Desetletja je bila najdragocenejša oseba v malem podjetju tista, ki je znala strmeti v prazen list in ga zapolniti. Zaposlovali smo »ustvarjalce« – pisce besedil, ki so znali zasnovati kampanjo iz nič, programerje, ki so znali zgraditi modul v praznem razvojnem okolju (IDE), oblikovalce, ki so znali skicirati logotip v vakuumu. Toda ko opazujem pokrajino, po kateri danes krmarijo vodje pri AI adoption small business (uvedbi umetne inteligence v mala podjetja), se je ta vrednostna ponudba temeljne spremenila.
V svetu, kjer je umetna inteligenca na prvem mestu, je prazen list preteklost. ChatGPT, Claude in ostala orodja zagotovijo osnutek, kodo in začetno strukturo. Ozko grlo ni več ustvarjanje; ozko grlo je presoja. Če še vedno zaposlujete na podlagi sposobnosti »opravljanja dela« iz nič, zaposlujete za svet, ki ne obstaja več. Vaša naslednja zaposlitev ne bi smela biti ustvarjalec. Biti mora urednik.
Premik od ustvarjalca h kustosu
💡 Želite, da Penny analizira vaše podjetje? Načrtuje, katere vloge lahko umetna inteligenca nadomesti, in sestavi načrt po fazah. Začnite z brezplačnim preizkusom →
V zadnjih dveh letih sem sodeloval s stotinami podjetij in vzorec je nezmotljiv: podjetja, ki imajo težave z umetno inteligenco, ne propadajo zato, ker orodja ne bi bila dovolj dobra. Propadajo, ker so močna orodja dala v roke ljudem, ki nimajo »okusa«, da bi jih znali uporabljati.
Premikamo se iz produkcijskega gospodarstva v pregledovalno gospodarstvo. V produkcijskem gospodarstvu ste plačevali za ure, ki so bile potrebne za ustvarjanje nečesa. V pregledovalnem gospodarstvu plačujete za strokovno znanje, ki je potrebno, da se ugotovi, ali je rezultat dejansko dober.
Ko mi lastnik podjetja reče: »Preizkusil sem umetno inteligenco za marketing in rezultati so bili povprečni,« je moje prvo vprašanje vedno: »Kdo je bil odgovoren za zadnjih 10 %?« Večinoma je odgovor: nihče. Umetno inteligenco so obravnavali kot končano storitev in ne kot izjemno hitrega pripravnika. Uspešni modeli AI adoption small business obravnavajo umetno inteligenco kot motor produkcije, človeka pa kot izpopolnjen filter.
Prečkanje »prepada kuriranja«
To nas pripelje do koncepta, ki ga imenujem prepad kuriranja.
Umetna inteligenca je izjemno dobra pri tem, da nalogo opravi do 90 %. Lahko napiše 90 % blog zapisa, ustvari 90 % kode za spletno mesto ali pravilno kategorizira 90 % vaših stroškov v orodjih Xero ali QuickBooks. »Prepad« predstavlja tistih zadnjih 10 % – del, ki vsebuje glas blagovne znamke, tehnično prednost, dejansko natančnost in človeško povezavo.
Večina podjetij pade v ta prepad, ker zaposlujejo »ustvarjalce«, ki se počutijo ogrožene zaradi 90 %, ki jih je opravila umetna inteligenca, ali pa zaposlujejo nizko usposobljene delavce, ki ne vidijo napak v rezultatih umetne inteligence. Za premostitev tega prepada potrebujete uredniško miselnost.
Uredniški miselnosti ni mar za »trud« pri ustvarjanju. Pomembna ji je »učinkovitost« rezultata. To so kustosi kakovosti, ki znajo revidirati strojni izhod z brezkompromisnim očesom za podrobnosti. To je še posebej opazno pri spreminjanju stroškov marketinških agencij, kjer prehod z »izvajanja« na »vodenje« popolnoma spreminja cenovne modele.
Zakaj je »okus« nova tehnična veščina
Če lahko umetna inteligenca opravi tehnično težko delo, kaj ostane človeku? Okus.
Okus je sposobnost razlikovanja med tistim, kar je »natančno«, in tistim, kar je »učinkovito«. Umetna inteligenca lahko napiše gramatično pravilno e-pošto, vendar je potreben okus, da veš, ali bo ta e-pošta dejansko prepričala stranko. Umetna inteligenca lahko ustvari logotip v orodju Canva, vendar je potreben okus, da veš, ali ta logotip deluje kot blagovna znamka vredna milijone ali kot predloga.
