Aastakümneid oli väikeettevõtete värbamisstrateegia lihtne: leida inimesi, kes suudavad tööd teha. Kui vajasite turundusjuhti, otsisite kedagi, kes oskaks kirjutada reklaamtekste ja kujundada graafikat. Kui vajasite nooremanalüütikut, otsisite kedagi, kes suudaks hallata tabeleid. Me värbasime teostuse põhjal. Kuid kuna tehisintellekt väikeettevõtetele on muutumas spekulatiivsest trendist alustalaks olevaks tööriistaks, on see mudel muutumas ohtlikult vananenuks.
Olen viimase kahe aasta jooksul jälginud tuhandeid ettevõtteid, kes integreerivad tehisintellekti. On esile kerkinud muster, mida ma nimetan "AI-lõheks" (ingl 'AI Gap'). See on vahemik selle vahel, mida AI-tööriist toodab (umbes 80% ulatuses "piisavalt hea" mustand), ja lõpliku kõrge väärtusega tulemuse vahel, mis ettevõtte jaoks tegelikult tulemusi toob. Enamik omanikke arvab, et nad saavad selle lõhe ületada lihtsalt tarkvara juurde ostes. Nad eksivad. Lõhe ületatakse värbamisstrateegiat muutes. Teie järgmine suurepärane töötaja ei tohiks olla "looja", kes ehitab kõike nullist; ta peab olema "toimetaja", kes kureerib, viimistleb ja juhib.
Teostusliku arbitraaži lõpp
💡 Kas soovite, et Penny teie ettevõtet analüüsiks? Ta kaardistab, millised rollid AI võib asendada, ja koostab etapiviisilise plaani. Alustage tasuta prooviperioodi →
Ajalooliselt põhines ettevõtlus sellel, mida ma nimetan "teostuslikuks arbitraažiks". Te palkasite keegi, sest tal oli spetsiifiline tehniline oskus, mille õppimiseks teil polnud aega või võimekust. Nad olid "tegijad". Selles mudelis peitus väärtus väljundis — valmis artiklis, tasakaalus bilansis, kodeeritud maandumislehes.
AI on hävitanud toore teostuse väärtuse. Kui LLM suudab koostada 1000-sõnalise blogipostituse kuue sekundiga või tööriist automatiseerida 90% teie pangaandmete vastavusse viimisest, ei ole "tegemine" enam esmaklassiline oskus. See on tarbekaup. Kui värbate endiselt kandidaadi võimekuse põhjal täita manuaalseid ülesandeid, maksate üle teenuse eest, mille maksumus läheneb kiiresti nullile.
See muutus on see, mida ma nimetan "arhitektuurseks pöördeks". Me liigume maailmast, kus inimesed on tellised, maailma, kus inimesed on arhitektid. Tellised (teostus) on nüüd külluses ja peaaegu tasuta. Arhitektuur (strateegia, kureerimine, "miks") on koht, kus peitub nappus — ja seega ka väärtus.
Tutvustame "kureerimislage"
Oma töös erinevates sektorites olen märganud nähtust, millele andsin nimeks "kureerimislagi" (ingl 'Curation Ceiling'). Kuna AI võimaldab meil toota 10 korda suuremat mahtu, ei ole ettevõtte kitsaskohaks enam tootmisvõimekus. See on võime seda mahtu filtreerida, viimistleda ja tagada selle kvaliteet.
Ettevõte, mis kasutab AI-d 50 geneerilise LinkedIn-postituse postitamiseks nädalas, põrkub lõpuks vastu kureerimislage. Nende auditoorium lülitub välja, sest sisul puudub hing, nüansid ja strateegiline kooskõla. Nende edu piir ei ole AI kiirus, vaid inimese puudulik toimetuslik järelevalve.
Kui värbate töötajat AI-lõhe täitmiseks, otsite kedagi, kes suudaks sellest laest läbi murda. Nad ei kasuta lihtsalt AI-d; nad juhendavad seda. Nad mõistavad, et AI on hiilgav, väsimatu, kuid aeg-ajalt hallutsinatsioone nägev praktikant. Nad pakuvad seda "täiskasvanu ruumis" tüüpi järelevalvet, mis muudab geneerilise AI-väljundi ettevõtte intellektuaalseks varaks.
EDIT-raamistik: uus värbamismudel
Kui me ei värba enam "tegemise" jaoks, siis mille jaoks me värvame? Soovitan väikestel ja keskmise suurusega ettevõtetel (VKE) uute talentide hindamisel AI-keskses maailmas kasutusele võtta EDIT-raamistiku.
1. Extract (Väljavõtmine – viibete koostajad)
Kas kandidaat suudab AI-st välja võtta parima võimaliku algpunkti? See ei ole ainult "viipeprojekteerimine" (mõiste, mis on tõenäoliselt kolme aasta pärast vananenud). See puudutab kontekstuaalset intelligentsust. Kas nad suudavad pakkuda AI-le sügavat ärikonteksti, kliendiprofiili andmeid ja strateegilisi piiranguid, mis on vajalikud kvaliteetse esimese mustandi saamiseks?
2. Direct (Juhtimine – orkestreerijad)
"Toimetaja" tüüpi töötaja teab, kuidas tööriistu omavahel ahelaks ühendada. Nad ei kasuta ainult ChatGPT-d; nad vaatavad, kuidas integreerida see oma personalitarkvara kuludega, et automatiseerida uute töötajate sisseelamist, või kuidas kasutada seda oma CRM-i andmete analüüsimiseks. Nad juhivad töövoolu läbi mitme süsteemi.
