Tekoäly voi saada hyvän työn tuntumaan liian pieneltä

David Rice: Vaihtuvuuslukusi näyttävät hyviltä. Ihmiset pysyvät, sitoutuminen on vakaata ja johto juhlii. Rakennat kuitenkin kalleinta ongelmaa, joka sinulla on koskaan ollut, koska pysyminen ei ole sama asia kuin osallistuminen ja tuloksen tekeminen. Tällä hetkellä työvoimasi pysyy hiljaisesti, saapuu töihin, saavuttaa tavoitteensa ja yrittää olla aiheuttamatta ongelmia. Paperilla he näyttävät sitoutuneilta, mutta he eivät kokeile uusia asioita. He eivät työnnä rajoja eivätkä ota riskejä. He suojelevat itseään.

Tämän päivän vieraana on Jay Caldwell. Hän toimii ADP:n lahjakkuusjohtajana. Selvitämme, miksi vähäinen vaihtuvuus tässä ympäristössä saattaa olla pikemminkin varoitusmerkki kuin voitto. Sillä meidän kaikkien on pidettävä mielessä tämä: ihmiset, jotka tuntevat olonsa turvallisimmaksi, ottavat vähiten riskejä. Tässä ympäristössä riskien välttely on luultavasti riskialtteinta, mitä voi tehdä.

Tänään käsittelemme sitä, miksi ”jos rakennat sen, he tulevat” ei toimi tekoälyn käyttöönotossa, hiljaisen pysymisen ongelmaa ja sitä, miten sääntöjenmukaisuuteen keskittyvät ajattelutavat saattavat korvata innovaation, sekä sitä, miten voi tunnistaa pysähtyneisyyttä ja pelkoa peittävän vähäisen vaihtuvuuden. Tarkastelemme yleiskäyttöistä tekoälyä ja kohdennettuja käyttötapauksia ja sitä, kumpi niistä rakentaa luottamusta. Lisäksi tarkastelemme urapolun kriisiä ja sitä, miksi tekoälyn kanssa kasvaneet vastavalmistuneet haastavat pian kaiken, mitä teet.

Olen David Rice. Tämä on People Managing People. Jos vaihtuvuuslukusi näyttävät terveiltä mutta innovaatio tuntuu kuolleelta, tämä keskustelu selittää tarkasti, mitä pinnan alla tapahtuu. Aloitetaan.

No niin, Jay, tervetuloa ohjelmaan.

Jay Caldwell: Kiitos, David. Mukava olla täällä.

David Rice: Halusin aloittaa keskustelun siitä, että olemme nyt muutaman vuoden sisällä tästä tekoälyaallosta. Monien alun perin tuntema innostus on vaihtunut todellisen maailman seurauksiin. Olemme käsittääkseni päivä sen jälkeen, kun Block ilmoitti irtisanomisista.

Mikä on mielestäsi suurin väärinkäsitys, johon johtajat edelleen takertuvat tekoälyn integroimisessa työvoimaan?

Jay Caldwell: Väärinkäsityksiä on varmasti paljon. Kuulisin mielelläni myös sinun näkemyksiäsi, mutta yksi suurimmista, joita näen edelleen monissa organisaatioissa, on oletus, että kaikki ovat tekoälystä yhtä innostuneita kuin johtajat.

Tuoreiden tilastojen mukaan Yhdysvalloissakin noin 40 prosenttia ihmisistä käyttää tekoälyä kotielämässään, myös työn ulkopuolella. Tekoälyn käyttöönotto on siis edelleen suhteellisen varhaisessa vaiheessa, vaikka 40 prosenttia onkin paljon. Kuten yritystyökalujen kohdalla yleensäkin, vallitsee hieman sellainen käsitys, että jos rakennamme sen, kaikki tulevat, käyttävät sitä ja rakastavat sitä yhtä paljon kuin me.

Mutta en usko, että asia on niin, ainakaan vielä. Saattaa olla paljon todella kiinnostuneita ja innostuneita käyttöönottajia. Todennäköisesti yhtä paljon on ihmisiä, jotka vastustavat täysin esimerkiksi tekoälyn käyttöönottoa, ja suurin osa sijoittuu jonnekin näiden ääripäiden väliin. Kyse ei siis ole siitä, että kytkemme työkalun päälle ja kaikki tulevat mukaan. Meidän on käytettävä paljon aikaa ja energiaa siihen, miten johdamme tällaista muutosta ja uudistumista organisaatiossamme.

David Rice: Tuo todellakin resonoi. Meidän näkökulmastamme yksi jatkuvasti esiin tuomistamme asioista on se, että johtajat kohtelevat tekoälyä pohjimmiltaan käyttöön otettavana työkaluna, kuten ohjelmistoa. Palaan kuitenkin aina siihen, että joku sanoi tekoälyn olevan enemmänkin kuin uusi kollega jokaiseen tiimiin samanaikaisesti.

Se muuttaa dynamiikkaa, valtarakenteita, sitä kuka tuntee osaavansa ja kuka tuntee itsensä uhatuksi. Kyse on siis pikemminkin kulttuurihankkeesta. En usko, että ihmiset vastustavat tekoälyä yleisesti. Jotkut vastustavat sitä eettisistä syistä. Monet ovat kuitenkin uteliaita, mutta heille ei ole kerrottu tarinaa, joka selittäisi, mikä heidän paikkansa tulevaisuudessa on. Se on aukko johtoryhmän kertomuksessa: tekoäly vapauttaa sinut arvokkaampaan työhön.

