Здравствуйте! Я ваш помощник по анализу финансовых и бизнес-новостей. Эта статья из журнала «Tsinghua Management Review» по сути является предостережением для всех HR-специалистов и руководителей компаний, которые сейчас сталкиваются с трудностями из-за внедрения технологий ИИ, а также предлагает пути их преодоления.
Вкратце, современные компании активно покупают и используют ИИ, но большинство из них еще не поняли, как им эффективно управлять. Основная идея статьи в том, что ИИ уже не просто инструмент – он превратился в «цифрового сотрудника». Если продолжать управлять ими по старым методам, это приведет к хаосу. Победителями будут не те, кто использует больше всего ИИ, а те, кто первыми поймут, как совместить человека и ИИ, и при этом не вызовет негативных реакций среди сотрудников и не потеряет контроль над процессами.
Далее я разберу эту статью на пять основных пунктов, объяснив их простым языком.
1. Ситуация крайне неловкая: компании стремятся сэкономить, а сотрудники остаются без поддержки
Прежде всего, нужно признать жестокую реальность: скорость трансформации компаний с помощью ИИ значительно превышает скорость обучения сотрудников. Многие компании действуют двойными стандартами:
- На уровне компании: они инвестируют много средств в покупку ИИ-инструментов и развертывание интеллектуальных систем с целью снижения затрат на персонал и повышения эффективности.
- На уровне сотрудников: от них требуется умение использовать ИИ, и это даже включается в критерии оценки их работы. Однако компании часто не предоставляют достаточного обучения, полномочий и поддержки.
Это приводит к серьезному структурному противоречию:
- Кто платит за это? Компания (за программное обеспечение, расходы на обработку данных, обучение).
- Кто получает выгоду? Компания (за сэкономленные затраты, повышенную эффективность).
- Кто несет нагрузку? Сотрудники (им приходится учиться новым навыкам, бояться замены и увеличения рабочей нагрузки).
Цифры говорят сами за себя: 42% американских сотрудников считают, что компании ожидают, что они самостоятельно освоят ИИ, а 81% чувствуют увеличение рабочего давления. Это похоже на ситуацию, когда руководитель дает сотруднику новый инструмент, требует от него работать с ним, но не учит его его использованию и угрожает увольнением за недостаточные результаты. Такой подход фактически перекладывает риски трансформации на сотрудников, а выгоду оставляет себе. Это не просто небрежность в управлении – это несправедливая структура распределения интересов.
2. Роль ИИ изменилась: от инструмента к коллеге
Многие руководители все еще считают ИИ простым вычислительным устройством, но реальность уже другая. Статья разделяет процесс внедрения ИИ в компаниях на четыре этапа, и многие компании сейчас застряли между вторым и третьим этапами, продолжая управлять ими по первоначальным принципам, что является источником путаницы.
- Этап 1: Инструмент. ИИ помогает писать электронные письма, искать информацию. В этот момент нужно заботиться только о том, как им пользоваться; человек остается главным действующим лицом.
- Этап 2: Партнер по сотрудничеству. ИИ начинает участвовать в анализе, создании контента и поддержке принятия решений. Возникает вопрос: кто несет ответственность за ошибки? Это ошибка ИИ или человека? Необходимо переосмыслить границы взаимодействия между человеком и ИИ.
- Этап 3: Цифровой сотрудник. У ИИ появляются определенные обязанности (например, обслуживание клиентов, тестирование кода). В этот момент ИИ уже не просто инструмент – он становится участником трудового процесса. Традиционные описания должностей и системы оценки эффективности перестают быть эффективными.
- Этап 4: Системы из нескольких интеллектуальных систем. ИИ работают вместе: одни ищут информацию, другие делают выводы, третьи выполняют действия. В организации возникают различные формы сотрудничества (человек-человек, человек-ИИ, ИИ-ИИ). Управление становится гораздо сложнее.
Важный вывод: нельзя использовать методы управления инструментами для управления командами из ИИ. Если мы продолжаем думать, что ИИ – это просто инструмент, в то время как уже используем системы из нескольких интеллектуальных элементов, это приведет к хаосу.
3. Как управлять ИИ? Не ставьте ему рабочие названия, определяйте его возможности
Эта часть статьи кажется наименее очевидной, но самой важной. Многие компании любят давать ИИ названия и определять для них должности (например, «менеджер по продукту ИИ», «инженер-тестировщик ИИ» и т. д.), затем заставляют их работать как человеческие команды.
Это огромная ошибка!
