Powiedziano ci, że sztuczna inteligencja zwolni miejsce w twoim kalendarzu. Zamiast tego odpowiadasz na 800 czatów dziennie i zastanawiasz się, czego właściwie udało ci się dokonać. Produktywność rośnie. Podobnie jak liczba zadań. Zwiększasz swoją wydajność dziesięciokrotnie i w jakiś sposób dziedziczysz dziesięciokrotnie więcej pracy. Witaj na kołowrotku.
W tym odcinku wraz z Elizą Jackson, dyrektor operacyjną w ButcherBox, analizujemy prawdziwą transformację, jaką sztuczna inteligencja przynosi w pracy. Nie chodzi o naukę obsługi nowego narzędzia. Chodzi o oduczenie się dotychczasowego sposobu pracy. Chodzi o ponowne przemyślenie tego, za co odpowiadasz, a co delegujesz. I chodzi o budowanie odporności oraz sposobu myślenia, których nie znajdziesz w CV, ale które decydują o tym, czy twój zespół przetrwa to, co nadchodzi.
Czego się nauczysz
- Dlaczego transformacja oparta na sztucznej inteligencji to przede wszystkim zmiana sposobu myślenia, a nie wdrożenie technologii
- Jak wprowadzić odporność do codziennego działania, gdy tradycyjne wskaźniki jej nie pokazują
- Dlaczego narzucanie korzystania ze sztucznej inteligencji tworzy niewłaściwe warunki do nauki
- Dlaczego zmiana prowadzona przez współpracowników może przynieść lepsze rezultaty niż strategia odgórna w niejednoznacznym otoczeniu
- Co dzieje się, gdy produktywność rośnie, ale znika refleksja
- Dlaczego zatrudnianie osób ciekawych świata i pokornych jest teraz ważniejsze niż zatrudnianie na podstawie prestiżowego życiorysu
Najważniejsze wnioski
- Odporność trzeba zdefiniować — inaczej zniknie.
Jeśli 11 osób usłyszy słowo „odporność”, otrzymasz 11 interpretacji. ButcherBox wplata wspólny język w rekrutację, coaching i ocenę wyników, dzięki czemu sposób myślenia nie jest abstrakcją — można go obserwować i rozwijać. Nie skalujesz odporności przypadkiem. Nazywasz ją, powtarzasz, aż masz jej dość, a potem mówisz o niej jeszcze trzy razy. - Nie można nakazać komuś uczenia się.
Sztuczna inteligencja to nie tylko nowe narzędzie — zmienia sposób realizacji procesów. Nakazanie korzystania z niej może zwiększyć zgodność, ale osłabia bezpieczeństwo psychologiczne. Rzeczywiste wdrożenie następuje wtedy, gdy ludzie otrzymują przestrzeń na eksperymentowanie, zmaganie się z trudnościami i ponowne przemyślenie tego, za co odpowiadają, a co delegują agentowi. - Transformacja prowadzona przez współpracowników buduje wiarygodność szybciej niż odgórne decyzje kadry zarządzającej.
Grupa zadaniowa ButcherBox do spraw sztucznej inteligencji nie była napędzana hierarchią. Napędzała ją ciekawość. Pracownicy nietechniczni budowali agentów, aby rozwiązywać własne problemy związane z organizacją pracy. Wniosek? Innowacje często pochodzą od osób po cichu przebudowujących swój dzień, a nie z efektownej prezentacji strategicznej. - Umiejętności techniczne bez krytycznego myślenia stają się obciążeniem.
Samo przeszkolenie ludzi z obsługi narzędzia nie wystarczy. Jeśli pracownicy potrafią korzystać ze sztucznej inteligencji zgodnie z zasadami, ale nie umieją krytycznie ocenić, kiedy i jak jej używać, tworzysz ryzyko, a nie przewagę. Prawdziwe wyzwanie związane z podnoszeniem kwalifikacji ma charakter poznawczy, a nie proceduralny. - Wypalenie zawodowe to wada projektu, a nie osobista słabość.