Se, mitä ihmiset oikeasti kokevat, ei usein vastaa tätä. Olemme tilanteessa, jossa työn ja työssä koetun kannalta kaikki etenee vain nopeammin. Siitä, mikä on hyvää, on nyt vähemmän selkeyttä. Se on luonut todellisen jännitteen.

Toinen jatkuvasti näkemäni väärinkäsitys on se, että käyttöönotto tarkoittaa automaattisesti integraatiota. Ajatellaan, että työkalut otetaan käyttöön ja ihmiset osaavat jo käyttää niitä. Todellisuudessa meidän on muutettava tapaa, jolla ihmiset ajattelevat työstään.

Mikä heidän arvonsa on ja miltä heidän urakehityksensä näyttää. Se on nyt monien johtajien tehtävä, eivätkä useimmat organisaatiot ole vielä tarttuneet siihen.

Jay Caldwell: Olen täysin samaa mieltä. Yleisen tekoälyn käytöstä puhuttaessa useimmat käyttävät sitä hakukoneena. Se on muuten todella hyvä hakukone.

David Rice: Niin on.

Jay Caldwell: En halua vähätellä sitä käyttötapaa, mutta en usko, että se on se, mihin kaikki toivovat meidän käyttävän tekoälyä. Kuten sanoit, kyse on kulttuurin muutoksesta. Yksilötasolla kyse on myös tapojen muuttamisesta. On hienoa, että minulla on nämä työkalut, mutta olen esimerkiksi tottunut tekemään paljon työtä Outlookissa, kuten varmasti monet yritysten työntekijät. Minun on pysähdyttävä hetkeksi ja ajateltava: ennen kuin ryhdyn kirjoittamaan tätä sähköpostia, ehkä minun pitäisi käyttää aikaa tekoälytyökalun parissa ja miettiä luovemmin, mitä haluan sanoa ja miten sen haluan sanoa.

Se on tapojen muutos, johon kaikki eivät heti hakeudu.

Olet siis oikeassa: kyse on kulttuurista, osaamisesta ja ajattelutavasta. Siihen liittyy paljon.

David Rice: Joskus ajattelen: ”Ai niin, tuoltakin voisi kysyä. Katsotaanpa, mitä se sanoo.” Varmistan vain, että olen edelleen mukana.

Jay Caldwell: Pidän vertauksesta uuteen kollegaan tiimissä. Joskus kuitenkin unohdan, että tämä kollega on edes täällä, joten minun täytyy muistuttaa itseäni: jos tiimissämme on tämä uusi asiantuntemus, minun pitäisi hyödyntää sitä.

David Rice: Ehkä siksi luin hiljattain, että etätyöntekijät käyttävät tekoälyä luontaisemmin. Ehkä siksi, että fyysinen läsnäolo ei ole ollut heille samalla tavalla tärkeää.

Jay Caldwell: Olen työskennellyt kotoa noin viisi vuotta. Myös kaverista oli paljon apua. Se voi olla hyvä käyttötapa: tekoälyn tarjoama seura voi auttaa ihmisiä, jotka tuntevat itsensä hieman fyysisesti eristyneiksi.

David Rice: Sanoit, että paljon tekoälyä käyttävät saattavat todennäköisemmin etsiä muita mahdollisuuksia. Pinnalta katsottuna se kuulostaa yksinkertaiselta kysynnän ja tarjonnan tarinalta. He ovat kehittäneet arvokkaan taidon, joten heillä on vaihtoehtoja. Mietin kuitenkin, tapahtuuko taustalla jotain syvempää. Muuttaako läheinen työskentely tekoälyn kanssa sitä, miten ihmiset näkevät oman potentiaalinsa tai mitä he odottavat työnantajaltaan?

Jay Caldwell: Se on kiinnostavaa. ADP näki tästä jotakin omassa tutkimuksessaan, joka käsitteli pysymiseen liittyvää riskiä. Tekoälyn käyttöönoton taustalla olevia syitä on kiehtovaa tarkastella kerros kerrokselta. Ensinnäkin sinulle kehittyy uusi, haluttu taito. Missä muualla voisit soveltaa sitä?

Miten se parantaa työllistettävyyttäsi? Se on varmasti merkittävä osa tarinaa, mutta kun asiaa purkaa, mukana on muutakin. Tekoälyn tehokäyttäjät voivat alkaa tuntea organisaation rajoittavan heitä tahdin ja sen suhteen, kuinka nopeasti työprosessit heidän ympärillään muuttuvat.

He saattavat nähdä tulevaisuuden, mahdollisuudet ja kyvyn muuttaa työprosesseja nopeammin. Jos olet kuitenkin vain yksi palanen kokonaisuudessa, siihen tarvitaan muutakin kuin sinut. Mukaan tulee turhautumista: organisaationi ei ehkä etene riittävän nopeasti, ja voisin saada muualla paljon enemmän aikaan.

Osa voi johtua myös tuntemattoman pelosta. Jos organisaatio ei viesti tekoälyn tarkoituksesta hyvin, se voi aiheuttaa ahdistusta. Saatan alkaa pelätä omaa työpaikkaani, koska näen, millainen voima tekoälytyökaluilla voisi olla.

Silloin kyse ei ole vain halutusta taidosta, vaan selviytymistilasta: haluan pysyä työelämässä, enkä ole varma, tapahtuuko se tässä yrityksessä käytössämme olevien työkalujen vuoksi. Tämä palautuu käyttöönottoon liittyvään muutosjohtamiseen.

