Organisaatiomuutoksen ja tekoälyn käyttöönoton asiantuntija korostaa tekoälyn ja ihmiskeskeisen lähestymistavan yhdistämisen välttämättömyyttä

Paul Gibbons on generalisti, joka on työskennellyt lukemattomilla aloilla, mutta viimeisten 35 vuoden aikana hänen pääpainonsa on ollut johtamisessa ja organisaatiomuutoksessa. Hän on konsultti ja teosten Organisaatiomuutoksen tiede ja Tekoälyn käyttöönotto sekä seitsemän muun teoksen kirjoittaja.

Istahdimme alas Paulin kanssa ymmärtääksemme, miten organisaatiot voivat parantaa tekoälyn käyttöönottoa ja tekoälylukutaitoa. Hän kertoi meille ihmiset etusijalle asettavasta lähestymistavastaan.

Kokonaisvaltainen näkökulma

Isäni sanoo: "Aivan kuin olet saavuttamassa jossakin maailmanluokan tason, lähdet tekemään jotain muuta." Se on tuskallisen totta.

Olin nuorin Wisconsin-Madisonin yliopiston lääketieteelliseen tiedekuntaan koskaan päässyt opiskelija. Sitten Wall Street vietteli minut, ja nousuni oli huimaa.

Ongelma oli, että matkan varrella kehitin vakavia riippuvuuksia, joihin liittyi masennusta. Vietin puoli vuosikymmentä ajelehtien, väitöskirjaohjelmasta toiseen hakeutuen ja ammattilaisena bridgeä pelaten, samalla kun olin käytännössä koditon.

32-vuotiaana laitoin elämäni kuntoon, liityin PwC:hen ja autoin rakentamaan heidän organisaation transformaation ja muutoksen menetelmäänsä. Sitten vaihdoin jälleen suuntaa ja perustin oman yritykseni. Se toimii nyt 25. vuottaan, vaikka myin sen vuosikymmen sitten.

Sen jälkeen olen toiminut konsulttina, professorina ja pääpuhujana sekä kirjoittanut yhdeksän kirjaa. Mitä he sanovatkaan? "Elämä alkaa viidestäkymmenestä..."

Kaksi kirjaani olivat täysosumia, tai kuten kriketissä sanomme, "kuutosia". Organisaatiomuutoksen tiede sijoittui kaikkien aikojen viiden parhaan muutosjohtamisen kirjan joukkoon. Ja Tekoälyn käyttöönotto arvioitiin vuoden 2025 parhaaksi tekoälykirjaksi – ei, kiirehdin lisäämään, New York Timesin toimesta, vaan LinkedInissä, millä on 1 000 kertaa vähemmän merkitystä.

Oletan, että jos kaikessa tässä kaaoksessa on jokin siunaus, se on se, että näen nykyisen tilanteemme monesta näkökulmasta. Voisit sanoa: "Monen alan taitaja, ei minkään mestari", mutta suopeammin ilmaistuna voisi sanoa, että minulla on "kokonaisvaltainen näkökulma."

Miksi tämä organisaatiomuutoksen asiantuntija päätti ottaa kantaa

Koen itse ainakin kerran viikossa tekoälyyn liittyvän OMFG-hetken. Tunnen lapsenomaista ihmetystä jokaisen uuden työkalun, näkökulman ja uuden mallin läpimurron myötä.

Vuoden 2025 alussa suhtauduin tekoälyyn kuitenkin hyvin epäilevästi. Sillä on valtava potentiaali ihmiskunnalle, mutta siihen liittyy eettisesti paljon ongelmia. Sitten jokin muuttui. En ole varma, joinko liikaa Sam Altmanin Kool-Aidia vai tunnenko vain potentiaalin aiempaa konkreettisemmin, mutta sukelsin syvälle tekoälyyn – rakensin jopa LLM:iä kotikoneellani.

Juuri nyt yritän yhdistää vahvan katu-uskottavuuteni organisaatiomuutoksen ja johtamisen parissa tekoälymaailmaan.

Miten tekoäly tehostaa tuottavuutta ja oppimista

En ole koskaan ollut näin innostunut. Enkä myöskään koskaan näin tuottelias.

Tekoälyn kyky luoda esimerkiksi esityksiä on muuttanut kaiken osaltani. Se saattaa vaikuttaa vähäpätöiseltä, jopa triviaalilta. Mutta 35 vuotta johtamiskonsulttina toimineena olen tehnyt satoja esityksiä, joista jokainen vei viikon. Se tarkoittaa vuosia elämästäni PowerPoint-esitysten parissa.

Sitten löysin Gamman. Voin saada aikaan maailmanluokan esityksen päivässä.

Opin myös nopeammin kuin koskaan. Aiheen perusteelliseen oppimiseen tarvitsee todennäköisesti lukea 20 kirjaa tai 50 tieteellistä artikkelia. NotebookLM tekee niistä selvää hetkessä. Muutamassa sekunnissa voit saada miellekartan 50 lähteen tietojen pohjalta.