Jeśli każdy dzień przypomina jedynie próbę nadążenia za wątkami czatów, nikt nie ma przestrzeni na myślenie. Ograniczanie liczby spotkań. Wygospodarowanie czasu na refleksję. Tworzenie wspólnych zasad dotyczących samodzielnego zarządzania sobą. To nie są miękkie benefity — to warunki konieczne do podejmowania dobrych decyzji. - Zatrudniaj ze względu na sposób myślenia. Rozwijaj umiejętności.
ButcherBox awansuje liderów na stanowiska, do których na papierze nie są „w pełni wykwalifikowani”, ponieważ cechują ich ciekawość, pokora i znajomość biznesu. W środowisku, w którym wiedza jest powszechnie dostępna, przewagę zyskują ci, którzy potrafią myśleć, a nie tylko wykonywać zadania. - Musisz zarządzać swoimi narzędziami — inaczej to one będą zarządzać tobą.
Sztuczna inteligencja nie zmusiła nikogo do dziesięciokrotnego zwiększenia obciążenia pracą. To my to zrobiliśmy. Obietnicą tej technologii nie jest „znowu rób więcej”. Jest nią „wybieraj lepiej”. A to wymaga dyscypliny, nie tylko dostępu.
Rozdziały
- 00:00 – Paradoks produktywności
- 02:05 – Zatrudnianie z uwzględnieniem sposobu myślenia
- 06:19 – Definiowanie odporności
- 07:08 – AI jako przeprojektowanie przepływu pracy
- 12:47 – Adopcja prowadzona przez współpracowników
- 16:39 – Akceptowanie niedoskonałości
- 18:03 – Sposób myślenia a korzystanie
- 21:30 – Koncentracja i odporność
- 25:16 – Ciekawość ważniejsza niż dorobek
- 31:14 – Inżynierowie zagrożeni
- 37:39 – Dostosowanie się do tempa
- 39:48 – Tworzenie przestrzeni do myślenia
- 41:42 – Samorządność
Poznaj naszego gościa

Eliza Jackson jest dyrektorką ds. personalnych i administracyjnych w ButcherBox, gdzie odpowiada za doskonałość operacyjną w obszarach inżynierii, łańcucha dostaw, zaopatrzenia, inicjatyw związanych z rozwojem oraz doświadczenia pracowników, wspierając misję i kulturę firmy. Przed dołączeniem do ButcherBox Eliza pełniła funkcję zastępczyni dyrektora operacyjnego oraz dyrektorki założycielskiej ds. operacyjnych w Uncommon Schools. Uzyskała również wyższe stopnie naukowe w dziedzinie przywództwa edukacyjnego w Teachers College na Uniwersytecie Columbia. Znana ze strategicznego przywództwa i podejścia stawiającego ludzi na pierwszym miejscu, wspiera odporność, zdolność adaptacji i świadome budowanie kultury w szybko zmieniających się środowiskach.
Powiązane linki:
- Dołącz do społeczności People Managing People
- Zapisz się do naszego biuletynu AI Signal
- Nawiąż kontakt z Elizą na LinkedIn
- Sprawdź ButcherBox
Powiązane artykuły i podcasty:
David Rice: Obiecywano wam, że sztuczna inteligencja zdejmie z was część obowiązków. Tymczasem znowu robicie więcej. Zwiększacie produktywność dziesięciokrotnie, co oznacza tylko, że żonglujecie dziesięciokrotnie większą liczbą spraw. Odpowiadacie na 800 wiadomości dziennie i nie potraficie przypomnieć sobie ani jednej przemyślanej decyzji, którą podjęliście. Kończycie dzień pracy i myślicie: co ja właściwie zrobiłem?
Witamy na kołowrotku dla chomika. Dzisiejszym gościem jest Eliza Jackson, dyrektorka operacyjna w ButcherBox, która doświadcza tego paradoksu razem z wami. Bo o transformacji AI nikt nam nie mówi, że nie chodzi w niej o nauczenie się obsługi nowego narzędzia technologicznego. Chodzi o całkowite przemyślenie tego, za co odpowiadacie, a co delegujecie agentowi.
