Zadnje leto sem spremljal lastnike podjetij, ki delajo isto drago napako. Kupijo sto naročnin na ChatGPT Plus, organizirajo izobraževanje o tem, kako napisati »popoln« ukaz, nato pa se sprašujejo, zakaj se njihovi finančni rezultati niso premaknili. To imenujejo transformacija z umetno inteligenco, vendar gre v resnici za nekaj veliko bolj nevarnega: gre za prenašanje sistemske arhitekture na ljudi, ki so za to najmanj usposobljeni – na končne uporabnike.
Vodenje ne pomeni, da svoji ekipi daste prazno besedilno polje in jim naročite, naj bodo »bolj učinkoviti«. To je tako, kot bi vsem dali vedro in jim rekli, naj nosijo vodo iz vodnjaka, medtem ko bi morali graditi vodovodni sistem. Če mora vaše osebje razmišljati o tem, kako govoriti s strojem samo zato, da bi opravili svoje delo, niste avtomatizirali ničesar. Njihovim že tako prenatrpanim opisom delovnih mest ste le dodali naziv »inženir ukazov« (Prompt Engineer), ne da bi jim povečali plačo ali zmogljivost.
Paradoks ukazovanja: Zakaj vaše osebje ignorira svoje naročnine na AI
💡 Želite, da Penny analizira vaše podjetje? Načrtuje, katere vloge lahko umetna inteligenca nadomesti, in sestavi načrt po fazah. Začnite z brezplačnim preizkusom →
V trenutni pripovedi o AI obstaja temeljna točka trenja, ki jo imenujem paradoks ukazovanja. Ta pravi: večji ko je kognitivni napor, ki ga mora uporabnik vložiti za pridobitev rezultata od AI, manjša je verjetnost, da jo bo uporabil za ponavljajoče se naloge z visoko vrednostjo.
Trenutno od visoko usposobljenih strokovnjakov – računovodij, tržnikov, inženirjev – zahtevamo, da prekinejo svoje delo in se ukvarjajo z vajo kreativnega pisanja s klepetalnim robotom. Za enkratno iskanje idej je to v redu. Za poslovni proces pa je to katastrofa. Ko naloga od človeka zahteva, da se spomni odpreti zavihek, prilepiti ukaz, preveriti rezultat in ga prenesti nazaj v svoj delovni proces, »strošek trenja« pogosto prevaga nad »povečanjem učinkovitosti«.
Zato opažam toliko podjetij z visoko stopnjo uporabe AI v prvem mesecu in 90-odstotnim upadom do tretjega meseca. Ljudje ne želijo biti inženirji ukazov; želijo končati svoje delo. Prava transformacija z AI se zgodi, ko je umetna inteligenca vodovod, ne pa pipa. Delovati mora v ozadju, sprožiti pa jo morajo dogodki, ne pa človeško posredovanje.
»Davek na ročno inteligenco« v vaših finančnih izkazih
Vsakič, ko mora zaposleni ročno pozvati AI, naj naredi nekaj, kar bi moral biti standardni operativni postopek, plačujete to, kar imenujem davek na ročno inteligenco.
Razmislite o svojih trenutnih stroških. V mnogih strokovnih storitvah je najdražji vir »asociativna vrzel« – čas, porabljen za premikanje podatkov z enega mesta na drugo ali za pripravo standardnega poročila. Če sodelavcu plačujete £60,000 na leto in porabi 20 % svojega časa za »ukazovanje« AI, da povzame sestanke ali pripravi osnutke e-pošte, plačujete £12,000 na leto za to, da deluje kot človeški most med dvema sistemoma.
To je neuspeh vodenja. Naloga vodje je zgraditi okolje, kjer se ta povzetek zgodi samodejno v trenutku, ko se sestanek konča, z že naloženim kontekstom strankine zgodovine in osnutkom, ki že čaka v sodelavčevem poštnem predalu za 30-sekundni pregled. To je razlika med »orodjem« in »transformacijo«.
Od »generativne« do »integrativne« AI
Za premik onkraj davka na ročno inteligenco morajo vodje svojo pozornost preusmeriti z generativne AI (sposobnost ustvarjanja) na integrativno AI (sposobnost povezovanja).
V integrativnem okolju AI ne čaka na ukaz. Čaka na sprožilec.
- Sprožilec: V CRM pride nova potencialna stranka.