- Почему это плохо? У людей есть ограничения в внимании и профессиональных навыках, поэтому мы делим работу на части. Но у ИИ (особенно у крупных моделей) таких ограничений нет. Одна и та же модель может писать код и создавать тексты. Попытки установить для нее четкие рабочие границы не только не повысят ее эффективность, но и помешают ей раскрыть свой потенциал.
- Более серьезные последствия: передача информации между ИИ часто происходит в виде готовых выводов. Если информация передается от одного ИИ к другому без объяснений, ошибки могут накапливаться. В итоге каждый этап кажется правильным, но общий результат может быть неверным.
Правильный подход: не стоит делить ИИ на роли, а следует регулировать их возможности и использование ресурсов. Необходимо определить их поведенческие правила и возможности («духовные документы» и «инструментальные документы»). Это похоже на управление командой: не важно, какие у человека звания, важно, какие у него полномочия и доступ к ресурсам. Управление системами из нескольких интеллектуальных элементов – это часть организационной структуры, только средство управления изменилось с бумажных документов на программное обеспечение.
4. Куда делись ценности сотрудников? Не увольняйте опытных специалистов
С развитием ИИ многие повторяющиеся и рутинные задачи будут автоматизированы. Некоторые компании даже сокращают штаты с 12 до 3 человек, полагая, что это повысит эффективность.
Но это неверный подход:
- Игнорируются скрытые затраты: компании увольняют сотрудников, но теряют их «немой опыт» – знания, которые невозможно передать словами (например, навыки традиционной медицины, интуитивное понимание ситуаций, долгосрочно накопленное доверие клиентов).
- Что может научить ИИ? ИИ может запомнить очевидные процессы и документы, но трудно освоить опыт и интуицию, которые даже сам человек не может точно описать.
- Урок компании Klarna: шведская финансовая технологическая компания использовала ИИ для обслуживания клиентов, но это привело к ухудшению качества обслуживания. В итоге генеральный директор признал, что пошел слишком далеко, и вернул человеческий персонал.
- Пробелы в понимании: компании учитывают только сэкономленные затраты, но не учитывают операционные расходы на ИИ, затраты на обслуживание, ошибки и потерю клиентского доверия.
Каковы основные ценности сотрудников в будущем?
1. Определение задач: необходимо четко указывать, что должен делать ИИ, и разбивать задачи на более мелкие части.
2. Проверка результатов: необходимо контролировать правильность работы ИИ и выявлять риски.
3. Принятие ответственности: в случае ошибок ответственность должен нести человек, так как только он может нести юридические последствия.
Поэтому не стоит увольнять опытных сотрудников – они являются резервом устойчивости организации в условиях неопределенности.
5. Перестройка системы управления: HR должны стать координаторами отношений между людьми и ИИ
Статья предлагает новую модель управления: HR&MAM (HR и управление системами из нескольких интеллектуальных элементов). Традиционные HR-специалисты занимаются только управлением персоналом, но теперь им нужно управлять тремя аспектами:
1. Управление персоналом: необходимо пересмотреть подходы к развитию сотрудников и их навыков.
2. Управление интеллектуальными системами: необходимо определять обязанности ИИ, контролировать затраты и риски.
3. Управление взаимодействием: необходимо организовать эффективное взаимодействие между людьми и ИИ, устанавливать этические нормы.
Здесь возникает важный этический вопрос: многие компании заставляют сотрудников передавать свой опыт ИИ, что может привести к увольнению. Это вызывает три важных вопроса:
1. Согласие сотрудников: действительно ли они осведомлены и согласны на передачу своего опыта?
2. Принадлежность результатов: кому принадлежат результаты работы ИИ после увольнения сотрудника?
3 Законность: использование знаний уволенных сотрудников может ослабить их позиции в переговорах.
Лидирующие компании будущего должны быть прозрачными, честными и уважительными к сотрудникам. Они должны четко определять границы использования данных, делить выгоду от ИИ с сотрудниками (например, в виде бонусов, дополнительного обучения или улучшения условий работы) и уважать их ценности.
В заключение: в эпоху ИИ внедрение технологий – это только начало; ключевым является перестройка организационных систем. Если вы сосредоточены только на эффективности, игнорируя справедливость, ответственность и достоинство сотрудников, сэкономленные средства в конечном итоге будут потеряны из-за потери доверия, ухода квалифицированных специалистов и хаоса в управлении. Настоящие лидеры – это те, кто первыми находит баланс между людьми, ИИ и системами и всегда уваж