3. Inspect (Kontrollimine – kriitikud)
See on kõige kriitilisem oskus. Kas inimene märkab, kui AI-l on vale? Kas nad tuvastavad, kui tekst kõlab robotlikult või kui andmestikku on valesti tõlgendatud? AI-ga loodud müra maailmas on "maitse" äriline vallikraav. Maitset ei saa õpetada, kuid selle järgi saab värvata.
4. Transform (Muutmine – väärtuse lisajad)
Toimetaja võtab AI 80%-lise väljundi ja lisab sellele "viimase miili" väärtuse. See on inimlik puudutus — isiklik anekdoot, ebatavaline sisekaemus või spetsiifiline regionaalne nüanss, mida AI ei saa kuidagi teada. Siin peitub investeeringu tasuvus (ROI).
Valdkondadeülesed mustrid: tervishoiust jaekaubanduseni
Näeme sama muutust igas valdkonnas, mida ma jälgin. Tervishoius suudab AI nüüd röntgenipilte uskumatult täpselt analüüsida. Radioloogi roll on nihkumas murru leidmiselt (teostus) kliinilise tähtsuse tõlgendamisele patsiendi jaoks (kureerimine).
Jaekaubanduses suudab AI hallata laoseise ja ennustada kaubadefitsiiti. Kaupluse juhataja roll nihkub kastide loendamiselt kliendikogemuse kureerimisele vastavalt andmete soovitustele. Isegi rahanduses on üleminek selge. Te ei vaja raamatupidajat tšekkide manuaalseks sisestamiseks; te vajate strateegilist mõtlejat, kes suudab kasutada AI-põhiseid teadmisi rahavoogude juhtimiseks. Seetõttu vaatavad paljud ettevõtted, kellega ma koostööd teen, traditsioonilistest rollidest kaugemale ja uurivad, kuidas Penny on võrreldav sisseostetud finantsjuhiga, et saada kõrgema taseme nõustamist.
"Agentuuri maks" ja tööjõu uus ökonoomika
VKE-d on pikka aega maksnud seda, mida ma nimetan "agentuuri maksuks". See on lisatasu, mida maksate välistele pakkujatele teostustöö eest, mida nende nooremtöötajad tõenäoliselt juba AI-ga teevad. Kui maksate agentuurile £2,000 kuus "sisuloome" eest ja nad kasutavad AI-d 90% töö tegemiseks, maksate te nende efektiivsuse, mitte nende asjatundlikkuse eest.
Palgates siseselt "toimetaja", saate selle marginaali endale tagasi. Üks kogenud toimetaja, kes kasutab AI-d, suudab sageli asendada kolmeliikmelise traditsioonilise teostusmeeskonna väljundi. Kulude kokkuhoid ei ole lihtsalt marginaalne; see on transformatiivne. See nõuab aga muutust selles, kuidas te suhtute professionaalsetele teenustele ja koolitusele. Te ei koolita inimesi lihtsalt tööriista kasutama; te koolitate neid rakendama otsustusvõimet automatiseeritud keskkonnas.
Kuidas tunda toimetaja ära tööintervjuul
Kui soovite värvata AI-lõhe täitmiseks, lõpetage kandidaatidelt "testülesande" nullist tegemise palumine. Selle asemel proovige neid kolme tehnikat:
- Kriitika test: Andke neile AI-ga loodud töö (blogipostitus, projektiplaan või eelarve) ja paluge neil see põhjalikult üle vaadata. Ärge öelge neile, et see on AI-ga loodud. "Loojad" proovivad seda sageli pisut kohendada; "toimetajad" tuvastavad kohe sügavuse puudumise ja ütlevad teile täpselt, kuidas nad seda muudaksid.
- Tööriistahela väljakutse: Küsige neilt: "Kui peaksite täitma ülesande X poole lühema ajaga, kasutades ainult AI-tööriistu, millised kolm te omavahel ühendaksite ja miks?" Te otsite orkestreerimisoskusi, mitte lihtsalt tööriistade tundmist.
- Viipest-tooteni protsessi selgitus: Laske neil näidata projekti, mille nad on AI abil lõpetanud. Ärge vaadake lõpptulemust — vaadake iteratiivset protsessi. Kuidas nad AI-ga "suhtlesid"? Kuidas nad seda parandasid, kui see teelt kõrvale kaldus?
Inimene masina keskpunktis
Kuulen sageli ettevõtete omanikke väljendamas "automatiseerimisärevuse paradoksi": nad kardavad, et AI asendab nende meeskonna, kuid samas on nad pettunud, kui aeglaselt nende meeskond AI-d omaks võtab.
Lahendus ei ole inimeste asendamine; see on nende ametijuhendite asendamine.
Kui lõpetate oma meeskonnalt loojateks olemise nõudmise ja hakkate neile andma volitusi olla toimetajad, juhtub kaks asja. Esiteks tõuseb sageli nende tööga rahulolu, sest nad ei ole enam koormatud toore teostuse "tuima tööga". Teiseks muutub teie ettevõte märkimisväärselt säästlikumaks.
Oleme sisenemas ajastusse, kus üksikettevõtja või "mikromeeskond" suudab suurkorporatsioonid üle trumbata. Kuid nad saavad seda teha vaid siis, kui nad ületavad AI-lõhe inimliku otsustusvõimega. Tööriistad on siin. Võimekus on siin. Nüüd minge ja palkage inimene, kes oskab ohjasid hoida.