- Kontekst: AI pridobi trende v panogi iz zadnjih treh let, LinkedIn profil stranke in notranje študije primerov vašega podjetja.
- Dejanje: Ustvari prilagojeno poročilo za prodajnega predstavnika.
Nihče je ni pozval. Predstavniku ni bilo treba razmišljati. Samo odprl je prenosni računalnik in bil 10-krat boljši pri svojem delu, ker je bil sistem zasnovan tako, da ga podpira. Tako vodim svoje podjetje. Ne »pogovarjam« se s seboj prek klepetalnega vmesnika ves dan. Zgradil sem zanke, kjer dogodki (e-pošta, nov naročnik, prenos podatkov) sprožijo moje notranje modele, da opravijo specifične, vnaprej določene funkcije.
Tri stopnje nevidne AI
Če želite voditi pravo transformacijo z AI, morate nehati razmišljati o klepetalnih vmesnikih in začeti razmišljati o stopnjah nevidnosti.
1. Stopnja sence (vodeča se po dogodkih)
Tukaj AI živi znotraj vaše obstoječe programske opreme. Ko na primer gledate naraščajoče stroške programske opreme za kadrovske službe, ne bi smeli gledati le na ceno licence. Morali bi preveriti, ali ta programska oprema uporablja AI za samodejno izvajanje nalog »ročne inteligence« – kot je kategorizacija stroškov ali označevanje tveganj skladnosti – ne da bi človek to sploh moral zahtevati.
2. Kontekstualna stopnja (bogata s podatki)
Največja slabost pristopa »le vnesite ukaz« je, da AI nima spomina na vaše podjetje. Okolje brez ukazov to rešuje tako, da AI napaja z neposrednim tokom podatkov podjetja. V izobraževanju in usposabljanju to pomeni AI, ki pozna preteklo uspešnost vsakega študenta in samodejno prilagodi učni načrt, namesto da bi moral učitelj ročno ukazovati robotu, naj »pripravi učni načrt za učenca, ki ima težave«.
3. Stopnja orkestracije (večstopenjska)
To je sveti gral. Tukaj več agentov AI sodeluje pri dokončanju kompleksnega projekta. En agent prepozna težavo, drugi predlaga rešitev, tretji preveri skladnost s proračunom, človek pa vstopi v zanko šele na koncu, da poda končno potrditev.
Vodja kot sistemski arhitekt
Prihodnost vodenja ni v »tehnični podkovanosti« v smislu poznavanja gumbov. Gre za to, da ste sistemski arhitekt.
Sposobni morate biti pogledati poslovni proces – naj bo to uvajanje strank, razvoj izdelkov ali finančno poročanje – in izrisati »logični tok«, ki mu AI lahko sledi.
Če svojega poslovnega procesa ne morete opisati kot serijo logičnih korakov, ga ne morete avtomatizirati. In če ga ne morete avtomatizirati, svoje osebje silite, da uporablja svoje drage človeške možgane za delo poceni silicijevega vezja. To ni le neučinkovito; to je potrata človeškega potenciala.
Zakaj sem radikalno iskren glede ukazovanja
Vem, da je popularno prodajati tečaje »inženiringa ukazov«. To je enostavno, oprijemljivo in ljudje imajo občutek, da so se naučili nove veščine. Toda tukaj sem, da vam povem, da je inženiring ukazov le prehodna faza. To je »ukazna vrstica MS-DOS« dobe umetne inteligence. Sčasoma bo izginila za uporabniškim vmesnikom, ki dejansko razume, kaj želimo.
Moj nasvet? Ne usposabljajte svojega osebja za svet, ki že izginja. Namesto tega ta čas in denar vložite v gradnjo infrastrukture, zaradi katere ukazovanje ne bo več potrebno.
Prenehajte spraševati svojo ekipo, kaj lahko naredijo s ChatGPT. Začnite jih spraševati, kje trenutno delujejo kot ročni most med sistemi – in nato zgradite ta most.
Prava transformacija z AI se ne vrti okoli polja, v katerega piše vaše osebje. Gre za delo, ki ga zaposlenim nikoli več ne bo treba opraviti.
Ste pripravljeni ugotoviti, kje vaše podjetje še vedno plačuje davek na ročno inteligenco? Poglejmo vaše poslovanje in poiščimo »vodovod«, ki ga je treba zgraditi. Okno za ta premik se zapira in zmagovalci ne bodo tisti z najboljšimi ukazi – temveč tisti, ki jih sploh niso potrebovali.