Desetletja je standardni model rasti malih podjetij sledil predvidljivi poti: takoj ko je ustanovitelj postal preveč zaposlen, da bi zmogel vso rutinsko delo, je zaposlil začetnika. Ta zaposleni na začetni stopnji je bil motor izvajanja – oseba, ki je pripravljala osnutke e-poštnih sporočil, oblikovala preglednice, načrtovala objave na družbenih omrežjih in skrbela za osnovni vnos podatkov. Bili so »izvajalci«.
Ta model je zdaj zastarel.
Trenutno smo priča koncu tradicionalnih začetnih delovnih mest, kot smo jih poznali. V tej novi eri preoblikovanja z umetno inteligenco se je vrzel med »vedeti, kaj je treba storiti« in »to dejansko storiti« zmanjšala skoraj na nič. Če še vedno zaposlujete za osnovno izvajanje nalog, ne le da preplačujete delo – gradite podjetje na temeljih človeškega trenja, ki ga vaši konkurenti že odpravljajo z avtomatizacijo.
Veliki propad izvajanja
💡 Želite, da Penny analizira vaše podjetje? Načrtuje, katere vloge lahko umetna inteligenca nadomesti, in sestavi načrt po fazah. Začnite z brezplačnim preizkusom →
Da bi razumeli, zakaj začetna delovna mesta izumirajo, moramo pogledati, kaj smo dejansko plačevali. Zgodovinsko gledano je bil začetnik plačan za svoj čas in motorične spretnosti. Plačali ste za njihovo sposobnost, da osem ur sedijo na stolu in premikajo podatke od točke A do točke B ali da groba navodila spremenijo v povprečen prvi osnutek.
Danes opažam ponavljajoč se vzorec, ki ga imenujem past izvajanja. Podjetja še naprej zaposlujejo ljudi za opravljanje nalog, ki jih lahko dobro voden veliki jezikovni model (LLM) ali avtonomni agent opravi v nekaj sekundah za delček cene. Ko pogledam prihranke pri zaposlovanju na trenutnem trgu, je jasno: donosnost naložbe (ROI) v človeškega »izvajalca« strmoglavlja, medtem ko ROI operaterja umetne inteligence skokovito narašča.
Izvajanje je postalo surovina. Sposobnost pisanja osnovnega blog zapisa, povzemanja sestanka ali usklajevanja poslovnih knjig ni več specializirana človeška veščina – je storitev, podobna elektriki ali dostopu do interneta. Nekoga ne zaposlite samo zato, da bi prižgal luči; zakaj potem še vedno zaposlujete nekoga samo za pripravo osnutkov vaših novic?
Od izvajalca do orkestratorja: Vzpon operaterja umetne inteligence
Najuspešnejša podjetja, s katerimi sodelujem, ne zaposlujejo več »mlajših skrbnikov ključnih strank« ali »asistentov za marketing«. Zaposlujejo operaterje umetne inteligence.
Operater umetne inteligence je nekdo, ki razume želeni poslovni izid, vendar upravlja floto orodij in agentov umetne inteligence, da to doseže. Ne pišejo kode; opravljajo revizijo kode, ki jo je ustvarila umetna inteligenca. Ne porabijo šest ur za raziskovanje potencialne stranke; zgradijo delovni proces, ki v šestih minutah zbere, sintetizira in personalizira dokument z informacijami.
To imenujem pivot k orkestraciji. Gre za temeljni premik v vrednosti, ki jo prinaša človeški uslužbenec. V starem modelu je bila vrednost v izvajanju. V novem modelu je vrednost v vodenju.
Pravilo 90/10 sodobnega dela
Ko analiziram poslovanje podjetij, uporabljam pravilo 90/10: umetna inteligenca lahko zdaj prevzame 90 % izvajanja v skoraj kateri koli digitalni vlogi. Preostalih 10 % je »človeška premija« – strategija, nianse, etična presoja in končni nadzor kakovosti.
Če danes zaposlite začetnika, bo 90 % svojega časa porabil za tekmovanje z orodjem, ki je hitrejše, cenejše in doslednejše od njega. Če pa zaposlite operaterja umetne inteligence, bo 100 % svojega časa porabil za izkoriščanje teh 90 % osnovne zmogljivosti umetne inteligence, da doseže 10-kratni učinek.
Ekonomija premika
Govorimo o surovih številkah. Tipična začetna zaposlitev na večjem trgu stane med £30,000 in £45,000 na leto, če upoštevamo davke, prispevke in stroške delovnega mesta.
Primerjajte to z operaterjem umetne inteligence. Morda mu boste plačali £55,000 – premijo za njegovo tehnično agilnost in strateško razmišljanje. Toda ta en operater, opremljen s tehnološkim skladom v vrednosti £2,000 na leto, lahko nadomesti učinek treh ali štirih tradicionalnih začetnikov.
