Правильная стратегия — перестроить «экосистему знаний» компании вокруг сотрудничества человека и AI
Каждому CEO и топ-менеджеру, который с энтузиазмом сокращает штат в ожидании скачка производительности от AI, стоит прочитать новый метаанализ Школы бизнеса и права Royal Docks в Великобритании. Он показывает, что такие решения могут оптимизировать не то, что действительно важно.
Массовые увольнения дают быстрый и измеримый эффект, но, по мнению исследователей, лучшее применение AI — усиливать человеческое мышление и принятие решений, а не заменять их. Работа рассматривает, как люди могут использовать AI, чтобы улучшать создание и передачу знаний.
Исследование показало, что AI особенно силён в быстром выполнении сложных задач, тогда как люди лучше справляются с задачами, где нужны суждение, смысл и ответственность. AI также может повышать «коллективный интеллект» организации, сводя факты и идеи из разных областей в единую картину.
Например:
- больница, где AI находит релевантные исследования из специализаций, которые лечащий врач обычно не отслеживает, но решение всё равно принимает врач;
- юридическая фирма, где AI за минуты сопоставляет прецеденты в разных юрисдикциях, а партнёры выбирают лучшую аргументацию для клиента;
- продуктовая команда, где AI обобщает отзывы из тикетов поддержки, звонков продаж и оценок в приложении, а люди решают, что именно строить.
Использование AI в такой модели гораздо эффективнее, чем работа AI или людей по отдельности.
Несмотря на резкий рост возможностей технологии, AI по-прежнему нужны люди для интерпретации и этического выбора, отмечают авторы исследования. Они предупреждают, что чрезмерная зависимость от AI размывает незаменимое человеческое суждение.
Вместо того чтобы исходить из того, что AI может заменить человеческую экспертизу, организации должны строить «экосистемы знаний» — то есть способы, которыми группы создают, хранят и передают информацию, — в которых AI помогает обучению, инновациям и принятию решений.
Цель не в том, чтобы запретить AI или просто заменить сотрудников, а в том, чтобы с помощью AI выстроить мощную экосистему знаний, которая накапливает знания, помогает им перемещаться и создаёт новое понимание. В эту картину входят каналы Slack, вики, неформальные знания, документы для онбординга, экспертные сети и AI-слои поверх всего этого.
Замена сотрудников AI даёт экономию затрат, но одновременно лишает компанию возможности получить эффект коллективного интеллекта.
О развитии человеческого таланта
Сначала многие организации отреагировали на появление мощных AI-чатботов и инструментов упрощённым «нам нужно ещё больше этого». Теперь пришло время столкнуться с «парадоксом атрофии навыков».
Некоторые компании пытаются заменить младших сотрудников AI, которым пользуются старшие специалисты. Но если это происходит в масштабах всей организации, то откуда завтра возьмутся новые старшие сотрудники?
Согласно новой статье «AI Assistance Reduces Persistence and Hurts Independent Performance», подготовленной исследователями из крупных университетов США и Великобритании, зависимость от AI-чатботов ослабляет человеческие способности.
В исследовании с участием более 1200 человек проверяли влияние AI-ассистентов, включая ChatGPT, на задачи по математике и пониманию прочитанного. Было обнаружено, что AI улучшал результаты, но после его удаления оценки резко падали, а участники чаще сдавались на сложных задачах, чем те, кто не пользовался AI вовсе.
Это не долгосрочный эффект. Он проявляется уже через 10–15 минут использования AI — примерно столько же времени, сколько нужно, чтобы выпить чашку кофе.
Исследователи не предлагают запрещать AI, но считают, что его нужно использовать так, чтобы он помогал людям расти и учиться.
Вывод из обоих исследований: бизнес получает гораздо больше пользы, когда люди остаются авторами решений, а не просто заверяют выводы AI.
Ещё одна ошибка — слишком узко понимать «производительность» или output. По данным исследования Royal Docks, компании, где люди сохраняют контроль, будут лучше защищены юридически, больше доверия получат от клиентов и лучше будут замечать дорогие ошибки, которые AI нередко делает с полной уверенностью.
Как построить сильную «экосистему знаний»
По данным исследования Royal Docks, базовые элементы экосистемы знаний, объединяющей человека и AI, таковы:
- Пересмотр рабочих процессов: распределите задачи по тому, кто или что подходит для них лучше всего, а затем проектируйте не замену, а передачу работы;
- Новые роли: нанимайте или развивайте специалистов по AI;
- Сдвиг в обучении: от одних только профильных навыков к метапознанию — пониманию когда и как сочетать личные знания с данными AI;
- Документация важнее, а не менее важна: делайте ставку на качественную и подробную документацию всего, понимая, что AI способен справляться со сложностью;
- Этические ограничения встроены в систему: используйте людей, чтобы AI оставался в рамках человеческих и бизнес-ориентированных целей.
Новая стратегия AI
Неприятная правда из выводов Royal Docks не в том, что AI слабее, чем мы думали. Проблема в том, что его мощность расходуется на стратегию, которую выбрало большинство организаций.
Замена сотрудников — это разовая экономия затрат. Но использование AI как части настоящей экосистемы знаний, где AI делает людей умнее, а люди удерживают AI в рамках реальности, даёт накапливающиеся преимущества.
Ставить во главу угла экономию на сокращении зарплат — значит поддаваться количественной ошибке: предпочитать измеримое и считать, что неизмеримое не важно или не существует.
Со временем это всё проявится. Компании, которые слишком агрессивно сокращают штат в надежде, что AI выполнит их работу, окажутся в невыгодном положении по сравнению с теми, кто инвестирует в создание мощных экосистем знаний и культуры партнёрства между людьми и AI.
Раскрытие информации об использовании AI: я не использую AI для написания текста. Слова, которые вы видите здесь, мои. Я использую разные AI-инструменты через Kagi Assistant (раскрытие: мой сын работает в Kagi) — в сочетании с Kagi Search, Google Search, а также телефонными звонками для исследований и проверки фактов. Я использую текстовый редактор Lex, в котором есть AI-инструменты, и после написания применяю его средства проверки грамматики, чтобы находить опечатки и ошибки и предлагать замену слов. Вот почему я раскрываю своё использование AI и советую делать так же.
Материал — перевод статьи с английского.
Оригинал: Your AI strategy is all wrong