki je tri dni porabil na poročilo, ga lahko zdaj ustvari zjutraj in preostanek tedna porabi na interpretacijo in strategijo. Vodja uspeha strank, ki je upravljal trideset računov, lahko zdaj smiselno sodeluje sto.

Človek ni izključen iz enačbe. Človek je enačba. AI je to, kar to enačbo naredi hitrejšo.

Poslovno znanje je konkurenčna prednost – vendar le, če ga obdržite

Obstaja seštevni učinek institucionalnega znanja, ki se ne pojavi v metriki zaposlenosti. Izkušene ekipe sprejemajo boljše odločitve. Prej opazijo težave. Podjetje dovolj globoko razumejo, da nove orodja – vključno z orodji AI – uporabljajo na način, ki se res ujema s kontekstom organizacije.

Sistem AI je le toliko koristen, kolikor je dobra presoja, ki ga usmerja. Poziv, napisan s strani osebe, ki globoko razume osnovo strank, proizvod in operativne omejitve, bo ustvaril nekaj kategorično bolj dragoceno kot isti poziv, napisan za novo najeto osebo, ki deluje iz kratkega povzetka. Kontekst ni mehka prednost. To je trdna.

Ko si organizacije vzamejo izkušene člane ekipe v prid učinkovitosti, ki jo vodi AI, pogosto prepozno odkrijejo, da AI deluje znatno bolje, ko so ljudje, ki resnično razumejo podjetje, tisti, ki ga vodijo.

Prava vprašanja, ki si jih je treba postaviti

Namesto da bi se vprašali "kje lahko AI nadomesti ljudi?" je bolj koristno vprašanje: "kje lahko AI vrne našim ljudem čas, ki ga izgubljajo za naloge, ki ne zahtevajo njihove presoje?"

Večina organizacij ima precejšnje količino visoko usposobljenega časa, ki ga absorbira nizko usposobljenemu delo. Administracija, oblikovanje, načrtovanje, osnovno poročanje, prva osnutka. To so področja, kjer AI lahko zagotovi pravo olajšavo – ne s tem, da bi odstranil vloge, temveč z odstranitvijo trenja, ki preprečuje izkušenim ljudem, da delujejo na najbolje ravni.

Ekipe, ki si ta čas vzamejo nazaj in ga preusmerijo k delu, ki ga lahko delajo samo oni – upravljanje odnosov, strateško razmišljanje, reševanje zapletenih problemov, niuancirano odločanje – bodo imele smiselno prednost. Ne zato, ker imajo nižje stroške. Ker imajo večjo zmogljivost.

Trajnostni model izgleda drugače

Dobro izvedeno sprejemanje AI bi moralo povzročiti ekipe, ki so bolj učinkovite, bolj osredotočene in bolj sposobne izročiti na ravni, ki prej ni bila dosegljiva. Naj bi naredilo znanje v organizaciji bolj dostopno, ne bolj odveč.

Organizacije, ki to razumejo, bodo nalagale v usposabljanje svojih ekip, da delajo ob orodjih AI, namesto da bi jih nadomestile. Bodo ravnale s poslovnim znanjem kot z infrastrukturo. Gradili bodo procese, pri katerih AI obvladuje količino in ljudje globino.

To ni previdnejša različica sprejemanja AI. Je bolj ambiciozen. Ker od AI zahteva, da naredi nekaj težjega kot nadomestitev človeškega proizvoda – zahteva od nje, da pomnoži človeški potencial.

Podjetja, ki zdaj zmanjšujejo delovno silo za absorpcijo stroškov AI, naredijo kratkoročni dogovor z dolgoročnimi posledicami. Tiste, ki ohranijo svoje ekipe in nalagajo v to, kako te ekipe delajo z AI, gradijo nekaj bolj trajnega.

Razlika med tema dvema pristopom bo postala vidna prej, kot misli večina.

Libertas Software Research gradi lastne programske rešitve, zasnovane za podporo načinu, kako modernih ekip dejansko delujejo. Če razmišljate o tem, kako se orodja AI vključujejo v delovanje vaše organizacije, vzpostavite stik.