Gjør kunstig intelligens de ansatte dine dårligere til å tenke?

David Rice: Mer enn 70 % av de ansatte oppgir at de bruker mindre mental energi når de benytter generative KI-verktøy, og dr. Lilian Ajayi Ore mener at selskaper strukturelt undergraver selve det de betaler for. I dagens program snakker jeg med dr. Ore, fagansvarlig for kunstig intelligens og foreleser i strategisk kommunikasjon ved Columbia University, samt medforfatter av The Learning Mindset, om kognitiv gjeld og hvorfor ingen måler den.

Vi følger med på antall lisenser, innlogginger, instrukser og adopsjonsrater. Vi følger ikke med på om dømmekraften øker eller svekkes. Vi måler ikke kognitivt stress. Vi sammenligner ikke nivået av ny teknologi som innføres med nivået av nye ferdigheter som faktisk utvikles. Radiologer har vanskeligere for å identifisere ting etter at de har brukt kunstig intelligens enn de hadde før.

Dr. Ore ser det samme mønsteret i sitt eget klasserom, der studentene har større problemer med å forklare hvordan de tenker enn de hadde før disse verktøyene eksisterte. Kognisjonen, strategien og resonnementet blir satt ut til andre, og organisasjoner sier opp menneskene som bærer på denne institusjonelle kunnskapen før de spør seg om de har bygget kapasiteten som trengs for å erstatte den.

Hun fortalte meg at en IT-direktør nylig hvisket til henne at de mest sannsynlig ville si opp disse personene og finne nye. Dr. Ore mener at dette er helt feil tankegang, at vi står midt i en talentrevolusjon, og at organisasjonene som forstår dette, investerer i mennesker sammen med teknologien – ikke i stedet for dem.

I dag ser vi derfor på hva kognitiv gjeld er, og hvorfor ingen måler den i dag. Hvorfor ferdighetsforvitring viser seg på tvers av bransjer, og hva man kan gjøre med det. Hvilke måltall toppledere faktisk trenger for å vurdere om kapasiteten øker eller faller, og hvorfor denne epoken krever en talentprioritet – ikke bare en teknologiprioritet.

Jeg heter David Rice. Dette er People Managing People, og hvis organisasjonen din måler hvor vellykket kunstig intelligens er uten å måle hva den gjør med de ansattes evne til å tenke, viser denne samtalen deg hva som mangler på oversikten din. La oss begynne.

Velkommen til podkasten People Managing People. Som alltid er jeg verten din, David Rice.

I dag har jeg med meg dr. Lilian Ajayi Ore. Hun er forfatter, pedagog og fagansvarlig for kunstig intelligens ved Columbia University. Vi skal utforske kognitiv gjeld, arbeidsstyrkens kapasitet og hvordan meningsfull kompetanseheving innen kunstig intelligens faktisk ser ut. Jeg vil begynne med at det finnes forskning der ute som har funnet at mer enn 70 % av de ansatte oppgir at de bruker mindre mental energi når de bruker generative verktøy.

Du er forfatter av en bok som heter The Learning Mindset, og jeg tror dette er det motsatte av en lærende innstilling. Er selskaper som tar i bruk kunstig intelligens, i ferd med å undergrave selve det de betaler for?

Lilian Ajayi Ore: Ja. Jeg tror det som skjer, er at alle møter mange utfordringer knyttet til metakognisjon, samtidig som vi ikke er åpne og ærlige om hva vi føler psykologisk og mentalt. Når kunstig intelligens kommer inn i rommet, og forventningen er at den skal hjelpe deg med å utføre arbeidet raskere og mer effektivt, prøver folk å tilpasse denne nye teknologien til måten mennesker fungerer på.

Det er også presset fra alle rundt deg – kolleger, jevnaldrende, konkurrenter og ledere – og samtalene de har om hvordan de bruker teknologien. Selv i den enkleste småpraten, på kontoret, ved skrivebordet eller i digitale møter, snakker vi alle om hvordan vi bruker den.

Det som skjer med oss, er at hjernen vår samler inn hvordan du bruker den og hvordan jeg bruker den, og foretar en metaanalyse. Det tvinger hjernen vår til å fungere på en måte vi ikke er vant til.

David Rice: Ja.

Lilian Ajayi Ore: Når du tenker på dette som kognitiv overbelastning, blir du tvunget til å bruke kunstig intelligens basert på dataene du har samlet inn om hvordan andre bruker den, i stedet for å finne ut hva du selv trenger at den skal gjøre.

