Pēdējo trīsdesmit gadu laikā viskonsekventākais padoms karjeras un biznesa jomā ir bijis: specializējieties. Mums teica, ka pasaule pieder hiperspeciālistiem — cilvēkiem, kuri par šauru konkrētas nozares segmentu zina vairāk nekā jebkurš cits. Manuālās izpildes pasaulē padziļinātas zināšanas bija vienīgais veids, kā izvairīties no kļūšanas par aizvietojamu preci.
Taču mēs vairs nedzīvojam tajā pasaulē. Kamēr AI transformācija pārņem korporatīvo vidi, ekonomiskā gravitācija mainās. Tehniskās izpildes latiņa ir pacelta tik augsti, ka vienkārši "prasme darīt savu amatu" vairs nav ilgtspējīgs aizsargvalnis. Tā vietā mēs novērojam jauna veida galvenā spēlētāja parādīšanos: AI polimāts.
Esmu novērojis šo modeli simtiem uzņēmumu. Uzņēmumi, kas kļūst efektīvāki, nevis vienkārši aizstāj vienu cilvēku ar vienu robotu. Tie aizstāj speciālistu izolētās nodaļas ar vienu universālistu, kurš prot orķestrēt duci dažādu AI aģentu.
"Dziļās nišas" aizsargvaļņa gals
💡 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 polimāti uzvar, mums ir jāaplūko, ko AI patiesībā nodara ekspertīzes izmaksām. Vēsturiski, ja jums bija nepieciešama augstas klases mārketinga stratēģija, funkcionējošs koda bāzes pamats un līgumu juridiskā pārbaude, jums bija nepieciešami trīs dārgi speciālisti. Katrs no viņiem pavadīja gadus, slīpējot ļoti šauru prasmju kopumu.
Šodien AI nodrošina "pietiekami labu" izpildi visās trīs šajās jomās par vidēja līmeņa SaaS abonementa cenu. Kad specializētās izpildes vienības izmaksas nokrītas līdz nullei, krītas arī speciālista vērtība.
Es to saucu par specializācijas slazdu. Tas ir brīdis, kad profesionālis saprot, ka viņa piecu gadu darbs, apgūstot specifisku sintaksi vai dizaina stilu, tagad var tikt aizstāts ar vienu uzvedni (prompt) piecu sekunžu laikā. Ja jūsu vērtība ir saistīta ar darīšanu, jūs esat slazdā. Ja jūsu vērtība ir saistīta ar lemšanu, jūs esat AI polimāts.
Iepazīstinām ar orķestrēšanas prēmiju
Ekonomikā, kurā pirmajā vietā ir AI, visaugstāk apmaksātā prasme nav kodēšana, rakstīšana vai datu analīze. Tā ir orķestrēšana.
Tas ir otrās pakāpes efekts, ko lielākā daļa uzņēmumu īpašnieku neievēro. Viņi domā, ka AI transformācija ir saistīta ar 20% ietaupījumu grāmatvedībā. Tā nav. Runa ir par to, ka viens asredzīgs universālists tagad var paveikt piecu cilvēku nodaļas darbu, darbojoties kā "Human-in-the-Loop" (cilvēks procesā) vairākām autonomām sistēmām.
Esmu to nosaucis par orķestrēšanas prēmiju. Tā ir būtiska vērtības starpība, kas rodas, kad kāds spēj savienot punktus starp dažādām funkcijām — mārketingu, operācijām, personālvadību un finansēm —, izmantojot AI kā tiltu.
Apsveriet profesionālo pakalpojumu izmaksas. Tradicionāli jūs maksājat par speciālista laiku. Jaunajā modelī jūs maksājat par polimāta nodomu. Polimātam nav jāzina, kā uzrakstīt skriptu; viņam ir jāzina, kas šim skriptam būtu jāsasniedz un kā tas iekļaujas plašākā biznesa ceļvedī.
Trīs AI polimāta pīlāri
Ja vēlaties pārveidot savu komandu (vai sevi) no speciālista par polimātu, jums jākoncentrējas uz trim konkrētām sintēzes jomām:
1. Starpnozaru likumsakarību meklēšana
Šī ir joma, kurā AI pašlaik saskaras ar grūtībām, bet cilvēki izceļas. AI var uzrakstīt lielisku emuāra ierakstu. Tas var arī analizēt peļņas un zaudējumu aprēķinu. Taču tam ir grūti saprast, ka klientu noturības kritumu 3. ceturksnī (finanses) faktiski izraisīja specifiskas balss toņa izmaiņas automatizētajos e-pastos (mārketings). Polimāts saredz šīs saiknes, jo viņš nav ierobežots vienā informācijas blokā.
2. Augstas precizitātes uzvednes un "gaume"
Kad izpilde kļūst par vispārpieejamu preci, gaume kļūst par galveno atšķirības zīmi. Kad ikviens var ģenerēt logotipu vai stratēģijas dokumentu, uzvar tas, kuram ir izsmalcināta estētiskā vai stratēģiskā izjūta, lai zinātu, kurš rezultāts patiešām ir pasaules līmeņa. Polimāts izmanto AI, lai radītu desmit iterācijas, un pēc tam izmanto savu cilvēcisko ekspertīzi, lai izvēlētos to 1%, kas patiešām dos rezultātu.
