Optimoitko katoavia työtehtäviä?
Tehokkuushyödyt: Yritykset automatisoivat tehtäviä, mutta niiden on huomioitava, mitkä ihmisten panokset ovat olennaisia tekoälyn kehittyessä.
Työmarkkinoiden muutos: Aloitustason työpaikkojen merkittävä väheneminen uhkaa organisaatioiden pitkän aikavälin johtajuuden kehittämismahdollisuuksia.
Tekoälyinvestointien puutteet: Useimmat organisaatiot asettavat virheellisesti automaation etusijalle sen sijaan, että ne keskittyisivät olennaisiin ihmisten rooleihin ja taitojen kehittämiseen.
Strateginen vastuu: Vastuun tekoälymuutoksesta tulisi olla henkilöstöjohtajilla, jotta ihmisten työ ja teknologia voidaan sovittaa paremmin yhteen.
Osaamisen kehittäminen: Uudet työvoimamallit edellyttävät keskittymistä monipuolisiin taitoihin, ei vain perinteiseen erikoistumiseen.
Jossain juuri nyt yritys investoi tehdäkseen jonkin tehtävän tehokkaammaksi. Tehtävässä käsitellään korvausvaatimuksia, ohjataan pyyntöjä tai koostetaan raportteja tai tehdään jotain vastaavaa. Tiimi kartoitti työnkulut, tunnisti kitkatekijät ja laati suunnitelman. Neljänneksen loppuun mennessä kyseisen tehtävän suorittamiseen kuluu 30 prosenttia vähemmän aikaa, vaikka työ pysyy samana.
Vuosikymmenen loppuun mennessä työn tekee kokonaan tekoäly.
Tämä ei ole tarina teknologian onnistumisesta tai epäonnistumisesta. Tämä on jatkuva tarina tämän vuosisadan merkittävimmästä johtamishaasteesta, ja se tapahtuu suuressa mittakaavassa eri toimialoilla, joilla uskotaan toimittavan strategisesti tekoälyn suhteen, vaikka todellisuudessa vain puuhastellaan.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Lähes jokaisen vakavasti otettavan tekoälykeskustelun taustalla oleva kysymys on juuri nyt se, jota useimmat organisaatiot välttelevät: ei se, miten käytämme tekoälyä, vaan mihin me oikeastaan tarvitsemme ihmisiä?
Tuottavuuden optimointiin miljoonia käyttävät eivät vastaa tähän kysymykseen. He lykkäävät sitä yhden tehokkuusparannuksen kerrallaan.
Kehityspolku on jo romahtamassa
Korn Ferryn mukaan 37 prosenttia organisaatioista aikoo korvata uransa alkuvaiheessa olevia tehtäviä tekoälyllä. Lisäksi 66 prosenttia on hidastanut uransa alkuvaiheen työntekijöiden palkkaamista. Jos olet vastavalmistunut ja yrität ymmärtää, miksi työmarkkinat tuntuvat rakenteellisesti erilaisilta kuin professorisi kuvailivat, tässä on syy.
Uransa alkuvaiheen tehtävät ovat perinteisesti toimineet organisaatioiden ensisijaisena keinona kasvattaa omaa osaajistoaan. Analyytikosta tulee esihenkilö. Koordinaattorista tulee johtaja. Juniorityöntekijä, joka käyttää kolme vuotta liiketoiminnan oppimiseen organisaation sisältä, on lopulta henkilö, joka johtaa sitä.
Poista aloitusvaiheen tehtävät, etkä menetä ainoastaan edullista työvoimaa. Menetät myös kehityspolun, joka tuottaa kokeneita johtajia kymmenen vuoden kuluttua.
IBM toimii päinvastaiseen suuntaan ja kolminkertaistaa uransa alkuvaiheessa olevien työntekijöiden palkkaamisen kilpailijoiden vetäytyessä. Onko kyse osaajiin kohdistuvasta panostuksesta vai PR-tempusta, jää nähtäväksi. Yksi asia ei kuitenkaan ole kiistanalainen: et voi kehittää johtajia, joita et palkkaa. IBM asemoi itsensä niin, että sen ohjaimissa on ihmisiä vielä pitkälle tulevaisuuteen.
Väärä kysymys saa kaiken rahoituksen
Suurin osa tämänhetkisistä tekoälyinvestoinneista noudattaa tuttua logiikkaa: tunnistetaan, mihin ihmiset käyttävät aikaansa, automatisoidaan siitä mahdollisimman paljon, mitataan tuottavuushyöty ja toistetaan.