Chodzi o oduczenie się całych procesów pracy, a takiej zmiany nie da się nakazać. Eliza odkryła jednak coś, czego wielu liderów operacyjnych jeszcze nie rozumie: cechy, które naprawdę mają znaczenie w tej nowej rzeczywistości — odporność, zdolność adaptacji i nastawienie na rozwój — są ciche. Nie pojawiają się w życiorysach ani ocenach wyników pracy.
Jeśli nadal zatrudniacie ludzi na podstawie prestiżu wcześniejszych doświadczeń i ich skuteczności w idealnych warunkach, przeoczycie osoby, które rzeczywiście potrafią poradzić sobie z tym, co nadchodzi. ButcherBox działa inaczej. Firma buduje odporność i zdolność adaptacji w kulturze organizacyjnej poprzez wspólny język, dostępny coaching dla wszystkich, nie tylko dla kadry kierowniczej, oraz poznawanie ludzi na poziomie ich tożsamości, a nie wyłącznie w kontekście pracy.
Firma nauczyła się, że nie da się skalować transformacji bez rozwijania ludzkiej zdolności do radzenia sobie z nią. Dziś porozmawiamy o tym, jak wprowadzać odporność do codziennych działań, gdy jest niewidoczna w tradycyjnych wskaźnikach, dlaczego nakazywanie korzystania z AI tworzy złe warunki do nauki, o dylemacie wysokiej stawki — wymaganiu szybkości, podczas gdy nauka wymaga refleksji — o samodzielnym zarządzaniu relacją z narzędziami zamiast pozwalania, by to one zarządzały nami, oraz o tym, dlaczego „powiedz to, aż będziesz mieć dość, a potem powiedz to jeszcze trzy razy” może być jedynym sposobem skutecznego zarządzania zmianą.
Nazywam się David Rice. To jest People Managing People. Jeśli przyłapaliście się na myśli „znowu robię tylko więcej”, ta rozmowa pokaże wam, jak jedna dyrektorka operacyjna przerywa ten cykl. Zaczynajmy.
Elizo, witaj.
Eliza Jackson: Bardzo się cieszę, że tu jestem.
David Rice: Przed nagraniem rozmawialiśmy o tym, że nadajesz priorytet budowaniu odpornego i elastycznego zespołu zamiast po prostu skalowania umiejętności. Te cechy nie zawsze są widoczne w życiorysie ani oczywiste w ocenach wyników pracy. Ciekawi mnie więc, jak właściwie rozpoznajecie, mierzycie i nagradzacie taką zdolność adaptacji w ButcherBox?
Eliza Jackson: Myślę, że nie jest to moja zasługa, lecz naszego założyciela i osób z pierwszego zespołu. Od początku byli niezwykle konsekwentni w określaniu jasnych podstawowych wartości. Nie takich, które wiszą na ścianie i obok których ludzie przechodzą, lecz takich, które są naprawdę zakorzenione w kulturze.
Dlatego jest to obecne od rozmowy rekrutacyjnej, przez ocenę wyników pracy, po informacje zwrotne od współpracowników. Wszystko koncentruje się na tym, jakiego nastawienia oczekujemy od naszych pracowników. Przez cały cykl życia pracownika dość jasno określamy, czego szukamy. Jakie cechy sprawią, że ktoś będzie pasować do naszej kultury?
Czy widzimy, że dana osoba ma nastawienie na rozwój, chce przyjmować informacje zwrotne i uczestniczyć w życiu społeczności? Następnie dbamy o to, aby ludzie czuli się swobodnie, wskazując sobie nawzajem obszary wymagające poprawy i otrzymując takie informacje od przełożonych. Bardzo mocno opieramy się na nastawieniu. Dotyczy to kultury, coachingu i rozmów o wynikach pracy.
Jedna część dotyczy realizacji wskaźników i technicznych aspektów stanowiska. Ważniejsze jest jednak to, czy ludzie pracują nad podstawowymi wartościami i stają się w nich coraz lepsi. Czy ucieleśniają nasze zasady działania?