3. Rīku kopuma orķestrēšana
Polimāts neizmanto tikai vienu rīku; viņš veido darba plūsmas. Viņš zina, kā paņemt pētniecības AI rezultātu, ievadīt to kodēšanas AI, lai izveidotu rīku, un pēc tam izmantot loģikas vārtejas AI, lai automatizētu izplatīšanu. Viņi faktiski veido "mikrouzņēmumus" savu amatu ietvaros.
Kāpēc universālisti pēc būtības ir gatavāki mākslīgajam intelektam
Pēc manas pieredzes, universālisti tradicionālajās korporatīvajās struktūrās vienmēr ir jutušies nedaudz "izmētāti". Tie bija cilvēki, kuri zināja nedaudz par visu, bet nebija ne vienas jomas "meistari".
AI ir pārvērtis šo vājību par superspēju.
Universālista smadzenes jau ir ieprogrammētas sintēzei. Viņi ir pieraduši runāt piecās dažādās "valodās" (pārdošanas valodā, tehnoloģiju valodā, cilvēku valodā). Kad viņi sāk izmantot AI, viņi to neizmanto tikai tam, lai ātrāk paveiktu savu darbu; viņi to izmanto, lai pārvarētu plaisas starp savām dažādajām interesēm.
Piemēram, aplūkojiet personāla vadības programmatūras izmaksas. Speciālists personāla vadītājs varētu meklēt rīku, kas automatizē algu aprēķinu. AI polimāts meklē veidu, kā sasaistīt darbības rādītāju datus ar atlases AI, kas pēc tam aktivizē personalizētus apmācības moduļus jauniem darbiniekiem. Speciālists atrisina uzdevumu; polimāts atrisina sistēmu.
Transformācijas 90/10 noteikums
Es runāju ar daudziem uzņēmumu īpašniekiem, kuri baidās atteikties no saviem speciālistiem. Viņi uztraucas, ka, pārejot uz efektīvāku, universālistu vadītu modeli, viņi zaudēs "pēdējos 10%" kvalitātes, ko var nodrošināt tikai cilvēks-speciālists.
Viņiem ir taisnība — taču viņi nesaprot galveno.
Es to saucu par 90/10 noteikumu. AI šodien var tikt galā ar 90% specializētas funkcijas. Tajos pēdējos 10% dzīvo cilvēks-speciālists. Bet jums ir jāuzdod sev jautājums: vai šie pēdējie 10% noslīpētības ir vērti pilna laika sešciparu algas izmaksu? Vai arī šo atbildību varētu pārņemt polimāts, kurš pārvalda piecas citas 90% funkcijas?
Kad jūs salīdzināt uz mākslīgo intelektu balstītu padomdevēju ar biznesa konsultantu, matemātika kļūst skaidra. Jūs nezaudējat kvalitāti; jūs iegūstat milzīgu operacionālo ātrumu.
Kā izveidot uz polimātiem orientētu biznesu
Ja vadāt uzņēmumu caur AI transformāciju, jūsu pieņemšanas un apmācības stratēģijai ir jāmainās.
- Pārtrauciet pieņemt darbā dēļ "prasmēm" un sāciet pieņemt dēļ "sistēmiskās domāšanas": Prasmes var iemācīt (vai uzvedināt). Spēju saredzēt, kā mašīnas daļas savienojas kopā, ir daudz grūtāk iemācīt.
- Nojauciet sienas starp nodaļām: Ja jūsu mārketinga komanda nezina, kā darbojas jūsu operāciju komanda, viņi nevar orķestrēt. Veiciniet starpnozaru apmācību.
- Apbalvojiet "rīku apvienošanu": Kad darbinieks atrod veidu, kā aizstāt trīs ārējos abonementus vai divas specializētas aģentūras ar vienu AI vadītu darba plūsmu, tā ir milzīga uzvara. Apbalvojiet efektivitāti, nevis pūles.
AI nākotnes radikālais godīgums
Šīs pārmaiņas ir neērtas. Tās liecina par to, ka "ekspertu" ēra beidzas un sākas "diriģentu" ēra. Tas nozīmē, ka drošība, ko atradām hiperspecializācijā, izgaist.
Taču zinātkārajiem, pielāgoties spējīgajiem un polimātiem šis ir vēsturē lielākais sviras efekta notikums. Jums vairs nav nepieciešami simtiem darbinieku, lai izveidotu milzīgu biznesu. Jums ir nepieciešama saujiņa cilvēku, kuri zina, kā komandēt tūkstoti aģentu.
Jautājums ir šāds: vai jūs apmācāt savu komandu būt par pilotiem, vai arī joprojām maksājat viņiem par to, lai viņi būtu dzinēji?