70–20–10-kehys, jota olemme käsitelleet aiemmin, kuvaa sitä, miten jotkin edistyneet organisaatiot ajattelevat tekoälyresurssien kohdentamista. Se heijastaa erilaista prioriteettia: 70 prosenttia investoinneista kohdistetaan ihmisiin ja prosessien uudelleensuunnitteluun, 20 prosenttia infrastruktuuriin ja 10 prosenttia itse algoritmeihin. Yksi pieni huomautus kuitenkin: lähes mikään organisaatio ei todellisuudessa toimi näin. Useimmilla painotukset ovat päinvastaiset.
Tuloksena on organisaatioita, jotka ovat teknisesti edistyneitä mutta strategisesti hukassa. Niillä on paremmat työkalut, mutta ei selkeämpää vastausta siihen, millaisiksi näitä työkaluja käyttävien ihmisten pitäisi kehittyä.
Automatisoinnille alttiimmat tehtävät eivät ole vähäarvoisimpia tehtäviä. Ne ovat usein tehtäviä, jotka edellyttävät paljon rutiininomaista harkintaa tai sellaista jäsenneltyä ongelmanratkaisua, jossa koneoppiminen osoittautuu juuri erityisen hyväksi. Tämä synnyttää ilmiön, jossa työntekijät kokevat tekoälyn päätöksentekoon liittyvää kognitiivista ylikuormitusta.
Jäljelle jäävät tai syntyvät tehtävät edellyttävät jotain muuta: kykyä navigoida epäselvissä tilanteissa, tehdä eettisiä päätöksiä, hallita kilpailevien etujen värittämiä suhteita ja käyttää sellaista tilannekohtaista harkintaa, jota ei voi pelkistää kehotteeksi.
Sen perusteella, mitä olen nähnyt, tällaisiin tehtäviin sopivia työnkuvia ei ole paljon. Niille ei tällä hetkellä ole urapolkua, eikä niihin kohdisteta juuri lainkaan kehitysrahoitusta.
Kuka omistaa tämän ongelman?
David Swanagon on esittänyt, että tekoälyn käyttöönotto on annettu CIO:ille, vaikka sen pitäisi kuulua CHRO:ille.
Adoptio eroaa täysin käyttöönotosta. CIO:n vastuulle on annettu työkalujen suunnittelun, testauksen ja käyttöönoton lisäksi myös niiden omaksuminen. Omaksumisesta pitäisi vastata CHRO — koska siinä on kyse kulttuurista, luottamuksesta, autonomiasta ja taidoista.
Logiikka on pitävä. Teknologian käyttöönotto on suhteellisen pieni osa siitä, mikä saa tekoälymuutoksen onnistumaan tai epäonnistumaan. Suurempi haaste on päättää, mistä työstä ihmisten pitäisi vastata, millaista osaamista se edellyttää ja miten näitä taitoja kehitetään ihmisissä, jotka palkattiin alun perin aivan toisenlaisten taitojen vuoksi.
CIO:t eivät ole oikeassa asemassa vastaamaan näihin kysymyksiin. Heidän näkökulmansa suuntautuu järjestelmiin, ei siihen inhimilliseen infrastruktuuriin, jota näiden järjestelmien pitäisi palvella.
Kun tekoälystrategia on teknologiafunktion vastuulla, vastatut kysymykset ovat teknisiä. Organisaatiota ja ihmisiä koskevat kysymykset siirretään myöhemmäksi tai delegoidaan henkilöstöhallinnolle jälkikäteen, kun käyttöönotto on jo käynnissä.
Näin päädytään tekoälyn käyttöönottoon, joka toimii teknisesti mutta epäonnistuu strategisesti. Työkalut toimivat. Työvoima ei tiedä, mitä sen pitäisi niillä tehdä, miltä sen rooli näyttää kolmen vuoden kuluttua tai pitäisikö kehittää taitoja, joiden arvoa organisaatio ei ole ilmaissut.
Tämä ei tarkoita sitä, että CHRO:t tällä hetkellä ottaisivat vastuunsa vastaan. Itse asiassa Swanagon mukaan he eivät tee niin.
Useimmat CHRO:t aloittavat valitettavasti ajatuksesta: 'haluamme automatisoida asioita ja säästää rahaa'. Ja se on hyvä asia, mutta ei hauskaa, Swanagon sanoi. Se ei ole myöskään kiinnostavaa. Se on vain hyvä asia.
M:n muotoinen kuilu
Vuosien ajan osaamisstrategiassa suosittiin T:n muotoisia työntekijöitä — asiantuntijoita, joilla on riittävän laaja näkemys toisiaan lähellä olevista aloista voidakseen tehdä yhteistyötä niiden välillä. Malli oli järkevä ympäristössä, jossa erikoistuminen oli vakaata ja laaja-alaisuus toi etua koordinointiin.