Czy angażują się w kulturę rozwoju i chcą się doskonalić? Możemy zatrudnić osobę z dużo mniejszym doświadczeniem, a jeśli jest pełna entuzjazmu i gotowa pracować nad umiejętnościami technicznymi, mamy dużą pewność, że pomożemy jej je zdobyć.
David Rice: To ciekawe. Wspomniałaś o tym, że ludzie wskazują sobie nawzajem różne rzeczy. Wiele organizacji mówi, że chce elastyczności, a mimo to nadal zatrudnia głównie na podstawie prestiżu doświadczenia i wyników osiąganych w niemal idealnych warunkach. Jak przekładacie to na codzienne działania? Gdzie widać odporność w codziennej pracy i jak sprawiacie, żeby nie pozostała niezauważona tylko dlatego, że jest cicha?
Eliza Jackson: Jednym z najważniejszych elementów naszej kultury jest to, że ludzie naprawdę się znają. Nie tylko w pracy. Znają swoje rodziny, wiedzą, co wydarzyło się we wtorek podczas spaceru z psem. Znają się na głębokim poziomie tożsamości.
Dzięki temu mogą dostrzegać cechy głębsze niż samo pytanie, czy ktoś potrafi przygotować arkusz kalkulacyjny. Budujemy i przekładamy to na działania głównie poprzez model coachingu dla wszystkich.
Prawie niemożliwe byłoby osiągnięcie tego wyłącznie własnymi siłami. Współpracujemy z firmą BetterUp. Oferuje ona dostępny coaching nie tylko dla kadry kierowniczej. Dotyczy on zarówno rozwoju zawodowego, jak i pracy nad własną tożsamością.
Aby rozpoznawać nastawienie u innych i u siebie, trzeba być z tym naprawdę w kontakcie. Wspólny język jest bardzo ważny. To, co ja uznaję za odporność, może całkowicie różnić się od tego, jak rozumiesz ją ty. Jeśli wszyscy pracownicy posługują się tym samym językiem, łatwiej dostrzegają przykłady u siebie nawzajem i w sobie.
Dużo też ćwiczymy. Pracownicy widzą przykłady, rozmawiają o nich, zadają pytania i dzięki temu te pojęcia stają się realne.
David Rice: To jak w każdej innej komunikacji: wypowiadasz te same słowa do jedenastu osób, a jedenaście różnych osób wyciąga jedenaście różnych wniosków.
Eliza Jackson: Zawsze żartujemy, że w zarządzaniu zmianą trzeba powtarzać coś tak długo, aż poczujesz, że zaraz zwymiotujesz, a potem powiedzieć to jeszcze trzy razy. To prawda. Sam fakt, że napisałam część modelu wartości i wydaje mi się, że go rozumiem, nie oznacza, że nowy pracownik, który nigdy tu nie pracował i nie zna naszej społeczności, odczyta go tak, jak zamierzałam.
Dlatego jasność języka i możliwość ćwiczenia są ogromnie ważne. Prowadzimy dużo rozwoju zawodowego, bo ludzie potrzebują widzieć przykłady, omawiać je i zadawać pytania.
David Rice: Wspomniałaś o zarządzaniu zmianą i o tym, że jest to jego kluczowy element. Wiele firm nadal traktuje AI jak inicjatywę technologiczną. Czego trzeba oduczyć się na temat transformacji i jej funkcjonowania w firmie, w której większość osób nie utożsamia się naturalnie z innowatorami?
Eliza Jackson: Praca z AI jest dla mnie przede wszystkim kwestią nastawienia. Najbardziej uderza mnie to, jak głęboko AI zmienia przepływ pracy. Nauka nie polega wyłącznie na coraz lepszym formułowaniu poleceń dla narzędzi takich jak ChatGPT, Perplexity czy Claude.
Jeśli naprawdę korzystasz z pakietu Microsoft, sposób, w jaki pracujesz przy komputerze, jest zupełnie inny niż wczoraj. AI wymaga zarówno nauki, jak i oduczenia się. Ten element jest silnie w nią wpisany, choć mało się o nim mówi. Dlatego nie jestem wielką zwolenniczką nakazywania korzystania z AI — nie sądzę, żeby tworzyło to dobre warunki do nauki.