Tästä hyvä esimerkki on hiljattain löytämäni MIT:n artikkeli niin kutsutuista rekursiivisista kielimalleista. Se oli tiivis ja syvällinen. Suuri osa siitä oli teknisesti minulle liian vaikeaa, mutta tiesin tarpeeksi ajatellakseni: "Vau, tämä on tärkeää." Joten latasin sen Geminiin ja kysyin: "Onko tällä merkitystä? Anna minulle kahden sivun yhteenveto." Sen jälkeen kysyin, voisinko rakentaa sellaisen kotipöytäkoneellani ja kuinka kauan siihen menisi. Kaksi tuntia myöhemmin olohuoneessani pyöri pieni LLM.

Se muuttaa asioita. Tämä teknologia demokratisoi ja vapauttaa.

Miksi organisaatioiden on keskityttävä muuhunkin kuin tehokkuuden lisäämiseen

Siitä huolimatta emme voi keskittyä liikaa tekoälyn tuottavuushyötyihin. Se vastaa sitä, että Einsteinia pyydettäisiin viikkaamaan pyykkejä.

Olen itsekin syyllistynyt tähän. Kun käytin tekoälyä ensimmäisen kerran omassa yrityksessäni, käytin sitä ainoastaan tehokkuuden lisäämiseen. Halusin säästää 10–20 tuntia puuduttavaa työtä viikossa. Mutta saman työn tekeminen nopeammin on todella rajoittavaa.

Meidän on keskityttävä uusiin kyvykkyyksiin. Minun olisi pitänyt kysyä: "Mitä tämä mahdollistaa minulle sellaista, mitä en aiemmin voinut tehdä?"

Tämä on ratkaisevan tärkeää Fortune 500 -yrityksille.

Miksi johtamisen viitekehysten on kehityttävä tekoälyn aikakaudella

Tekoäly ei muuta johtamista, ja se on ongelma.

Yleisin johtamisen viitekehys on transformatiivinen johtaminen. Se on peräisin 1970-luvulta. Vanhat johtamisen paradigmat rakennettiin ennustettavuutta varten, jota ei enää ole.

Meidän on siirryttävä mukautuvan johtamisen viitekehykseen. Se tunnistaa muutoksen tahdin, mutta myös tekoälyn käyttöönoton kehittyvän tason. Emme nimittäin tiedä, miltä "valmis" näyttää. Emme voi helposti ennustaa, millaisen muodon kokeilut saavat tai kuinka helposti niitä voidaan laajentaa.

Miltä tekoälyn teknologiapino näyttää muutosjohtajille

Tekoälypinoani muuttuu jatkuvasti, mutta tässä on katsaus sen tämänhetkiseen sisältöön:

• Descript — Videoeditori
• Granola — Muistiinpanojen tekijä
• NotebookLM — Tutkimus- ja kirjoitusavustaja
• Gamma — PowerPoint-esitysten luoja
• Claude — Yleiskäyttöinen
• ChatGPT — Yleiskäyttöinen
• Gemini — Yleiskäyttöinen
• Obsidian — Muistiinpanot
• Leonardo — Kuvien luoja
• Ollama — Automaatio
• VSCode — Ohjelmointi
• Hugging Face — Yhteisön rakentaminen
• LangChain
• PostgresSQL

Kuten edellä mainitsin, erityisesti Gamma ja NotebookLM muuttivat toimintatapaani merkittävästi.

Miksi erilaiset tekoälyn käyttöönoton paradigmat muokkaavat organisaatiokulttuuria

Tekoälyn käyttöönottoon on useita paradigmoja.

Tällä hetkellä Accenture määrää tekoälyn käytön pakolliseksi — se on kiistatta pakottava ja jyrkkä keino. Walmart puolestaan käyttää "vetoon" perustuvaa lähestymistapaa ja tarjoaa kaikille ilmaisen pääsyn tekoälykoulutukseen.

Accenturen kannalta kysymys kuuluu, vahingoittaako ihmisten pakottaminen luovuutta ja psykologista turvallisuutta. Aika näyttää.

Miksi ihmiset edellä tapahtuva tekoälyn käyttöönotto edistää luottamusta, ymmärrystä ja sijoitetun pääoman tuottoa

88 prosenttia organisaatioista yrittää ottaa tekoälyä käyttöön, mutta alle 30 prosenttia tekee sillä rahaa. Luvut ovat karmeita.

Se ei ole yllättävää. Kolme vuosikymmentä teknologian käyttöönoton inhimillisellä puolella toimineena tiedän, että "kiiltävän uuden teknologian" ja hyödyllisyyden välinen kuilu vaatii vuosia umpeutuakseen.

Esteet ovat organisatorisia. Siilot, kulttuuri, ajattelutapa, taidot ja niin edelleen. Ihmiset pelkäävät sitä. Jos yrität ottaa teknologian väkisin käyttöön tällaisessa tilanteessa, onnea matkaan.

