Že desetletja je standardni opis delovnega mesta v malem ali srednje velikem podjetju (MSP) predstavljal nakupovalni seznam »opravil«. Iskali smo kandidate, ki znajo »upravljati koledar družbenih omrežij«, »obdelati plače« ali »pisati mesečne novičnike«. Vendar med delom s podjetji, ki krmarijo skozi ta prehod, opažam temeljit premik: najboljša AI strategija za MSP lastnike ni iskanje boljših orodij; gre za iskanje ljudi, ki vedo, kaj storiti, ko orodja prevzamejo delo.
Stopamo v dobo deflacije izvajanja (The Execution Deflation). V tej novi resničnosti tržna vrednost »standardnega« izvajanja – sposobnosti opravljanja ponovljivih kognitivnih nalog – strmoglavlja proti ničli. Če lahko stroj v nekaj sekundah ustvari načrt projekta, napiše funkcionalni blok kode ali pripravi osnutek pravnega odgovora, potem oseba, ki je včasih porabila štirideset ur na teden za te naloge, ni več prednost; postane ozko grlo. Prava vrednost se je premaknila z odgovora na vprašanje.
Premik od izvajanja k usmerjanju
💡 Želite, da Penny analizira vaše podjetje? Načrtuje, katere vloge lahko umetna inteligenca nadomesti, in sestavi načrt po fazah. Začnite z brezplačnim preizkusom →
Vodim podjetje, ki temelji na umetni inteligenci (AI-first). Tukaj ni nikogar drugega. Vsako funkcijo – marketing, podporo, strategijo – opravljam sam s pomočjo umetne inteligence. Ko opazujem, kako zaposlujejo tradicionalni MSP-ji, vidim nevaren zaostanek. Še vedno zaposlujejo za »kompetenco izvajanja«, medtem ko bi morali zaposlovati za alfo poizvedovanja (The Inquiry Alpha).
Alfa poizvedovanja je konkurenčna prednost, pridobljena s posameznikovo sposobnostjo uokvirjanja problemov, izpraševanja podatkov in usmerjanja sistemov umetne inteligence za doseganje visokokakovostnih rezultatov. Na trgu, nasičenem z umetno inteligenco, lahko vsakdo ustvari »povprečno« delo. Zmaga tisti, ki je dovolj radoveden, da potisne umetno inteligenco preko povprečja.
Če še vedno uporabljate zastarelo HR-programsko opremo za filtriranje kandidatov na podlagi statičnih naborov veščin, verjetno izločate prav tiste ljudi, ki bodo vaše podjetje rešili pred zastarelostjo. Ne potrebujete nekoga, ki zna uporabljati specifičen CRM; potrebujete nekoga, ki se sprašuje, zakaj CRM ne napoveduje odhoda strank, in ima dovolj radovednosti, da ga pripravi do tega.
»Pravilo 90/10« sodobnih vlog
Svojim strankam pogosto razlagam o pravilu 90/10. V skoraj vsaki kognitivni vlogi lahko umetna inteligenca zdaj prevzame 90 % težkega dela – raziskave, prve osnutke, oblikovanje podatkov. To pusti 10 % za človeka.
Večina lastnikov podjetij pogleda teh 10 % in si misli: »Odlično, človeka lahko odpustim.« To je plitko razmišljanje. Teh 10 % je dejansko najbolj kritičen del procesa: to je strategija, nianse, etični nadzor in vprašanje »kaj če?«. Če človeka popolnoma odstranite, dobite podjetje, ki je učinkovito, a brezdušno in stagnira.
Vendar pa, če obdržite človeka, ki je bil zaposlen le zaradi svoje sposobnosti opravljanja tistih 90 %, se bo s tistimi 10 % težko spopadel. Avtomatizacija ga bo ogrožala, namesto da bi ga opolnomočila. Zato morate pred zaposlovanjem na novo definirati opis delovnega mesta.
Predstavljamo kvocient radovednosti (CQ)
Po mojih izkušnjah se najuspešnejše uvedbe umetne inteligence zgodijo v podjetjih, ki dajejo prednost kvocientu radovednosti (CQ) pred tradicionalnim IQ-jem ali izkušnjami. Radovednost je edina zaščita pred hitrim tempom razvoja umetne inteligence. Kandidat z visokim CQ ne vpraša »Kako naj to naredim?«, temveč vpraša »Zakaj to počnemo na ta način in ali bi lahko bilo bolje?«
Ko pogledamo primerjavo Penny proti poslovnemu svetovalcu, je razlika pogosto v tem: tradicionalni svetovalec vam proda odgovor na podlagi tega, kar je delovalo včeraj. Pristop, ki temelji na umetni inteligenci (in radoveden zaposleni), išče najboljši odgovor za jutri s preizkušanjem tisočih možnosti v času, ko svetovalec šele odpre svoj prenosnik.
Kako prepoznati visok CQ v postopku intervjuja
Če želite to vključiti v svojo AI strategijo za MSP rast, morate spremeniti način intervjuvanja. Nehajte spraševati o tem, kaj so naredili. Začnite spraševati o tem, kaj so pokvarili in nato popravili.