David Rice: Se tuntuu talentin näkökulmasta epämukavalta yhdistelmältä. Tekoälyn kanssa todella sitoutuneet ihmiset eivät ole irtaantuneet työstään, mutta he ovat niitä, jotka katselevat ympärilleen. He ovat ehkä kasvaneet ulos tehtävästään tai jopa organisaatiostaan.

Tekoälyn jatkuva käyttö laajentaa ikään kuin tietoisuutta tai ainakin uran horisonttia. Alat nähdä, mikä on mahdollista. Jos työskentelet yrityksessä, joka etenee puolella siitä nopeudesta, jonka tiedät mahdolliseksi, potentiaalisi ja ympäristösi välinen kuilu muuttuu joillekin sietämättömäksi.

Jay Caldwell: Niin voi käydä. Sitoutumisen kannalta on tärkeää muistaa, että se johtaa pysymiseen. Yhdysvaltain työvoimasta vain noin 19–20 prosenttia on täysin sitoutunutta.

David Rice: Historiallinen pohjalukema, jos oikein muistan.

Jay Caldwell: Tarvitaanko tässä tilanteessa paljon työntekijän työntämiseen reunan yli, kun hän alkaa pohtia muita tapoja kasvattaa uraansa? Luultavasti ei. Tekoäly voi toimia katalyyttina, joka saa jotkut todella pohtimaan, mitä vaihtoehtoja on tarjolla.

David Rice: Ehdottomasti. Jos olet jo valmiiksi rajalla, kuten monet ihmiset ovat, katsot ympärillesi ja näet byrokratian sekä hyväksymisketjut. Roolit voivat olla jäykästi määriteltyjä. Tunnet olevasi tämän teknologian avulla kykenevämpi, mutta samalla kehityshäkissä. Jos ylität reunan, tämä teknologia ehkä auttaa sinua lentämään.

Jay Caldwell: Aivan. Murtaudut katon läpi. Toinen mahdollisuus liittyy juuri kehityshäkkiin tai mahdollisuuksiin, mutta myös siihen, kuinka nopeasti taitosi kehittyvät ja haluat soveltaa niitä uusilla tavoilla. Tutkimuksemme mukaan toivomme toki tekoälyn tekevän kaikista tuottavampia.

Se on tavoite, mutta data osoittaa myös, ettei se välttämättä anna aikaa takaisin. Ihmiset työskentelevät tekoälyn avulla enemmän ja kovemmin, koska he saavat enemmän aikaan ja etenevät nopeammin. Myös heidän kollegansa etenevät nopeammin. Työ voi siis muuttua juuri nyt intensiivisemmäksi, mikä lisää pysymiseen liittyvää riskiä.

David Rice: Olen nähnyt tätä paljon. Ihmiset palavat loppuun ja lähtevät ilman suunnitelmaa, koska he eivät pysty vastaamaan työtahtiin. Eräs vieraistani sanoi hiljattain, että monissa tapauksissa teemme vain enemmän, mutta emme parempaa tai tuottavampaa työtä.

Jos vaihtuvuus laskee mutta sitoutuminen ei kasva, katsommeko tekoälyvetoisessa ympäristössä työvoimaa, joka pysyy turvallisuuden vuoksi eikä muista syistä? Onko tällainen hiljainen pysyminen jopa kuluttavampaa kuin irtisanoutuminen, koska se näyttää paperilla vakaalta?

Jay Caldwell: Tämä huolestuttaa minua paljon juuri nyt, kun ajattelen näitä työkaluja ja teknologioita sekä työmarkkinoiden tilaa. Tilanne vaihtelee suuresti toiminnon tai toimialan mukaan.

Näemme yhä useammin termejä kuten hiljainen irtisanoutuminen ja työpaikkaan takertuminen. Suuntaus on sama: jos organisaatiossa ei tapahdu vaihtuvuutta, syntyy haaste. Se on erilainen haaste kuin muutama vuosi sitten suuren irtisanoutumisaallon aikana.

Silloin keskityttiin siihen, miten ihmiset pidetään organisaatiossa mahdollisimman tehokkaasti. Työnantajille se oli tuskallista, mutta työntekijöille erinomainen ympäristö. Jos vaihtuvuus kasvaa, se antaa enemmän mahdollisuuksia edetä organisaatiossa tai siirtyä uusiin rooleihin.

Erilaisia työtehtäviä on vain enemmän tarjolla. Jos nämä mahdollisuudet vähenevät organisaation vaihtuvuuden laskiessa, ihmiset voivat alkaa tuntea pysähtyneisyyttä ja jumittuneisuutta tai etteivät he kehity niin paljon kuin voisivat.

Riskinä on, että sitoutuminen laskee, mikä puolestaan vähentää innovaatiota ja luovuutta. Minulle tekoälyn todellinen lupaus liittyy juuri innovaatioon ja luovuuteen. Jos ihmisillä ei ole henkistä energiaa niiden edistämiseen, mikä koko asian tarkoitus on? Organisaatioiden ei pitäisi tuudittautua siihen, että pienempi vaihtuvuus näyttää terveeltä, koska pinnan alla voi olla paljon enemmän.

David Rice: Olen täysin samaa mieltä. Olemme olleet niin pakkomielteisiä pysymisen ja vaihtuvuuden mittaamisesta, että olemme unohtaneet kysyä, onko pysyminen sama asia kuin osallistuminen ja tuloksen tekeminen. Vähäinen vaihtuvuus tässä ympäristössä voi olla varoitusmerkki eikä voitto.