Oma tavaramerkkini ja kehittämäni käsite on "ihmiset edellä tapahtuva käyttöönotto". Se on sekä moraalinen väite että taktinen lähestymistapa. Hypoteesini, jota käyttää kaksi Fortune 500 -yritystä, on, että jos ensin annat ihmisille vaikutusmahdollisuuksia ja kehität käyttötapauksia, jotka tukevat ihmisten kukoistamista, heidän pelkonsa ja epäluottamuksensa hälvenevät. He ottavat nopeasti käyttöön teknologiaa, joka parantaa heidän elämäänsä.

Kun sujuva osaaminen, luottamus, ymmärrys ja taidot on rakennettu, voit keskittyä voimakkaasti sijoitetun pääoman tuottoon.

Miltä tekoälylukutaito näyttää käytännössä

Tutkimukseen perustuvassa tekoälylukutaitomallissani on viisi ulottuvuutta. Tässä yleiskatsaus:

1. Käsitteet: Pintatason ymmärrys siitä, mitä tekoälyn konepellin alla on
2. Taito: Tietää, miten tekoälylle annetaan kehotteita ja myöhemmin miten sitä rakennetaan
3. Etiikka: Valtava alue, jolla kenenkään ei pitäisi toimia sokkona
4. Kansalaistaidot: Miten tekoäly vaikuttaa uutisiin, politiikkaan, vanhemmuuteen ja kouluihin
5. Kriittinen ajattelu: Se on sinua älykkäämpi, mutta toisinaan myös paljon tyhmempi. Kriittistä ajattelua tekoälyn kanssa opetetaan harvoin, ja useimmat ihmiset ovat siinä surkeita.

Jokaista näistä on opetettava, jos organisaatioosi halutaan todellinen tekoälylukutaito.

Miksi menestys voi muodostua esteeksi tekoälyn oppimiselle

Tässä on näkemykseni johtamisesta tällä hetkellä: Kukaan ei pysy mukana, mutta kaikkien on yritettävä.

Tekoäly on ihmiskunnan historian monimutkaisin aihe, aina malleista ja algoritmeista yrityksiä, talouksia ja geopoliittisia virtoja mullistaviin valtaviin voimiin.

Kaikkein pelottavin asia liittyy kuitenkin erääseen tarinaan. Vuonna 1995 minut kutsuttiin tutkimaan johdannaispetosta — nykyisiin mittapuihin verrattuna pikkurike, 100 miljoonaa dollaria. Olin siellä kuulustelemassa optiokauppiasta. Koska olin itse tullut tuosta maailmasta, ymmärsin gamman, thetan ja volatiliteetin hymy-käyrät.

Minua hämmästytti se, ettei kenelläkään pankissa — ei toimitusjohtajalla, talousjohtajalla eikä riskijohtajalla — ollut aavistustakaan siitä, mistä tämä kaveri puhui. Heillä oli miljardeja riskipositioita, mutta ei mitään käsitystä johdannaisista.

Tekoäly on paljon monimutkaisempaa, ja ylin johto toimii sokkona. Se pelottaa minua todella paljon. Tietämättömyys ylimmällä tasolla on vaarallista.

Mutta kenellä on aikaa? Järjestin ohjelman joukolle johtajia ja kysyin: ”Kuinka paljon muodollista koulutusta kävitte viime vuonna?” Kolme päivää yhteensä. Heidän kahdentoista kesken. Se ei yksinkertaisesti riitä.

Johtajien on varattava aikaa oppimiselle. Heidän on myös luovuttava oletusasenteestaan: ”Jos minä en tiedä sitä, sen ei voi olla kovin tärkeää.” Tällä hetkellä heidän valtansa ja menestyksensä ovat oppimisen vihollisia.

Miksi johtajien on varattava aikaa kokeiluille

Nyt jos koskaan johtajien on kehitettävä osaamistaan. Heidän on opittava ymmärtämään tekoälyä.

On täysin tekopyhää järjestää tekoälykoulutusta työntekijöille ilman, että kehität samalla omaa osaamistasi.

Uskon, että useimmat johtajat olisivat tästä samaa mieltä. Mutta lähes kukaan heistä ei toimi sen mukaisesti. He työskentelevät jo 60 tuntia viikossa. He tarvitsevat tukea. He tarvitsevat jäsenneltyjä ohjelmia. Ja he tarvitsevat aikaa kokeiluille — ehkä vähintään tunnin tai kaksi viikossa.

Kokeiluista ei voi tinkiä. Kirjoja ei ole vielä kirjoitettu, ja vaikka olisikin, näitä taitoja ei voi oppia kirjasta.

Seuraa mukana

Voit seurata Paul Gibbonsin työtä palveluissa LinkedIn, YouTube ja Substack. Tutustu myös yritykseen Paul Gibbons Advisory.

People Managing People -sivustolla on luvassa lisää asiantuntijahaastatteluja.