To zupełnie inny sposób pracy. Nie chodzi o nauczenie się jednego nowego narzędzia, lecz o przemyślenie, za co odpowiadasz we własnej pracy, co delegujesz agentowi i co wykorzystujesz jako pierwszy etap pracy z konwersacyjnym chatbotem. To prawdziwe przeprojektowanie sposobu pracy.
David Rice: Właśnie dlatego każdy korzysta z innego zestawu narzędzi. Mogę powiedzieć ci, jakiego polecenia używam, ale nie wiem, z jakiego modelu korzystasz ty. Możesz uzyskać inną odpowiedź. Każdy ma własne preferencje i przyzwyczajenia, a zmiana narzędzia powoduje dyskomfort.
Wokół innowacji stworzyliśmy mitologię: jest głośna, szybka i prowadzona przez ludzi z branży technologicznej. Tymczasem w wielu organizacjach transformacja pochodzi od osób, które nawet tak jej nie nazywają — po prostu wykonują swoją pracę inaczej.
Eliza Jackson: Całkowicie się z tym zgadzam. Miałam kiedyś okazję porozmawiać z dyrektorem operacyjnym aplikacji dotyczącej zdrowia i dobrego samopoczucia. Około dwóch lat temu umożliwił każdemu pracownikowi zbudowanie własnego agenta, bez konieczności posiadania wiedzy technicznej.
Okazało się, że jednymi z najlepszych twórców agentów były osoby, które wcześniej pracowały jako nauczyciele. Potrafiły zrozumieć, jak lepiej i precyzyjniej formułować pytania, aby agent zwracał potrzebne informacje. To nie jest aż tak techniczne, jak mogłoby się wydawać.
Dał ludziom możliwość budowania własnych agentów do własnej pracy i rozwiązywania problemów, które były dla nich najtrudniejsze. Dzięki temu odebrał AI część tajemniczości. Wiele osób myśli: „Nie jestem inżynierem ani specjalistą technicznym, więc nie powinienem próbować”. Tymczasem innowacja często pojawia się w małych momentach codziennej pracy, gdy ktoś zaczyna myśleć inaczej i próbuje czegoś zupełnie nowego.
David Rice: To świetny przykład. Ostatnio rozmawiałem z Davidem Swanagonem, który prowadzi Machine Leadership Journal. Mówił, że gdy badano tę kwestię, inżynierowie nie okazali się najlepszymi osobami w formułowaniu poleceń. Lepsi byli ludzie z marketingu i innych dziedzin, którzy tworzyli bardzo dobrze przemyślane polecenia.
Eliza Jackson: Tak naprawdę chodzi o krytyczne myślenie, które pozwala uzyskać lepszy rezultat.
David Rice: Zawsze ujmuję to tak: używaj AI, żeby pomagała ci myśleć.
Eliza Jackson: Dokładnie.
David Rice: Nie tylko po to, żeby uzyskać wynik.
Eliza Jackson: Rozmawiałam ostatnio z pracownikiem BetterUp Labs. Prowadzą wiele badań nad tym, jak AI wpływa na nastawienie i nawyki pracy. Przeprowadzili bardzo ciekawe badanie. Jedna grupa otrzymała techniczne szkolenie z zestawu narzędzi AI, a druga najpierw poznała samego chatbota — sposób jego „myślenia”, różne style formułowania poleceń i logikę jego działania.
Nie uczono ich technicznych szczegółów. Osoby z tej grupy, które budowały relację z AI, były — o ile dobrze pamiętam dane — około 60 procent skuteczniejsze w korzystaniu z narzędzi niż osoby po szkoleniu technicznym.
Nie dziwi mnie to, bo bardzo dużo zależy od ciekawości i gotowości do próbowania. Nie każdy musi używać dokładnie tego samego narzędzia w idealny sposób. Trzeba nauczyć się próbować nowych rzeczy i zmieniać przepływ pracy.