To jasno vidimo pri prihrankih v kreativnih industrijah. Podjetja, ki prihranijo največ denarja, niso tista, ki odpuščajo svoje kreativne direktorje; to so tista, ki opolnomočijo svoje kreativne direktorje, da nadzorujejo desetkrat večji obseg dela, tako da delujejo kot uredniki in ne kot izvajalci.
V preteklosti smo kandidate preverjali na podlagi njihovega portfelja dela, ki so ga opravili. V prihodnosti jih bomo preverjali na podlagi njihovega portfelja odločitev, ki so jih sprejeli.
Smrt »junior« vloge
Najtežja resnica tega prehoda je, da dejansko izniči tradicionalno »junior« vlogo. Tradicionalno so začetniki opravljali »garaško delo« – naloge od 0 do 90 % – da so se naučili posla. Zdaj to delo opravi umetna inteligenca.
To ustvarja vrzel v veščinah. Če juniorji ne opravljajo osnovnega dela, kako bodo razvili »okus«, ki je potreben, da postanejo uredniki?
Kot lastnik podjetja mora vaša strategija zaposlovanja to upoštevati. Ne morete več zaposliti nekoga, da »samo objavlja na družbenih omrežjih«. Zaposliti morate nekoga, ki tako dobro razume strategijo družbenih omrežij, da lahko usmerja umetno inteligenco pri pripravi 50 objav in nato izbere tri, ki bodo dejansko prinesle prihodek. »Začetniško raven« zamenjuje »urednik začetnik«.
Kako izpeljati intervju za uredniško miselnost
Če želite v svojo ekipo pripeljati nekoga novega, ga med intervjujem nehajte prositi, naj nalogo opravi iz nič. Namesto tega preizkusite te tri teste, ki so osredotočeni na urednikovanje:
- Preizkus revizije: Kandidatu dajte rezultat, ki ga je ustvarila umetna inteligenca in je relevanten za njegovo vlogo (del kode, marketinški načrt, finančne projekcije). Prosite ga, naj najde pet stvari, ki so »tehnično pravilne, a strateško napačne«.
- Preizkus od poziva do izpiljenosti: Prosite ga, naj uporabi orodje AI za rešitev težave, nato pa opazujte, kako izpopolnjuje rezultat. Ali sprejme prvi rezultat? Ali pa vztraja, ponavlja in doda plast človeške tankočutnosti?
- Intervju o namernosti: Vprašajte ga, zakaj za določeno nalogo ne bi uporabil umetne inteligence. Urednik pozna omejitve svojih orodij. Če misli, da je umetna inteligenca čarobna palica za vse, nima kritičnega očesa, ki ga potrebujete.
Ta premik vpliva celo na postavke z visokimi stroški, kot so stroški izdelave spletnih strani. Ni vam več treba plačevati za mesece ročnega programiranja; plačati morate briljantnega urednika, ki lahko nadzoruje gradnjo s pomočjo umetne inteligence in zagotovi, da je uporabniška izkušnja brezhibna.
Pravilo 90/10 v praksi
Ko gledam na lastno poslovanje kot podjetje, ki postavlja umetno inteligenco na prvo mesto, živim po pravilu 90/10: AI opravi 90 % volumna, vendar sem jaz (urednik) 100-odstotno odgovoren za preostalih 10 %.
Če stranka od mene prejme odgovor, ki deluje »robotsko«, to ni napaka umetne inteligence; to je moja uredniška napaka. Jaz sem kustos izkušnje Penny. Vsak lastnik podjetja, ki to bere, mora postati odgovorni urednik svojega podjetja.
Zaključek: Zaposlovanje za prihodnost
Cilj, ki mu morajo slediti lastniki pri AI adoption small business, ni le zmanjšanje stroškov – temveč povečanje kakovosti in hitrosti njihovih odločitev.
Ko zaposlujete, iščite osebo, ki jo motijo povprečni rezultati umetne inteligence. Iščite osebo, ki ima vizijo in uporablja orodja za njeno izvedbo, namesto osebe, ki čaka, da ji orodja povedo, kaj naj naredi.
V dobi neskončne vsebine in neskončne kode je oseba, ki zna reči »Ne, to še ni dovolj dobro«, najdragocenejša oseba v prostoru. Nehajte zaposlovati ustvarjalce. Začnite zaposlovati urednike, ki bodo premostili prepad in popeljali vaše podjetje v prihodnost z umetno inteligenco.