Nie wystarczy wdrożyć technologię, twierdzi autor tej kolumny opiniotwórczej, trzeba kształtować kryteria, nawyki i zespoły zdolne do ciągłego dostosowywania się.
W publicznej dyskusji na temat transformacji cyfrowej często pojawiają się skróty. Mówi się o rozwiązaniach, „wdrażaniu” lub „skalowaniu”, jakby przyjęcie technologii było procesem liniowym. Tak nie jest. Zmieniły się narzędzia, a wraz z nimi tempo pracy. Cykle aktualizacji uległy skróceniu, a nowości nie pojawiają się już falami, ale w sposób ciągły. W tym kontekście pytanie nie brzmi, czy sztuczna inteligencja zmieni gospodarkę – już to robi! – ale jakie umiejętności musi rozwinąć kapitał ludzki, aby nadążyć za zmianami.
Pierwsza odpowiedź jest mniej techniczna, niż się wydaje: należy kształtować gotowość do nauki. Nauka uczenia się nie jest sloganem, ale praktyką, która porządkuje pozostałe działania. Oznacza to zaakceptowanie faktu, że wiedza ma datę aktualizacji, że podręcznik nie wystarcza, że praca organizowana jest wokół problemów, a nie funkcji. Na tej podstawie możemy myśleć o umiejętnościach cyfrowych, obsłudze nowych narzędzi, podstawowym zrozumieniu danych i zestawie umiejętności miękkich, które czasami uważamy za oczywiste — komunikacja, współpraca, zarządzanie czasem, słuchanie, negocjacje. W kontekście szybkich zmian ten repertuar podtrzymuje krzywą uczenia się i zapobiega paraliżowi.
Generatywna sztuczna inteligencja zajmuje centralne miejsce. Jest ona kluczowa, ale z wyjątkiem firm zajmujących się wyłącznie sztuczną inteligencją, nie stanowi ona wartości dodanej dla biznesu. Jest to narzędzie, które należy wykorzystać do zwiększenia produktywności, usprawnienia procesów, otwarcia nowych linii usług i zbadania produktów, które wcześniej nie były możliwe. Jak ją ocenić? Za pomocą konkretnych pytań: czy skraca czas? Czy poprawia jakość? Czy umożliwia podejmowanie bardziej świadomych decyzji? Czy obniża koszty bez obniżania standardów? Jeśli odpowiedź brzmi „tak”, to jest to szansa. Jeśli odpowiedź brzmi „ponieważ wszyscy jej używają”: zacznijmy od nowa.
W obszarze usług obsługa klienta przeszła na modele konwersacyjne, które lepiej radzą sobie z powtarzalnymi zadaniami, pozostawiając ludziom sprawy wymagające osądu i indywidualnego podejścia. W operacjach wewnętrznych analiza dużych ilości danych przestała być zadaniem izolowanych specjalistów i została włączona do pracy zespołów. W edukacji sztuczna inteligencja pomaga projektować sekwencje dydaktyczne i personalizować ścieżki. W służbie zdrowia przyspiesza czytanie badań i segregację konsultacji. Wszystkie te zastosowania są dostępne i dają wymierne wyniki, zmieniając organizację pracy, a nie tylko jej fasadę.
Wyzwania związane ze szkoleniem w zakresie sztucznej inteligencji
Szkolenie w zakresie sztucznej inteligencji stoi przed dwoma wyzwaniami. Pierwsze z nich ma charakter kulturowy: należy pokonać inercję i strach. Przyjęcie tej technologii nie udaje się raczej z powodu braku kursów, ale raczej z powodu braku celu. Należy wyjaśnić, do czego służy, gdzie wnosi wartość dodaną i jak integruje się z przepływem pracy. Pomocne jest rozpoczęcie od rzeczywistych, codziennych problemów: przygotowanie raportu, synteza przepisów, porównanie dostawców, opracowanie briefu. Konkretna użyteczność przekonuje bardziej niż jakiekolwiek obietnice.
Drugim wyzwaniem jest utrzymanie zdolności krytycznego myślenia. Wygoda natychmiastowej odpowiedzi może osłabić zdolność analizy, podobnie jak GPS może osłabić orientację, jeśli przestaniemy patrzeć na mapę. Sztuczna inteligencja proponuje, my decydujemy. Takie rozgraniczenie wymaga umiejętności formułowania dobrych pytań, porównywania źródeł, wykrywania stronniczości i prowadzenia rozmów między ludźmi. Jeśli narzędzie zastępuje rozmowę, tracimy część pracy, której nie powinniśmy tracić: budowanie wspólnego sensu.
Jak zacząć? Od minimalnej, ale stałej ścieżki. Należy przeprowadzić diagnozę możliwości (co zespoły potrafią dzisiaj i czego potrzebują do wykonywania swoich zadań), wyznaczyć cele dla poszczególnych obszarów (produktywność, jakość, doświadczenie użytkownika), wybrać kilka narzędzi o dobrze zdefiniowanych zastosowaniach oraz opracować krótki, powtarzalny i praktyczny program szkoleniowy. A przede wszystkim ciągła ocena: należy mierzyć wszystkie zmiany, aby móc szybko wprowadzać poprawki.
Uwaga na temat przywództwa
Wdrożenie sztucznej inteligencji nie jest zadaniem dla „zespołu technicznego”. Jest to kwestia biznesowa. Wymaga widocznych sponsorów, prostych zasad i odpowiedzialności za dane — prywatność, zgodność z przepisami, kryteria etyczne. Szybkość nie może być pretekstem do improwizowania z wrażliwymi informacjami ani do przenoszenia ryzyka na osoby trzecie bez kontroli.
W najbliższych miesiącach — a nawet dniach — sztuczna inteligencja rozprzestrzeni się we wszystkich branżach. Kapitał ludzki, który wykorzysta ją, łącząc umiejętności technologiczne z nawykami uczenia się, będzie w stanie sprostać pracy pod presją. Jeśli uda nam się nauczyć ludzi uczyć się — i podejmować decyzje w oparciu o lepsze informacje — technologia zrobi resztę: przyspieszy, wzmocni i otworzy drzwi, których jeszcze kilka lat temu nie było. Reszta to cisza.