David Rice: To chyba dobrze, że nie wszyscy używają tego samego i nie robią tego samego. Zdecydowaliście się na nietypową drogę: stworzyliście kierowaną przez pracowników grupę zadaniową ds. AI, decentralizując autorytet i zaufanie. Jak zdecydowaliście, kto poprowadzi tę pracę i jakie tarcia wewnętrzne się pojawiły?
Eliza Jackson: Wykorzystaliśmy model pilotów i pasażerów. Piloci to osoby ciekawe AI, chcące się uczyć i przekonane, że technologia rozwinie ich pracę. Zebraliśmy małą grupę osób z różnych działów i poprosiliśmy je o zaprojektowanie strategii wzajemnego wsparcia przy wdrażaniu AI.
Tarć było znacznie mniej, niż się spodziewałam. Ludzie mogli słuchać i uczyć się od swoich współpracowników lepiej, niż prawdopodobnie uczyliby się podczas szkolenia prowadzonego przez dział HR lub zespół technologiczny.
Dla mnie samej trudniejsze było odpuszczenie kontroli. Grupa prowadziła comiesięczne szkolenia dotyczące usprawniania przepływu pracy, a także bardziej technicznych zagadnień, takich jak programowanie. Wszystko prowadzili współpracownicy. Powiedziałam osobie, która początkowo nimi kierowała: „Działaj. Dam ci informacje zwrotne, jeśli będziesz ich potrzebować”. To było dobre ćwiczenie z odpuszczania kontroli.
Okazało się, że grupa odniosła ogromny sukces. Ludzie lubią tę pracę, interesują się nią i naprawdę chcą, żeby się udała.
David Rice: Odbieracie w ten sposób typowe zabezpieczenia i hierarchię, na których wiele organizacji polega, aby czuć się komfortowo. Czy pojawił się dyskomfort związany z podążaniem za osobami, które formalnie nie były odpowiedzialne za ten obszar?
Eliza Jackson: Pomogło to, że jestem osobą nietechniczną. Podczas spotkań byłam zdecydowanie najmniej techniczną osobą. Zadawałam pytania, których nie rozumiałam, i prosiłam o wyjaśnienia.
Powiedziałam im: „Nie wiem, jak to zrobić. Wiem, co chcemy osiągnąć w pierwszym kwartale, a następnie chcę iterować i rozwijać ten plan. Nie ma idealnej mapy drogowej, więc musimy ją wspólnie zaprojektować”. To pozwoliło im poczuć, że mogą samodzielnie prowadzić zmianę.
Z czasem pojawił się dyskomfort — zwłaszcza w zespołach cyberbezpieczeństwa i prawnych. Musieliśmy zaakceptować, że nie będzie idealnie.
David Rice: Dotyczy to również pracowników. Niektórzy obawiają się, że automatyzacja odbierze im pracę, a inni pytają: „Czy to narzędzie nie powinno być ode mnie lepsze?”.
Eliza Jackson: Pomogło to, że członkowie grupy byli bardzo inteligentni, ale też skromni. Zamiast mówić działom: „Zbudujemy pięciu agentów”, pytali: „Jakie są trzy największe problemy w waszym przepływie pracy? Co doprowadza was codziennie do szaleństwa?”. Budowali wiarygodność, rozwiązując konkretne problemy.
Gdy ludzie zobaczyli, że AI rzeczywiście może ułatwić im pracę, zaczęli czuć się bardziej komfortowo.
David Rice: To wraca do nastawienia. Wszyscy spieszą się, żeby podnosić kwalifikacje w zakresie AI, ale skupiają się na narzędziach, a nie na nastawieniu. Czego możemy nie dostrzec, jeśli będziemy szkolić wyłącznie z obsługi, zamiast przygotowywać ludzi do przewodzenia w warunkach niepewności?
Eliza Jackson: To naprawdę mnie martwi. Każdy dzień jest inny. Niezależnie od tego, czy używasz określenia VUCA, BANI czy innego modelu, chodzi o to, że niemal codziennie pojawia się nieprzewidywalne wyzwanie.