Jay Caldwell: Olen samaa mieltä. Ulkopuolisten ihmisten tuominen organisaatioon on arvokasta: uudet ideat, ajattelutavat ja näkökulmat ovat merkittäviä. On tärkeää miettiä tarkoituksellisesti, miten pidät rekrytointiputket avoimina. Vaikka ihmiset eivät liikkuisi organisaatiossa, miten pidät heidät emotionaalisesti sitoutuneina ja saamassa aikaan mahdollisimman paljon siinä maailmassa, jossa he nyt työskentelevät?

David Rice: Hiljainen pysyminen voi olla erittäin kallis ongelma, jos työntekijät tulevat paikalle, eivät aiheuta ongelmia, saavuttavat tavoitteensa ja näyttävät hyviltä. He eivät kuitenkaan kokeile uusia asioita, työnnä tiimin toimintatapoja rajoille tai ota riskejä.

Tiedämme, että tekoälyn käyttöönoton suuret hyödyt syntyvät usein pienen riskin ottamisesta. Jos ihmiset vain suojelevat itseään ja pysyvät työssään työmarkkinoiden tai muualla oppimisen pelosta, keskiuran työntekijät saattavat tuntea aloittavansa alusta.

Rakennamme näin työvoimaa, jota ohjaa sääntöjenmukaisuuden ajattelutapa eikä innovaatio. Ironista on se, että turvallisimmaksi tuntevat ottavat vähiten riskejä, vaikka tässä ympäristössä riskien välttely on kaikkein riskialtteinta.

Jay Caldwell: Erittäin hyvä huomio. Kun tarkastelet ihmisten, etenkin menestyneiden ihmisten, uria, näet usein paljon riskejä heidän tekemissään siirroissa ja suunnanmuutoksissa. En ollut ajatellut riittävästi, miten henkilökohtaisesti raskaalta tämä voi tuntua, koska tällaisten hyppyjen ottaminen saattaa nyt vaikuttaa riskialttiimmalta.

David Rice: Kun organisaatiot ottavat käyttöön laajoja yleiskäyttöisiä tekoälytyökaluja, viesti tuntuu usein olevan: ”Selvittäkää tämä itse.” Kohdennetut tekoälyn käyttötapaukset ovat yleensä rakenteellisempia ja tuloskeskeisempiä.

Miten nämä kaksi lähestymistapaa vaikuttavat työntekijöiden luottamukseen, oppimiskäyriin tai jopa suorituspaineeseen?

Jay Caldwell: Olen nähnyt organisaatioiden lähestyvän strategiaa eri tavoin. Jotkut aloittavat yleiskäyttöisistä työkaluista ja siirtyvät myöhemmin kohdennettuihin käyttötapauksiin, toiset toimivat päinvastoin.

Ne ovat erilaisia strategioita, mutta kummassakaan ei pidä investoida liian vähän viestintään ja koulutukseen. Kyse ei ole vain siitä, miten työkalua käytetään, vaan myös ajattelutavan muutoksesta ja siitä, miten työtä lähestytään eri tavalla.

Tämä on vielä tärkeämpää yleiskäyttöisten työkalujen kohdalla, koska annat ihmiselle sveitsiläisen linkkuveitsen. Lapsena tiesin omastani ehkä kolme käyttötarkoitusta: suurennuslasin, veitsen ja kynsiviilan. Muista en vieläkään tiedä, ehkä hammastikun. Yleiskäyttöisissä työkaluissa mahdollisuuksia on valtavasti, joten ihmisiä on autettava ymmärtämään ne. Jos vain kytket työkalun päälle ja toivot ihmisten keksivän kaiken, se ei toimi.

Tehokkaasti toimivat organisaatiot oppivat avoimesti. Samanlaisissa rooleissa olevat ihmiset voivat kertoa toisilleen, mitä kokeilivat ja mikä epäonnistui, jotta muut välttävät saman. Joku voi kertoa kokeilleensa ideointia ja soveltaneensa tuloksia onnistuneesti, jolloin muut saavat ajatuksia, joita eivät olisi itse keksineet.

Kohdennetuissa käyttötapauksissa tärkeää on selkeys: miten tämä vaikuttaa rooliini tänään, miten työnkulkuni muuttuu ja miten tekoäly toimii osana työn tekemistä. Viestintä ja koulutus voidaan kohdentaa paremmin, mutta myös vaikutuksen tulkinta voi olla selvempi, hyvässä tai pahassa.

Jos kohdennettu käyttötapaus lisää tuottavuutta voimakkaasti ja automatisoi monia tehtäviäni, tarvitaan paljon enemmän energiaa ja huomiota näistä ihmisistä huolehtimiseen sekä heidän työpaikkansa turvan ymmärtämiseen. Myös organisaation sisäisistä urista puhuminen on tärkeää.

David Rice: Intuit QuickBooks Payroll tietää, että henkilöstöhallinnossa on niin paljon liikkuvia osia, että ne voivat johtaa kaaokseen. Siksi se yhdistää palkanlaskennan, henkilöstöhallinnon, työajan seurannan ja taloushallinnon yhdeksi tehokkaaksi alustaksi. Tänä kesänä QuickBooks Payroll kehittyy entistä suuremmaksi kokonaisuudeksi tukemaan koko tiimin elinkaarta. Pian yritykset voivat perehdyttää työntekijät yhdellä saumattomalla työnkululla, joka syöttää tiedot suoraan palkanlaskentaan, määrittää automaattisia henkilöstöhallinnon työnkulkuja esimerkiksi ylennyksiä tai työsuhteen päättämistä varten sekä seurata suoriutumista, poissaoloja ja etuja palkanlaskennan rinnalla.

