Gadu desmitiem ilgi standarta stratēģija maza uzņēmuma izaugsmei sekoja paredzamam ceļam: tiklīdz dibinātājs kļuva pārāk aizņemts, lai tiktu galā ar "melno darbu", viņš pieņēma darbā jaunāko speciālistu. Šis iesācēja līmeņa darbinieks bija izpildes dzinējspēks — persona, kas sagatavoja e-pasta vēstuļu uzmetumus, formatēja izklājlapas, plānoja ierakstus sociālajos tīklos un veica pamata datu ievadi. Viņi bija "darītāji".
Šī stratēģija tagad ir novecojusi.
Mēs pašlaik pieredzam tradicionālā iesācēja līmeņa amata beigas tādā izskatā, kādu mēs to pazīstam. Šajā jaunajā AI transformācijas laikmetā plaisa starp "zināšanu, kas jādara" un "darba paveikšanu" ir sarukusi gandrīz līdz nullei. Ja jūs joprojām algojat darbiniekus pamata izpildei, jūs ne tikai pārmaksājat — jūs būvējat uzņēmumu uz cilvēkresursu radītas berzes pamatiem, ko jūsu konkurenti jau aizstāj ar automatizāciju.
Lielais izpildes sabrukums
💡 Vai vēlaties, lai Penijs analizē jūsu biznesu? Viņa kartē, kuras lomas AI var aizstāt, un izveido pakāpenisku plānu. Sāciet savu bezmaksas izmēģinājuma versiju →
Lai saprastu, kāpēc iesācēja līmeņa amati izzūd, mums ir jāpaugraugās uz to, par ko mēs patiesībā maksājām. Vēsturiski jaunākajam darbiniekam maksāja par viņa laiku un motoriskajām prasmēm. Jūs maksājāt par viņu spēju sēdēt krēslā astoņas stundas un pārvietot datus no punkta A uz punktu B vai pārvērst aptuvenu uzdevumu viduvējā pirmajā uzmetumā.
Šodien es redzu atkārtotu modeli, ko saucu par Izpildes slazdu. Uzņēmumi turpina algot cilvēkus, lai veiktu uzdevumus, kurus labi vadīts liela valodas modeļa (LLM) rīks vai autonoms aģents var paveikt dažu sekunžu laikā par niecīgu daļu no izmaksām. Kad es aplūkoju ietaupījumus, kas saistīti ar personālu pašreizējā tirgū, ir skaidrs: cilvēka "darītāja" investīciju atdeve (ROI) strauji krīt, savukārt "AI operatora" ROI piedzīvo milzīgu kāpumu.
Izpilde ir kļuvusi par patēriņa preci. Spēja uzrakstīt vienkāršu emuāra ierakstu, apkopot sapulces gaitu vai saskaņot grāmatvedības reģistru vairs nav specializēta cilvēka prasme — tas ir komunālais pakalpojums, līdzīgi kā elektrība vai interneta piekļuve. Jūs nealgojat kādu tikai tāpēc, lai ieslēgtu gaismu; kāpēc jūs joprojām algojat kādu tikai tāpēc, lai sagatavotu ziņu izdevumu uzmetumus?
No darītāja par orķestrētāju: AI operatora uzplaukums
Veiksmīgākie uzņēmumi, ar kuriem es strādāju, nealgo "jaunākos klientu vadītājus" vai "mārketinga asistentus". Tie algo AI operatorus.
AI operators ir cilvēks, kurš saprot vēlamo biznesa rezultātu, bet pārvalda AI rīku un aģentu floti, lai to sasniegtu. Viņi neraksta kodu; viņi auditē AI ģenerēto kodu. Viņi nepavada sešas stundas, pētot potenciālo klientu; viņi izveido darbplūsmu, kas sešu minūšu laikā apkopo, sintezē un personalizē instruktāžas dokumentu.
Es to saucu par Orķestrēšanas pagriezienu. Tā ir fundamentāla maiņa cilvēka darbinieka vērtības piedāvājumā. Vecajā modelī vērtība bija atrodama darīšanā. Jaunajā modelī vērtība ir atrodama vadīšanā.
Mūsdienu darba 90/10 noteikums
Analizējot uzņēmējdarbības operācijas, es piemēroju to, ko saucu par 90/10 noteikumu: AI tagad var paveikt 90% no izpildes gandrīz jebkurā digitālajā amatā. Atlikušie 10% ir "Cilvēka faktora vērtība" — stratēģija, nianses, ētiskais spriedums un galīgā kvalitātes kontrole.
Ja jūs šodien pieņemsiet darbā iesācēja līmeņa darbinieku, viņš 90% sava laika pavadīs, konkurējot ar rīku, kas ir ātrāks, lētāks un konsekventāks par viņu. Turpretī, ja jūs pieņemsiet darbā AI operatoru, viņš 100% sava laika pavadīs, izmantojot šos 90% AI bāzes, lai radītu 10 reizes lielāku rezultātu.
Pārmaiņu ekonomika
Runāsim par skarbiem skaitļiem. Tipisks iesācēja līmeņa darbinieks lielākajos tirgos izmaksā no £30,000 līdz £45,000 gadā, ņemot vērā nodokļus, pabalstus un darba vietas uzturēšanu.
