Er arbejdstagere klar til senioriserede job?

Men der er et problem med denne effektivitetsgevinst.

Disse enklere opgaver gjorde mere end blot at skabe resultater. De gav også uerfarne medarbejdere tid til at observere, hvordan organisationer fungerede, begå relativt omkostningsfrie fejl og gradvist opbygge den kontekst, der kræves for at træffe sværere beslutninger.

Dr. Rachel Wood, forsker i cyberpsykologi og grundlægger af AI Mental Health Collective, argumenterer for, at denne oversete funktion ved arbejde på begynderniveau er vigtig.

Forestil dig medarbejderen, der træder ind i en branche og udfører arbejde, som ser ud til at ligge i periferien af selve jobbet. Mens medarbejderen udfører disse opgaver, tilegner vedkommende sig også en forståelse af, hvordan ledere træffer beslutninger, hvordan kolleger interagerer, og hvordan virksomheden faktisk fungerer.

Fjerner man helt denne erfaring, er den logiske konklusion, at arbejdsgivere risikerer at fjerne det, som Wood beskriver som “en afgørende del af det hårde rutinearbejde, der opbygger evnen til senere at blive en god leder i karrieren. Det, AI har, er viden uden erfaring.”

Det betyder ikke, at virksomheder bør bevare arbejde med lav værdi af nostalgiske årsager. Få medarbejdere har brug for timer med karakterdannende kopiering af information mellem regneark.

Det betyder, at organisationer måske er nødt til at skelne mellem arbejde, der blot er ineffektivt, og arbejde, der giver udviklende gentagelser.

Mennesker opbygger dømmekraft blandt andet, fordi beslutninger har konsekvenser. De træffer en forkert beslutning, håndterer resultatet og justerer deres tilgang. Nogle gange er de nødt til at forklare sig, genoprette et forhold eller erkende, at en antagelse, de tog med ind i en beslutning, var forkert.

Disse erfaringer er vanskelige at automatisere, fordi deres værdi delvist ligger i selv at have gennemlevet dem.

Ansættelser baseret på dømmekraft skaber et andet problem

Arbejdsgivere reagerer allerede på den ændrede form af arbejde på juniorniveau ved at hæve barren.

En ZipRecruiter-undersøgelse fra juni blandt mere end 1.000 amerikanske arbejdsgivere viste, at 31 % havde øget erfaringskravene til stillinger på begynderniveau på grund af AI. Denne reaktion løser ét problem ved potentielt at skabe et andet. Virksomheder kan ganske enkelt ansætte personer, der allerede besidder den dømmekraft, som deres redesignede roller kræver.

På et tidspunkt er der dog nogen, der skal udvikle den.

Det gør også traditionelle signaler i forbindelse med ansættelser mindre nyttige. Hvis en medarbejder på begynderniveau forventes at kunne navigere i tvetydighed, håndtere interessenter og udvise dømmekraft, giver mange års erfaring og et poleret CV kun indirekte bevis på, at vedkommende kan det.

Heather Krueger, som interviewer kandidater på direktørniveau og derover i sit arbejde som Chief People Officer hos Engine, sagde, at hun i stigende grad forsøger at komme bag om, hvad kandidater har gjort, og forstå, hvordan de tænker.

De fleste interviewspørgsmål ser stadig bagud: Hvad opnåede du? Hvad blev resultatet? Hvad gjorde du?

AI gør det lettere end nogensinde at forberede overbevisende svar på disse spørgsmål.

Som følge heraf fokuserer Krueger i højere grad på beslutninger truffet under pres, situationer uden oplagte svar og begrundelsen bag en kandidats valg. Hun foretrækker også arbejdsprøver, der giver interviewerne mulighed for at udfordre antagelser og se, hvordan kandidater reagerer i realtid.

Forskellen bliver særligt vigtig, når arbejdsgivere ansætter ud fra potentiale.

Krueger sagde, at virksomheder ofte overvurderer det, kandidater allerede ved, selv om denne videns holdbarhed bliver kortere. Hun ser i stedet efter nysgerrighed, omstillingsevne og evnen til at tilegne sig noget nyt og anvende det.

Evnen til at lære hurtigt betyder mere end kvalifikationer.

Share This Quote on:

• Share on Twitter
• Share on LinkedIn
• Share on Facebook

Heather KruegerOpens new window

Personaledirektør hos Engine

Dømmekraft hører også til på den liste. Krueger beskrev det som en kompetence, der giver organisationer tillid til at kombinere større frihed med større ansvarlighed, især når arbejdet går hurtigt.

Karrierestigen skal erstattes

I årtier havde organisationer en forholdsvis enkel udviklingsmodel.

Yngre medarbejdere håndterede mindre omfattende problemer. Dygtige medarbejdere fik ansvar for større problemer. Med tiden blev selve erfaringen en del af den værdi, de bidrog med i jobbet.

AI gør denne udvikling mere kompliceret, fordi det kan mindske afstanden mellem det første og det andet trin.

En junioranalytiker behøver måske ikke længere bruge flere år på at blive i stand til at udarbejde sofistikerede analyser. En ny rekrutteringsmedarbejder kan bruge AI til at udarbejde henvendelser, opsummere interviews eller undersøge kandidater med en hastighed, der tidligere krævede betydelig erfaring. En udvikler kan producere fungerende kode langt tidligere i karrieren.

Men hurtigere produktion er ikke det samme som hurtigere dømmekraft.

Hvis virksomheder ønsker, at medarbejdere tidligt i karrieren arbejder højere oppe på kompleksitetskurven, er de måske nødt til bevidst at skabe de erfaringer, som tidligere opstod naturligt gennem arbejdet.

Det kan betyde simulationer, beslutningstagning under supervision, struktureret eksponering for samtaler med ledende medarbejdere, rotationer, evalueringer efter afsluttede projekter og muligheder for at begå fejl med alvorlige, men håndterbare konsekvenser. 

AI kan måske endda hjælpe ved at skabe miljøer med lav risiko, hvor medarbejdere kan øve vanskelige samtaler eller afprøve beslutninger, før de træffer dem i virkeligheden.

Målet bør ikke være at genskabe alle de kedelige opgaver, som teknologien eliminerer.

Det bør være at identificere, hvad medarbejderne lærte, mens de udførte disse opgaver, og sikre, at den læring stadig finder sted.