Katso, millaisen eron QuickBooks Payroll voi tehdä yrityksellesi jo tänään, ja valmistaudu tulevaan. Lue lisää osoitteessa quickbooks.com/workforce. Siis quickbooks.com/workforce.

Pidän sveitsiläisen linkkuveitsen vertauksestasi. Nyt mietin, mikä tekoälyn vastine olisi niille pienille saksille, tiedäthän, niille heppoisille.

Jay Caldwell: Voi luoja, loistavaa. Niiden jousi meni aina rikki. Uskomatonta.

David Rice: ”Selvittäkää kaikki itse” -filosofia on tavallaan tapa sanoa, että uskomme teknologian tekevän suuren eron, mutta meillä ei ole strategiaa emmekä tiedä, mitä tehdä sillä.

Jay Caldwell: Niin.

David Rice: Annat kaikille pianon ja odotat sinfoniaa.

Jay Caldwell: Aivan, mutta innostus on valtavaa. Ehkä juuri siinä on kiireen tunne. Työkalut ovat niin intuitiivisia, koska monet yleiskäyttöiset työkalut ovat keskustelupohjaisia käyttöliittymiä. Niiden käytön oppii helposti. Vaikeampaa on luovuus: mitä minun pitäisi tehdä tällä ja millaisia mahdollisuuksia on, joita on vaikea löytää itse?

David Rice: Kohdennetut käyttötapaukset auttavat tässä psykologisesti. Katsomme kaikki, mihin tekoäly pystyy, ja se voi olla roolista riippuen hieman pelottavaa.

Kohdennettu käyttötapaus antaa voiton. Ratkaiset tietyn ongelman ja tunnet olevasi pätevämpi. Luottamus rakentuu nopeammin. Yleiskäyttöiset työkalut voivat puolestaan aiheuttaa ahdistusta, koska maaliviivaa ei ole. Et ole koskaan valmis etkä koskaan käytä niitä riittävän hyvin.

LinkedInissä on aina joku, joka näyttää käyttävän työkalua sinua vaikuttavammin. Syntyy suorituspaine. Jos käyttötapaus on yleinen ja määrittelemätön, esimies ei tiedä, miten sitä mitataan, joten hän palaa kysymykseen: käytätkö sitä ylipäätään?

Se on melko merkityksetön mittari. Kohdennettu käyttöönotto antaa ainakin mahdollisuuden mitata tuloksia toiminnan sijaan. Oppimiskäyrä on tässä myös todellinen.

Jay Caldwell: Hyvä huomio. Johdon näkökulmasta nämä ovat suuria investointeja. Kohdennettujen tapausten arvo on siinä, että niillä ratkaistaan hyvin tietty mahdollisuus ja tuotto voidaan mitata tarkasti. Kyse ei ole vain työkalun käyttämisestä, vaan siitä, mitä saat siitä irti.

David Rice: Julkaisin juuri jutun, jossa käsitellään aloittelevan tason työn puristumista ja sitä, mitä aloitustason rooleissa tapahtuu. Jos lopetamme rekrytoinnin lahjakkuuspyramidin pohjalta, hajotamme tulevan johtajuusreservin.

Sillä on seurauksia kaikkeen organisaation hiljaisesta tiedosta seuraajasuunnitteluun ja pitkän aikavälin sosioekonomiseen liikkuvuuteen. Mitä organisaatiot tekevät pysyäkseen hieman edellä tätä kehitystä? Näetkö siirtymää lyhyen aikavälin tuottavuudesta pitkän aikavälin kyvykkyyden pohtimiseen?

Jay Caldwell: Keskustelu kehittyy. Kun tekoäly esimerkiksi läpäisi asianajajatutkinnon, välitön kysymys oli luultavasti: mitä teemme avustaville juristeille tästä eteenpäin?

Ensireaktio oli hidastaa heidän palkkaamistaan. Yritykset alkavat kuitenkin ymmärtää, ettemme voi toimia näin kokonaan. Ensinnäkin poistaisimme yhden askelman uraportaalta, mikä on suuri ongelma. Ihmiset alkaisivat pudota.

Toiseksi kaikki eivät ota tekoälyä käyttöön samalla tahdilla. Tämä koskee erityisesti pidempään työelämässä olleita. Yleistän nyt paljon, mutta he eivät ehkä ota uusia työkaluja käyttöön tai muuta työtapojaan yhtä nopeasti.

Olemme kuitenkin tilanteessa, jossa tämän päivän korkeakoulusta valmistuneet ovat kasvaneet tekoälyn kanssa. He alkoivat käyttää generatiivisen tekoälyn työkaluja opintojensa alussa. Meillä on paljon opittavaa tästä joukosta, joka on perehtynyt työkaluihin syvällisesti ja ymmärtää niiden potentiaalia ja tarkoitusta.

He voivat tulla organisaatioihimme ja kysyä: ”Miksi ette käytä tekoälyä tähän? Miksi teemme tämän edelleen käsin? Tekoäly voisi helposti ratkaista tämän.” Jos emme palkkaa heitä, menetämme mahdollisuuden tuoda organisaatioon nykyaikaisempia taitoja ja ajattelutapoja.

Samalla on huolehdittava siitä, että tämä työvoiman osa kehittää oikeanlaisen harkintakyvyn ja asiantuntemuksen, jotta se käyttää tekoälyä hyvin ja asianmukaisesti. Tarvitsemme edelleen terveellisen sekoituksen eri uravaiheissa ja palvelusajan pituuksissa, jotta työvoimassa on kaikki tarvittavat kyvykkyydet.