Tekoäly muuttaa sitä, mitä laaja-alaisuus tarkoittaa. Kehittyvää mallia kutsutaan toisinaan M:n muotoiseksi tai kamman muotoiseksi: työntekijöiksi, joilla on useita aidosti syvällisiä osaamisalueita, ei vain pintapuolista tuntemusta, ja joita yhdistää kokonaisuuksia yhdistävä harkinta, jonka ansiosta he voivat siirtyä sujuvasti alalta toiselle.
Ero on tärkeä, koska kamman muotoisten työntekijöiden kehittäminen edellyttää erilaista panostusta kuin T:n muotoisten työntekijöiden kehittäminen. Tarkoituksena ei ole vain laajentaa jonkun näkökenttää. Samalle henkilölle rakennetaan useita osaamiskeskuksia, minkä jälkeen kehitetään harkintakykyä niiden tilanteenmukaiseen hyödyntämiseen.
Useimmilla organisaatioilla ei ole kehitysohjelmaa, joka tekisi tämän. Niillä on koulutusluetteloita ja LinkedIn Learning -lisenssejä.
Mitä vastuullinen huolenpito edellyttää
Huolenpidosta puhutaan johtamisen yhteydessä väljästi. Se tarkoittaa yleensä jotakin sen tapaista kuin "pidämme huolta ihmisistämme", yhtä epämääräisesti kuin lausahdus "ihmisemme ovat suurin voimavaramme". Kumpikaan ilmaus ei kestä yhteyttä henkilöstövähennyksistä ilmoittamiseen.
Aito huolenpito tekoälymurroksen aikana tarkoittaa sellaisten päätösten tekemistä nyt, jotka suojaavat ihmisten kykyä luoda arvoa viiden–kymmenen vuoden aikajänteellä, vaikka näitä päätöksiä olisi vaikeampi perustella neljännesvuosikatsauksessa kuin uutta automaatiokierrosta.
Äskettäin HR Brew'n Adam DeRose ja minä istuimme alas Your Work Friends -ohjelman jaksoa varten yhdessä vieraiden Francesca Ranierin ja Mel Plettin kanssa. Adam sanoi jotakin, jota ajattelin loppupäivän ajan.
“Ymmärrän neljännesvuosittaisen liiketoimintakatsauksen arvon, mutta rehellisesti sanottuna mielestäni niistä pitäisi vain luopua.”
Syy on seuraava: neljännesvuosittaisen suoriutumisen painottaminen on heikentänyt johtajien kykyä ajatella pitkällä aikavälillä. Neljännesvuosilukuihin kohdistuva pakkomielle on yleistä hallitustasolta aina lähiesihenkilöihin asti, mutta neljännesvuosittaista suoriutumista edistävät keinot usein heikentävät kykyämme ajatella strategisesti pitkällä aikavälillä, erityisesti osaamisen näkökulmasta nykyhetkessä.
Tämä on hetki, joka saattaa edellyttää sellaisten taitojen kehittämisen rahoittamista, joille ei vielä ole tehtävänimikkeitä. Se tarkoittaa uransa alkuvaiheessa olevien työntekijöiden väylän säilyttämistä silloinkin, kun laskelmat osoittavat, että sen voisi poistaa. Se tarkoittaa sen käsittelemistä strategisena kysymyksenä eikä henkilöstöhallinnon ongelmana, mitä ihmiset organisaatiossa tekevät, sekä henkilöstöfunktion tuomista mukaan huoneeseen, jossa näistä päätöksistä päätetään.
Useimmat organisaatiot eivät tee tätä. Ne optimoivat. Ja optimointi rakenteessa, joka muuttuu jalkojesi alla, on hienostunut tapa juosta väärään suuntaan.
Nykyään tehokkaammiksi tehdyt työpaikat eivät ole niitä työpaikkoja, jotka määrittävät organisaation arvon vuonna 2030. Työ, jolla on merkitystä — harkinta, suunnan löytäminen, eettinen päätöksenteko ja kyky johtaa muita ihmisiä aidon epävarmuuden läpi — kehittyy ja toteutuu lähes olemattomissa määrin. Sille ei ole omaa budjettikohtaa, raportointimittaria eikä todellakaan riittävästi johtotason tukijoita.
Se on johtamisen epäonnistuminen. Tekoäly antaa meille mahdollisuuden saavuttaa tavoitteemme ja edetä nopeasti, mutta kannattaa kysyä, rikommeko matkan varrella liian monia asioita.