Deretter skal du tilpasse denne praksisen og atferden til det daglige arbeidet ditt. Derfor prøver vi i klasserommet å minne studentene på at den kognitive beslutningsprosessen og de kritiske tenkeferdighetene deres er det som holder dem i jobben – ikke evnen til å fremskynde arbeidsprosessen ved hjelp av kunstig intelligens.

Jeg tror det som forårsaker dette kognitive skiftet og denne tilbakegangen, er at folk leser om hvordan andre bruker kunstig intelligens og tvinger hjernen til å fungere på en måte den ikke er vant til, i stedet for å løse problemet ut fra sin egen situasjon.

Det vi trenger, er å tilpasse oss. Som jeg skriver i boken, trenger alle organisasjoner en ny lærende innstilling. Det handler ikke lenger bare om å skape en kultur der vi lærer å bruke disse verktøyene. Det handler mer om selvstendig utvikling, det jeg beskriver i boken som læringsdyktighet.

Læringsdyktighet og mestring er to helt forskjellige samtaler. Mestring er det vi befinner oss i akkurat nå. I jakten på mestring ser vi hele tiden på hva alle andre mestrer, slik at vi kan bli mestere på det de har mestret.

Læringsdyktighet handler derimot om kontinuerlig personlig vekst, om å forstå hvor mulighetene og læringsgapene finnes, og om å finne meningsfulle verktøy for å lukke gapet eller lære det du trenger for å bruke verktøyene og alle de andre ressursene som er tilgjengelige på arbeidsplassen.

Jeg sier derfor alltid at den enkleste forklaringen på disse endringene er kulturen. Det er det teknologiske presset vi alle føler hver dag. I klasserommet endrer vi perspektivet og sier: «Hjernen din trenger beskyttelse.» Disse verktøyene er ikke annerledes enn alle de andre verktøyene vi bruker hver dag.

Hvorfor skaper vi unødvendig effektivitetspress og hastverk når hjernen trenger omsorg? Vi må ta vare på den, forstå den og håndtere konflikter, forretningssituasjoner og utfordringer slik vi normalt ville gjort – med verktøyene som støtte, ikke som veiledere for tenkningen.

Når det skjer, oppstår det mye press. Jeg tror vi får muligheten til å arbeide med studenter, også studenter som har vært lenge i arbeidslivet og kommer tilbake til skolen, for å lære dem nye arbeidsmåter. Vi gir dem tilbake eierskapet og autoriteten og sier: «Nå skal du styre verktøyet. Ikke la verktøyet styre deg.»

David Rice: Bedrifter måler bruk av kunstig intelligens gjennom lisenser, innlogginger og instrukser. Men hvis du skulle utvikle et mål som faktisk kunne fortelle en toppleder om kapasiteten øker eller faller, hvordan ville det sett ut?

Lilian Ajayi Ore: Det er et vanskelig måltall. Jeg er også dataforsker, og mye av analysen og rapporteringen vi bruker i dag, handler om brukervennlighet, adopsjonsrate, hastighet og avkastning på investeringen.

Men det vi ikke måler, er blant annet hvor mye empati organisasjonen har. Når vi tar i bruk nye verktøy, reduserer vi da det kognitive stresset hos de ansatte? Det måler vi ikke. Det burde vi gjøre.

Vi trenger et mål på nivået av kognitivt stress. Effektivitetspresset vi har skapt, har ført til en ny lederutfordring med stress, utbrenthet og alt som følger med. Som toppleder trenger jeg å forstå de ansattes helse og velvære. Velvære bør være et måltall i rapporten når vi skal måle reell avkastning på investeringen.

Vi bør også måle kompetanseheving og omskolering. Vi må sammenligne nivået av ny teknologi som innføres med nivået av nye ferdigheter som utvikles, og se hvor mange som får nye ferdigheter på grunn av teknologien vi har innført.

David Rice: Jeg kunne ikke vært mer enig. Dessverre har vi gått tom for tid. Takk for at du ble med i programmet. Dette har vært en veldig god samtale.

Lilian Ajayi Ore: Takk for invitasjonen. Jeg håper vi sees snart.

David Rice: Hvis du ikke allerede har gjort det, kan du gå til peoplemanagingpeople.com/subscribe og melde deg på nyhetsbrevet. Du får denne podkasten og alt annet vi lager, rett i innboksen. Vi høres neste gang.