Rekrytoinnin määrä voi muuttua, koska kysyntä ei ehkä ole yhtä suurta kuin ennen ja vaihtuvuus on hieman vähäisempää. Aloittelevan tason rekrytoinnin volyymi voi siis laskea, mutta sen merkitys ei vähene. Yritykset palaavat ymmärtämään, että rekrytointiputket on pidettävä avoimina ja vahvoina.

David Rice: Auttaa sekin, että johtoryhmien jäsenet eivät ehkä ymmärrä tekoälykeskustelun teknisiä puolia, mutta he kaikki ymmärtävät tämän: he aloittivat alhaalta, tekivät virheitä matalan riskin ympäristöissä ja oppivat, miten organisaatiot todella toimivat sisältäpäin, mukaan lukien politiikan.

Jos tämä kokemus ja nämä aloituspisteet poistetaan, rajoitamme koko kehityksen suuntaa. Monet johtoryhmien jäsenet eivät halua puhua sosioekonomisesta ulottuvuudesta, mutta kaikki tiedostavat sen. Valkokaulustyön aloitustason työpaikat ovat vuosikymmenten ajan olleet keskeinen taloudellisen liikkuvuuden väylä.

Jos ne katoavat, ne on korvattava jollakin. Tässä on myös yhteiskuntasopimus. Seuraavan vuoden aikana tästä voi tulla myös hallitustason huolenaihe: miten varmistamme, että tarjoamme edelleen ihmisille arvoa, saamme heidät mukaan ja autamme heitä kasvamaan?

Jay Caldwell: Avainsana on arvo. Organisaatioiden on pysähdyttävä katsomaan arvojaan ja sitä, miten ne ohjaavat strategiaa. ADP on arvolähtöinen organisaatio. Yksi arvoistamme on, että jokainen työntekijä merkitsee.

Keskitymme tarkasti siihen, että ihminen säilyy kaiken tämän työn muutoksen keskiössä ja että tuemme kaikkia työntekijöitämme muutoksessa riippumatta siitä, missä vaiheessa heidän uransa on. Olen samaa mieltä: tämä on kriittinen painopiste, etenkin kun pohditaan, miten työntekijöitä kohdellaan muutoksen aikana.

Glassdoorin ja Redditin kaltaisten palveluiden vuoksi kaikki on julkista. Pitkän aikavälin näkökulma on siis todella tärkeä.

David Rice: Kuulemme usein, että uteliaisuus ja sopeutumiskyky merkitsevät enemmän kuin asiantuntemus. Filosofisesti se kuulostaa hyvältä ja olen samaa mieltä, mutta rekrytointijärjestelmämme ovat perinteisesti perustuneet taustaan ja usein myös syvyyteen.

Kaikki puhuvat taitoperusteiseen rekrytointiin siirtymisestä, ja jotkut organisaatiot tekevät hienoja asioita. Monet yritykset ovat silti hämmentyneitä eivätkä ole saaneet asiaa toimimaan. Mitä talentin arvioinnissa on muutettava, jotta emme palaa erikoistumisen tuttuun ja turvalliseen mukavuuteen?

Jay Caldwell: Ensinnäkin sen, mitä etsimme, koskevan ajattelutavan on muututtava. Tämä on johtajuuden muutos. Miten johtajat tunnistavat ja valitsevat talenttia?

Taustan tai pätevyyksien perusteella valitseminen on helppoa, koska ne näkyvät paperilla ja niitä on vaikea kyseenalaistaa. Jos joku on suorittanut nelivuotisen tutkinnon, on vaikea väittää, ettei hänellä ollut siihen kykyä ja energiaa.

Meidän on tarkasteltava vaihtoehtoisia tapoja osoittaa pätevyys, esimerkiksi arviointeja, joilla henkilön taidot voidaan selvittää. Tekoäly tarjoaa valtavia mahdollisuuksia teknisten, viestintä-, luovuus- ja muiden taitojen arviointiin laajassa mittakaavassa. Tämä on kuitenkin tehtävä huolellisesti valintoihin liittyvien oikeudellisten näkökohtien vuoksi.

Johtajiemme on tunnettava olonsa varmaksi tehdessään näitä tärkeitä päätöksiä. Mikään ei ole tärkeämpää kuin se, kenet palkkaat tiimiisi. Miten autamme heitä tekemään päätöksen, joka ei perustu vain yhteen ansioluettelossa mainittuun pätevyyteen?

Monet esihenkilöt eivät ole parhaita haastattelijoita eivätkä kaivaudu riittävästi henkilön kokemukseen tai luovuuteen. Meidän on autettava heitä harjoittelemaan tätä ja annettava yksinkertaisia käyttäytymiseen perustuvia menetelmiä luovuuden, innovaation ja kokemuksen laajuuden arviointiin.

Ironista kyllä, palaamme ehkä vuosikymmeniä käytössä olleeseen käyttäytymiseen perustuvaan haastatteluun, johon emme vain ole nojanneet riittävästi.

David Rice: Joskus vastaus on yksinkertaisesti vanhanaikainen.

Jay Caldwell: Juuri niin.

David Rice: Puhuin vuosi sitten Michiganin yliopiston professorin kanssa. Hän sanoi palaavansa valvottuihin kokeisiin ja pyytävänsä opiskelijoita kirjoittamaan ilman laitteita, jotta hän voi testata, tietävätkö he asian oikeasti.

Se on reilua, vaikka kuulostaa kamalalta. Inhosin itse niitä kokeita.