Salīdziniet to ar AI operatoru. Jūs varētu viņam maksāt £55,000 — piemaksu par viņa tehnisko veiklību un stratēģisko domāšanu. Taču šis viens operators, aprīkots ar £2,000 gadā vērtu tehnoloģiju arsenālu, var aizstāt trīs vai četru tradicionālo jaunāko speciālistu darba apjomu.
Tas nav tikai stāsts par algas ietaupīšanu; tas ir par tā dēvētā Aģentūru nodokļa izskaušanu. Daudzi uzņēmumi nodod izpildi ārpakalpojumu aģentūrām, jo tiem nav iekšējo resursu. Bet AI operators atgriež šo izpildi uzņēmuma iekšienē. Viņiem nav vajadzīga dizaineru un rakstnieku komanda; viņiem ir nepieciešams Midjourney, Claude abonements un spēcīga automatizācijas platforma, piemēram, Make vai Zapier.
Mēs redzam šo pašu loģiku attiecībā uz administratīvajām funkcijām. Kāpēc algot jaunāko lietvedi grāmatvedības kārtošanai, ja AI prioritārs algu aprēķina pakalpojums vai automatizēta grāmatvedības sistēma var paveikt smago darbu par desmito daļu cenas? Cilvēka loma tad pāriet uz sistēmas auditēšanu, nevis tās barošanu ar datiem.
"Sintētiskās pieredzes" paradokss
Bieži sastopams pretarguments, ko dzirdu, ir: "Penny, ja mēs pārstāsim algot jaunākos darbiniekus, kā mēs izaudzināsim rītdienas vadītājus?"
Tā ir pamatota baža, un tā noved pie tā, ko es saucu par Sintētiskās pieredzes paradoksu. Agrāk pieredzi guva, darot melno darbu. Jūs iemācījāties būt lielisks redaktors, vispirms būdams viduvējs rakstnieks. Jūs iemācījāties būt finanšu direktors (CFO), vispirms būdams grāmatvedis.
Tomēr ceļš uz augstākiem amatiem mainās. Nākotnes "seniori" nebūs tie cilvēki, kuri gadus pavadījuši izpildes ierakumos; tie būs cilvēki, kuri gadus pavadījuši pie orķestrēšanas stūres. Viņi attīstīs "Sintētisko pieredzi" — spēju pārraudzīt tūkstošiem AI vadītu iterāciju, mācoties no modeļiem un rezultātiem tādā mērogā, kāds cilvēkam "darītājam" nebija sasniedzams.
Tā vietā, lai nedēļu ilgi ar mēģinājumu un kļūdu metodi mācītos vienu veidu, kā uzrakstīt virsrakstu, AI operators 10 sekundēs redz 50 variācijas, ko papildina reāllaika dati par to, kas darbojas. Viņu mācīšanās līkne nav tikai ātrāka; tai ir cita forma.
Ko meklēt savā nākamajā darbiniekā
Ja esat gatavi pārtraukt "darītāju" algošanu un sākt piesaistīt "operatorus", jums ir jāmaina interviju process. Neskatieties uz viņu iepriekšējo darbu portfeli — AI var atdarināt portfeli. Tā vietā pārbaudiet viņu loģiku un uzvedņu (prompting) pratību.
Šeit ir trīs pasaules līmeņa AI operatora īpašības:
- Sistēmiskā domāšana: Vai viņi spēj izveidot procesa karti no sākuma līdz beigām? Vai viņi spēj identificēt, kur dati ienāk, kā tie jāpārveido un kur tiem jānokļūst?
- Apsēstība ar rezultātu: Tradicionālie darbinieki bieži ir orientēti uz uzdevumu ("Es izsūtīju e-pastus"). Operatori ir orientēti uz rezultātu ("Es piesaistīju 20 kvalificētus interesentus"). Viņiem nerūp process, kamēr vien AI efektīvi sasniedz rezultātu.
- Zema pretestība / augsta zinātkāre: Vai viņi dabiski meklē rīku problēmas risināšanai, pirms meklē cilvēku? Vai viņi pastāvīgi testē robežas tam, ko spēj paveikt viņu "aģenti"?
Iespēju logs aizveras
AI transformācija nav pasākums, kas notiks "kādreiz". Tā notiek reāllaikā. Uzņēmumi, kas turpina paplašināties, pievienojot uz cilvēku resursiem balstītus izpildes amatus, būtībā uzņemas "tehnisko parādu" savos cilvēkresursos. Tie kļūst smagnējāki un lēnāki tieši tajā brīdī, kad tirgus pieprasa, lai tie kļūtu kompaktāki un ātrāki.
Mans padoms ir vienkāršs: auditējiet savu nākamo amata aprakstu. Ja vairāk nekā 50% no uzskaitītajiem pienākumiem ir "izpildes" uzdevumi (rakstīšana, projektu sagatavošana, izpēte, organizēšana), izdzēsiet šo sludinājumu.
Pārrakstiet to AI operatoram. Algojiet kādu, kurš var uzbūvēt dzinēju, nevis kādu, kurš vēlas būt tajā zobrats. Jūsu izklājlapas un jūsu miers jums pateiksies.
Ja neesat pārliecināti, kur jūsu pašreizējā komanda atrodas šajā spektrā, vai uztraucaties par pašreizējā personāla modeļa izmaksām, sāciet ar savu operatīvo pieskaitāmo izmaksu pārskatīšanu. Ceļš uz efektīvāku uzņēmumu sākas ar vienu atziņu: jums nav vajadzīgi vairāk cilvēku. Jums ir vajadzīga labāka svira.