Kompanije koje smanjuju broj zaposlenih zbog AI-a će izgubiti od onih koje nisu

Postoji verzija prihvatanja AI-a koja izgleda pametna na tabeli. Manje ljudi, niži fond plata, isti izlaz. To je verzija koja se sada tiho izvršava u pravim prostorijama, odjevena u jeziku o efikasnosti i transformaciji.

To je i verzija koja će te organizacije skupo koštati u narednih pet godina.

Ovo nije argument protiv AI-a. To je argument za njegovu ispravan upotrebu — i razlika je važnija nego što većina vodećih timova trenutno ceni.

Imovina koju oni smanjuju je ona koju ne mogu obnoviti

Kada organizacija smanji broj zaposlenih kao odgovor na mogućnost AI-a, pretpostavka je da je uklonjen rad bio vrednost. Da je sam zadatak — izveštaj, analiza, e-pošta, unos podataka — bio razlog zašto je postojala uloga.

Ta pretpostavka je pogrešna.

Prava vrednost koja postoji unutar većine timova nije rad koji proizvode. To je znanje koje nose. Kako posao zaista funkcioniše. Gde žive specijalni slučajevi. Zašto se određene odluke donose na način na koji se donose. Šta klijenti zaista misle kada se žale na određeni problem. Kontekst koji nikada ne uđe u dokument o procesu jer ne mora — jer prosta osoba to već zna.

To znanje je institucionalno. Gradi se tokom vremena. Izuzetno je teško rekonstruisati kada ode kroz vrata. Sad organizacije to prepuštaju u zamenu za kratkoročne redukcije troškova, bez da u potpunosti uzmu u obzir šta gube.

AI ne zamenjuje presudu. Umnožava je.

Organizacije koje će izaći napred nisu one koje su koristile AI da obave isti posao sa manje ljudi. To su one koje su koristile AI da obave značajno više posla sa istim ljudima — ili sa ljudima koji su bolje pozicionirani da primene svoju presudu u razmeri.

Ovo je fundamentalno drugačiji model poslovanja. Umesto da zameni izlaz člana tima, AI proširuje njihov domet. Marketinški tim koji je prethodno upravljao jednom kampanjom odjednom može upravljati petima. Analitičar koji je proveo tri dana na izveštaju sada može proizvoditi jedan ujutro i ostatak nedelje provesti na interpretaciji i strategiji. Upravnik uspeha klijenta koji je rukovao trideset naloga sada može sadržajno da se angažuje sa stotinu.

Čovek nije uklonjen iz jednačine. Čovek je jednačina. AI je ono što čini tu jednačinu bržom.

Poslovno znanje je konkurentska prednost — ali samo ako ga čuvaš

Postoji ravan efekat na institucionalno znanje koje se ne pojavljuje u metrikama broja zaposlenih. Iskusni timovi donose bolje odluke. Ranije hvataju probleme. Razumeju posao dovoljno duboko da primene nove alate — uključujući AI alate — na načine koji zaista odgovaraju kontekstu organizacije.

AI sistem je samo toliko koristan kolika je presuda koja ga vodi. Upit napisan od strane nekoga ko duboko razume bazu klijenata, proizvod i operativna ograničenja proizvešće nešto kategorički vrednije od istog upita napisanog od strane zamenske zaposlene osobe radeći iz brifinga. Kontekst nije meka prednost. To je tvrda.

Kada organizacije smanjuju iskusne članove tima u korist efikasnosti vođene AI-om, često otkrivaju prekasno da AI radi značajno bolje kada su ljudi koji zaista razumeju posao oni koji ga usmeravaju.

Pravo pitanje koje treba postaviti

Umesto da pitate "gde AI može zameniti ljude?", korisnije pitanje je: "gde AI može vratiti vremenu koje naši ljudi gube na zadatke koji ne zahtevaju njihovu presudu?"

Većina organizacija ima značajnu količinu vremenskog angažovanja visokog nivoa apsorbovanog radom niskog nivoa. Administracija, formatiranje, zakazivanje, osnovni izveštaji, prva proizvodnja nacrta. Ovo su područja gde AI može da pruži pravi relif — ne uklanjanjem uloga, već uklanjanjem trenja koje sprečava iskusne ljude da posluju po njihovom najboljem.

Timovi koji obezbede to vreme i preusmere ga na posao koji mogu obaviti samo oni — upravljanje odnosima, strateško razmišljanje, rešavanje kompleksnih problema, nijansirana donošenja odluka — imaće značajnu prednost. Ne zato što imaju niže troškove. Jer imaju veću mogućnost.

Održiv model izgleda drugačije

Ako se uradi dobro, prihvatanje AI-a trebalo bi da rezultira timovima koji su efikasniji, fokusiraniji i sposobniji da pružaju na nivou koji prethodno nije bio moguć. Trebalo bi da čini znanje unutar organizacije pristupačnijim, a ne suvišnijim.

Organizacije koje to razumeju će investirati u obuku svojih timova da rade sa AI alatima umesto da zamenjuju timove sa njima. Tretirace poslovno znanje kao infrastrukturu. Gradiće procese gde AI upravlja količinom a ljudi upravlja dubinom.

Ovo nije preciznija verzija prihvatanja AI-a. To je ambicioznije. Jer traži od AI-a da uradi nešto teže od zamene ljudske proizvodnje — traži od njega da umnoži ljudski potencijal.

Kompanije koje sada smanjuju broj zaposlenih da apsorbujem AI troškove čine kratkoročnu pretragu sa dugoročnim posledicama. One koje čuvaju svoje timove i investiraju u kako ti timovi rade sa AI-om grade nešto trajnije.

Razlika između ta dva pristupa biće vidljiva brže nego što većina očekuje.

Libertas Software Research gradi prilagođena rešenja softvera dizajnirana da podržavaju kako moderni timovi zaista rade. Ako razmišljate o tome kako AI alati odgovaraju operacijama vaše organizacije, uđite u kontakt sa nama.