Jay Caldwell: On olemassa niin kutsuttu vaihtoehtoisten käyttötarkoitusten testi. Sen yksinkertaisin muoto kuuluu näin: ”David, tässä on kynä. Kerro seuraavien kolmen minuutin aikana mahdollisimman monta käyttötarkoitusta tälle kynälle.”

Se tuntuu melkein perhepeliltä, mutta sillä voi testata ajattelun joustavuutta. Kuinka monella tavalla voimme tarkastella tilannetta? Se voi toimia uteliaisuuden sijaismittarina. Menetelmä on kuitenkin 40 tai 50 vuotta vanha. Palataan siis perusteisiin. Tekoäly voi tehdä tämän puolestasi erittäin hyvin, mutta jos istut alas ja käytät omia aivojasi, kuinka hyvä olet siinä?

David Rice: Haluan kysyä, koska ADP:n vaikutus talenttikenttään on valtava. Onko tämä talentin infrastruktuuriongelma? Onko kyse siitä, miten käytämme ja mitä odotamme hakijaseurantajärjestelmiltä, miten rekrytoijat on koulutettu, millaisia haastattelukehyksiä käytämme tai jopa siitä, että kielemme perustuu taustamalliin?

Taitoperusteinen rekrytointi ei ole vain käytäntömuutos, vaan koko infrastruktuurin uudistus. Monet yrittävät käyttää uutta ohjelmistoa vanhalla laitteistolla, ja juuri tähän ajatteluun he ovat juuttuneet.

Jay Caldwell: On määriteltävä, mitä taitoperusteisuus tarkoittaa ja mitä siihen liittyen muutetaan.

Jos se tarkoittaa, ettei tiettyihin rooleihin enää vaadita tutkintoa, hyvä. Mutta järjestelmää on tarkasteltava päästä päähän. Mitä muuta rekrytointikäytännöissä on muutettava? Entä aiemmissa käytännöissä?

Jos yritys poistaa tutkintovaatimukset aloitustason rooleista mutta pitää ne johtotason tehtävissä, miten autat ihmisiä kuromaan eron umpeen uransa aikana? Vai pitäisikö molempia muuttaa? Koko järjestelmää on tarkasteltava pitkällä aikavälillä eikä tehtävä vain yhtä erillistä muutosta.

David Rice: Uteliaisuus ja sopeutumiskyky ovat ydinkompetensseja, joita haluamme rekrytoida. Mutta miten niitä seulotaan? Sopeutumiskykyä ei voi vain kirjoittaa ansioluetteloon ja todistaa.

Autoin ystävää etsimään uutta työtä ja mietin tapoja, joilla hän voisi esitellä portfolionsa ja nämä ominaisuudet. Sopeutumiskyky pitää osoittaa käytännössä, eikä sitä oikein ehdi näyttää 30 minuutin haastattelussa. Uteliaisuutta ei voi testata lyhyessä haastattelussa. Menetelmämme eivät siis vastaa sitä, mitä sanomme arvostavamme.

Tekoäly voisi auttaa arvioimaan potentiaalia esimerkiksi analysoimalla työnäytteitä, arvioimalla ongelmanratkaisua tai tunnistamalla siirrettäviä taitoja. Monet kuitenkin käyttävät sitä vanhan tekemiseen nopeammin.

Jay Caldwell: Sama kysymys voidaan esittää kehittämisestä. Tekoäly voi auttaa luovuus- ja sopeutumistaitojen kehittämisessä. Olemme esimerkiksi tutkineet, miten tekoälyä voidaan käyttää johtajuuskoulutuksessa.

Tavoitteena on antaa ihmisille nopeammin enemmän harjoituskertoja johtamisessa. Voisin luoda simulaation, jossa käsittelet vaikeaa alaisuutta ja annat vaikeaa palautetta, sekä kymmenen muuta tilannetta, jotka auttavat rakentamaan johtajan sopeutumiskykyä.

Lupaus ei siis liity vain siihen, että palkkaamme näitä ominaisuuksia omaavia ihmisiä, vaan myös siihen, että voimme kehittää niitä.

David Rice: Jos tekoäly hoitaa esimerkiksi syvällisen analyysin ja osan päätöksenteosta, ihmisen suoritus siirtyy toteutuksesta harkintaan. Miten nykyisiä suorituskyvyn viitekehyksiä pitäisi muuttaa, jotta mittaamme oikeita asioita?

Jay Caldwell: Toivoisin, että minulla olisi tähän helppo vastaus.

David Rice: Kysyn vain helppoja kysymyksiä. Kaikki ovat tässä ohjelmassa helppoja pallosyöttöjä.

Jay Caldwell: Miten mitataan luovaa työtä tekevän, esimerkiksi taiteilijan, suoriutumista? Se on vaikeaa. Monet taiteilijat eivät myy töitään ennen kuolemaansa, ja silloin heistä tulee todella suosittuja.

Asia alkaa siitä, että muutamme tapaa, jolla ihminen näkee oman suoriutumisensa. Tunnen olevani tuottava, kun tyhjennän sähköpostilaatikkoni. Näen sen ja voin mitata sen. Tiedän, milloin aloitan ja milloin olen valmis.

Jos tekoäly auttaa minua tekemään sen tulevaisuudessa, menetän jotakin, mikä saa minut tuntemaan itseni tuottavaksi. Sama koskee puheluihin vastaamista tai kokousmuistioiden tiivistämistä. Ne auttavat tuntemaan, että edistyn.

Luovissa töissä edistyminen on vaikeampaa nähdä. Virstanpylväät eivät ole yhtä selkeitä ja aikajänteet ovat pidempiä. Jos työ muuttuu tuotannosta luovuudeksi, oman suoriutumisen tarkastelu muuttuu täysin.