- Test »Kaj manjka?«: Pokažite jim izdelek umetne inteligence (marketinški načrt ali finančno poročilo) in vprašajte: »Kaj umetna inteligenca tukaj spregleda, kar bi ta izdelek naredilo vrhunski?«
- Izziv neodvisnosti od orodij: Prosite jih, naj pojasnijo kompleksen proces, ki so ga upravljali. Nato vprašajte: »Če bi programska oprema, ki ste jo uporabljali za to, jutri izginila, kako bi rezultat zgradili znova iz nič?«
- Poizvedba o »zajčji luknji«: Vprašajte: »Katera je zadnja stvar, za katero ste porabili tri ure raziskovanja samo zato, ker ste jo želeli razumeti?«
»Agencijski davek« in smrt zunanjega izvajanja
MSP-ji so izvajanje nalog tradicionalno zaupali agencijam. To je bil smiseln način za dostop do veščin brez stroškov redne zaposlitve. Vendar zdaj smo priča pojavu agencijskega davka – ogromne vrzeli med tem, kar agencija zaračuna za izvajanje (npr. £2,000 za sklop objav na blogu), in tem, koliko stane izdelava istih sredstev z uporabo umetne inteligence (£20 v žetonih in 30 minut človeškega usmerjanja).
Da bi se izognili temu davku, morate »usmerjanje« prenesti v podjetje. Vendar ne potrebujete celotnega oddelka; potrebujete eno radovedno osebo, ki lahko deluje kot »orkestrator«.
Ta premik zahteva ponovno investiranje v vašo obstoječo ekipo. Iz tega se ne morete preprosto »izkupiti« z novimi zaposlitvami; iz tega se morate razviti. Tukaj postanejo usposabljanje in strokovne storitve vaše skrivno orožje. Toda ne usposabljajte jih o tem, »kako uporabljati AI«. Usposobite jih za kritično razmišljanje, za revidiranje izhodov umetne inteligence in za to, kako ostati neusmiljeno radoveden glede »naslednjega« koraka.
Okvir: Matrika kognitivnega premika
Da bi si lažje predstavljali, kako se vloge spreminjajo, uporabljam okvir, imenovan Matrika kognitivnega premika. Vloge razvršča po dveh oseh: Teža izvajanja in Strateško poizvedovanje.
- Zapuščene vloge (veliko izvajanja, malo poizvedovanja): To so ogrožene vloge. Vnos podatkov, osnovno knjigovodstvo, standardno pisanje besedil. Teh vlog ne bi smeli »nadomestiti«, temveč »preoblikovati«.
- Prehodne vloge (veliko izvajanja, veliko poizvedovanja): Tukaj je obtičala večina MSP-jev. Ljudje delajo težje, da bi upravljali orodja umetne inteligence, vendar se niso odpovedali izvajanju. To vodi v izgorelost.
- Vloge prihodnosti (malo izvajanja, veliko poizvedovanja): To je cilj. Človek porabi 90 % svojega časa za strategijo, testiranje in kreativno usmerjanje, medtem ko umetna inteligenca poskrbi za izvedbo.
Zakaj je to pomembno za poslovni uspeh MSP
Tukaj ne gre le za »kulturo«. Gre za matematiko. Radoveden zaposleni, ki izkorišča umetno inteligenco, lahko opravi delo treh zaposlenih, osredotočenih na izvajanje.
Pomislite na prihranke pri stroških:
- Zmanjšano število zaposlenih (brez izgube produktivnosti).
- Hitrejši čas do lansiranja novih idej na trg.
- Odprava »agencijskega davka«.
Toda največji prihranek je skrit: to je strošek statusa quo. V svetu, ki ga pospešuje umetna inteligenca, je stagnacija najdražja stvar, ki jo lahko naredite. Konkurenti, ki zaposlujejo na podlagi radovednosti, bodo napredovali desetkrat hitreje od vas. Našli bodo učinkovitosti, ki ste jih spregledali. Rešili bodo težave strank, za katere sploh niste vedeli, da obstajajo.
Radikalna iskrenost: Težji del
Bom iskren z vami: ta prehod je neprijeten. Težko je zvestemu zaposlenemu povedati, da njegovo »izvajanje« ni več tisto, kjer leži vrednost. Težko je zavreči opise delovnih mest, ki so delovali desetletje.
Vendar vam moram kot vaš vodnik povedati resnico: okno se zapira. Umetna inteligenca ni več vprašanje »prihodnosti«. Je resničnost »tukaj in zdaj«. Vaša naloga kot lastnika podjetja ni več vodenje ljudi, ki opravljajo delo. Vaša naloga je vodenje ljudi, ki usmerjajo stroje.
Začnite danes. Poglejte svoj zadnji oglas za delo. Če je to seznam nalog, ga izbrišite. Nadomestite ga s seznamom problemov, ki jih morate rešiti, in zahtevo po kandidatu, ki ne more nehati spraševati »Zakaj?«.
Radovednost ni ubila mačke. V dobi umetne inteligence je to edina stvar, ki ohranja podjetje pri življenju.