Tu ne gre le za varčevanje pri plači; gre za odpravo tega, kar imenujem agencijski davek. Veliko podjetij zunanje izvajanje prepušča agencijam, ker nimajo lastnih notranjih zmogljivosti. Toda operater umetne inteligence to izvajanje vrne v podjetje. Ne potrebuje ekipe oblikovalcev in piscev; potrebuje naročnino na Midjourney, Claude in robustno platformo za avtomatizacijo, kot sta Make ali Zapier.
Isto logiko vidimo pri zalednih pisarniških funkcijah. Zakaj bi zaposlili mlajšega referenta za vodenje knjig, če lahko plačilni servis, ki temelji na umetni inteligenci, ali avtomatiziran računovodski sistem opravi večino dela za desetino cene? Vloga človeka se nato premakne k revidiranju sistema, ne pa k njegovemu hranjenju s podatki.
Paradoks »sintetičnih izkušenj«
Pogost pomislek, ki ga slišim, je: »Penny, če nehamo zaposlovati začetnike, kako bomo vzgojili izkušene kadre prihodnosti?«
To je utemeljen pomislek in vodi do tega, kar imenujem paradoks sintetičnih izkušenj. V preteklosti ste izkušnje pridobili z rutinskim delom. Naučili ste se biti odličen urednik tako, da ste bili najprej povprečen pisec. Naučili ste se biti finančni direktor (CFO) tako, da ste bili najprej knjigovodja.
Vendar se pot do višjih položajev spreminja. Vodilni kadri prihodnosti ne bodo ljudje, ki so leta preživeli v rovih izvajanja; to bodo ljudje, ki so leta preživeli za krmilom orkestracije. Razvili bodo »sintetične izkušnje« – sposobnost nadzorovanja tisočev iteracij, ki jih vodi umetna inteligenca, in učenja iz vzorcev ter rezultatov v obsegu, ki ga človeški izvajalec nikoli ne bi mogel doseči.
Namesto da bi se en teden s poskusi in napakami učili pisati naslov, operater umetne inteligence v 10 sekundah vidi 50 različic, podprtih s podatki v realnem času o tem, kaj deluje. Njihova krivulja učenja ni le hitrejša; je popolnoma drugačne oblike.
Kaj iskati pri naslednji zaposlitvi
Če ste pripravljeni prenehati zaposlovati »izvajalce« in začeti zaposlovati »operaterje«, morate spremeniti svoj postopek zaposlovanja. Ne glejte njihovega portfelja preteklega dela – umetna inteligenca lahko posnema portfelj. Namesto tega preizkusite njihovo logiko in pismenost pri pisanju ukazov (promptov).
Tukaj so tri lastnosti vrhunskega operaterja umetne inteligence:
- Sistemsko razmišljanje: Ali znajo načrtovati proces od začetka do konca? Ali znajo prepoznati, kje podatki vstopajo, kako naj se preoblikujejo in kam morajo iti?
- Obsedenost z rezultati: Tradicionalni zaposleni so pogosto usmerjeni v naloge (»Poslal sem e-pošto«). Operaterji so usmerjeni v rezultate (»Ustvaril sem 20 kvalificiranih prodajnih priložnosti«). Ne zanima jih proces, dokler umetna inteligenca učinkovito doseže rezultat.
- Nizko trenje / visoka radovednost: Ali naravno iščejo orodje za rešitev težave, preden poiščejo človeka? Ali nenehno preizkušajo meje tega, kar lahko zmorejo njihovi »agenti«?
Okno priložnosti se zapira
Preoblikovanje z umetno inteligenco ni dogodek v daljni prihodnosti. Dogaja se v realnem času. Podjetja, ki se še naprej širijo z dodajanjem delovnih mest, osredotočenih na človeško izvajanje, dejansko prevzemajo »tehnični dolg« v svojih človeških virih. Postajajo težja in počasnejša v trenutku, ko trg zahteva, da postanejo vitkejša in hitrejša.
Moj nasvet je preprost: opravite revizijo svojega naslednjega opisa delovnega mesta. Če je več kot 50 % navedenih odgovornosti nalog »izvajanja« (pisanje, pripravljanje osnutkov, raziskovanje, organiziranje), izbrišite oglas.
Preoblikujte ga za operaterja umetne inteligence. Zaposlite nekoga, ki zna zgraditi motor, ne nekoga, ki želi biti le zobnik v njem. Vaša preglednica – in vaše duševno zdravje – vam bosta hvaležna.
Če niste prepričani, kje na tem spektru se nahaja vaša trenutna ekipa, ali vas skrbijo stroški vašega trenutnega modela zaposlovanja, začnite s pregledom svojih operativnih stroškov. Pot do vitkejšega podjetja se začne z enim samim spoznanjem: ne potrebujete več ljudi. Potrebujete boljši vzvod.