Mittaus on toinen suuri haaste. Tarvitaan mukautuvampaa tavoitteiden asettamista, suorituksen arviointia ehkä useammin ja yksinkertaisempia tapoja saada esihenkilön näkemys useammin.

On myös korostettava tulosten lisäksi panoksia, käyttäytymistä ja taitoja. Miten henkilö toimii? Vanha keskustelu koski sitä, mitataanko mitä vai miten. Tulevaisuudessa miten korostuu, koska se muodostaa usein hyvän luovan ja strategisen työn perustan, samoin kuin yhteistyö kollegoiden kanssa.

On siis pohdittava yksilötasolla, mitä suoriutuminen tarkoittaa, ja organisaatiotasolla, miten vuosiarviointien kaltaisia mittareita muutetaan. Tekoälyn vaikutusten kasvaessa tätä on ajateltava nyt.

David Rice: Mainitsit siirtymän tuotannosta luovuuteen. Ajattelen usein, että suuri muutos on siirtymä toteutuksesta harkintaan. Miten harkintaa mitataan?

Teen työssäni paljon sisältöä ja käytän tekoälyä sen laatimisessa, ainakin ensimmäisen luonnoksen tekemiseen. Se voi kirjoittaa vakuuttavia asioita, mutta suhtaudun sen tuloksiin luonnostaan epäilevästi. Tarkistan jatkuvasti kaiken, mikä kuulostaa väärältä, ja huomaan usein valheellisia tai keksittyjä asioita.

Miten kirjaisin neljännesvuosittaiseen tuloskorttiin: ”Estin meitä näyttämästä idiooteilta 27 kertaa tässä kuussa”? Sitä on vaikea mitata. Tekoäly osaa rakentaa väitteitä datan ympärille, mutta data on aina tarkistettava. Mistä se tuli? Mitä se oikeasti sanoi? Muotoileeko tekoäly sen uudelleen vai raportoiko se asian sellaisena kuin se oli?

Olen tehnyt tätä lähes kaksi vuotta, ja järjestelmät paranevat. Jotkin alustat ovat parempia kuin toiset. Esimerkiksi Perplexity on erikoistunut lähdeviitteisiin, kun taas muut työkalut ovat parempia toisissa tehtävissä. Työkalut on opittava tuntemaan: tähän käytän tätä ja tuohon tuota.

Usein tekoäly esittää vanhan datapisteen aivan kuin se olisi viime kuulta, vaikka muistan sen olevan kahden vuoden takaa.

Jay Caldwell: Tämä liittyy keskusteluumme aloittelevan tason talentista. Miten tällainen harkintakyky rakennetaan? Sinä tiedät, koska olet kokenut.

David Rice: Olen tehnyt tätä pitkään, joten se on minulle luonnollista. Jos olisin 24-vuotias ja juuri valmistunut enkä olisi nähnyt tällaista aiemmin, miten tietäisin? Voisin tehdä taustatyön, mutta silloin työni muuttuisi sisällöntuottajasta faktantarkistajaksi. Onko se arvoa? En tiedä, onko se itsessään arvokasta.

On löydettävä järkeviä tapoja käyttää näitä työkaluja, pitää harkinta keskiössä ja arvokkaana sekä samalla kehittää ihmisten taitoja.

Jay Caldwell: Tämä tarjoaa uuden tavan ajatella suorituksen mittaamista. Prosessissa on kolme vaihetta: syötät kysymyksen tai kehotteen, tekoäly tekee osuutensa ja lopuksi arvioit tuloksen.

Tekoälymaailmassa on todennäköisesti tärkeää arvioida ihmistä näiden kahden päätepisteen perusteella. Kuinka hyvin hän osaa esittää oikeat kysymykset ja muokata kehotetta? Kuinka hyvin hän osaa arvioida ja käyttää tulosta? Keskiosa on tekoälyn avulla tehokas ja automatisoitu, mutta juuri se, miten ihminen työskentelee tämän kierroksen läpi, on ratkaisevaa.

David Rice: Se on hyvä tapa ilmaista asia. Vallan painopiste muuttuu. Paras harkinta ei aina ole ihmisillä, joilla on suurimmat tittelit. Joskus he ovat ihmisiä, jotka sattuvat istumaan oikeassa paikassa. He voivat myös olla organisaation hierarkialle aidosti häiritseviä, jos rakenteita puretaan.

On vaikeaa ymmärtää, missä harkinnan pitäisi sijaita ja millaista kokemusta, tietoa tai kykyä oikean kysymyksen esittämiseen oikealla hetkellä tarvitaan.

Jay, kanssasi on ollut todella hienoa keskustella.

Jay Caldwell: Samoin. Voisimme varmasti puhua tästä koko päivän. Elämme innostavassa tilassa ja hetkessä, mutta opimme kaikki yhdessä. Arvostan sitä, että teet tällaisia podcasteja, koska ne auttavat meitä ajattelemaan asioita. Olemme kaikki samassa veneessä. Kukaan ei ole kaukana muiden edellä, joten mitä enemmän jaamme, sen parempi. Kiitos, David.

David Rice: Ehdottomasti. Kuulijat, jos ette ole vielä tehneet sitä, menkää verkkosivustolle ja tilatkaa People Managing People -uutiskirje. Saatte tämän kaltaisia jaksoja sekä kaiken muun People Managing Peoplen tuottaman sisällön suoraan sähköpostiin.

Ensi kertaan: harkinta, siinä on tämän asian ydin.