Jeśli nie wyposażymy liderów w umiejętność przewodzenia podczas ciągłych zmian, budowania odporności oraz zachowywania optymizmu i nadziei w trudnym środowisku, ludzie będą mieli wiele umiejętności technicznych, ale nie będą potrafili krytycznie o nich myśleć.
Nie będą wiedzieli, jak zmienić swój przepływ pracy ani sposób współpracy z innymi. To może zaszkodzić innowacyjności, ponieważ sposób przewodzenia jest dziś zupełnie inny niż jeszcze pięć lat temu. Ludzie potrzebują prawdziwego coachingu i wsparcia dotyczącego nastawienia.
David Rice: Zgadzam się. Zbyt często traktujemy AI jak kolejną platformę technologiczną, taką jak Teams czy Slack. Tymczasem głębsza zmiana jest poznawcza. Jeśli nie pomożemy ludziom oswoić niepewności i krytycznie oceniać tego, co generuje AI, nie będą potrafili działać skutecznie także w kolejnych etapach rozwoju sztucznej inteligencji.
Eliza Jackson: Oczywiście właściwe zabezpieczenia prawne i cyberbezpieczeństwa są niezwykle ważne. Jednak pod lękiem często kryje się brak wiary w to, że ludzie potrafią podejmować dobre decyzje dotyczące korzystania z narzędzi.
Ktoś może nauczyć się obsługi narzędzia zgodnie z zasadami, ale nadal nie umieć odpowiedzieć na pytanie, czy powinien umieścić konkretną informację w danym narzędziu. Nie wystarczy myśleć: „Mogę, więc to zrobię”. Trzeba rozumieć, jak narzędzie pasuje do pracy, przepływu zadań i współpracy z innymi.
David Rice: Wyzwanie związane z krytycznym myśleniem budzi mój niepokój. Widzimy jego braki w polityce, komentarzach społecznych i dyskusjach w internecie. Żyjemy w kulturze natychmiastowej gratyfikacji. Wszystko ma działać od razu, bez konieczności przechodzenia przez proces.
Eliza Jackson: Przez długi czas pracowałam w szkołach. Badania pokazują, że zdolność dzieci do nauki czytania zmniejszyła się, ponieważ mają trudności z koncentracją na czymś, co nie daje natychmiastowego pobudzenia.
To samo widzę w nauce nowych narzędzi. Sama czasami próbuję czegoś przez dwie minuty, nie rozumiem tego i przechodzę do czegoś innego. Tracimy zdolność wytrwania przy czymś do momentu, aż stanie się łatwiejsze.
To właśnie jest część odporności. Ludzie nieustannie zmieniają zadania i przechodzą do tego, co przyciąga ich uwagę, zamiast pracować nad problemem aż do jego rozwiązania. Zniknęła część związana z wysiłkiem.
David Rice: Bardzo dobrze to rozumiem. Mój syn uczy się grać w koszykówkę. Tłumaczę mu, że większość rzeczy w życiu, które są warte wykonania, jest trudna i wymaga czasu oraz cierpliwości. Potem wracam do domu i próbuję ponownie grać na gitarze, choć nie robiłem tego od lat. Sam zmagam się z koniecznością wytrwania w czymś, aż znów stanie się łatwiejsze.
Eliza Jackson: Wszyscy jesteśmy w podobnej sytuacji. Możemy krytycznie patrzeć na innych i młodsze pokolenia, a jednocześnie dostrzegać to samo u siebie. Nagroda za przejście przez trudność wygląda dziś inaczej. To mnie martwi, ponieważ AI wymaga właśnie nastawienia: będzie trudno, ale dzięki temu będzie wartościowo.
David Rice: Wszyscy jesteśmy wypaleni i nie potrafimy dobrze myśleć, bo podczas wideokonferencji wysyłamy wiadomość na Teams, a pod stołem piszemy do kogoś na telefonie. Nie potrafimy mieć jednej pełnej myśli.
Eliza Jackson: Nie da się w takich warunkach krytycznie myśleć. Może rozwiązaniem jest po prostu odejście od komputera.
David Rice: Ograniczenie czasu przed ekranem bardzo pomaga. Czasami marzę o odłączeniu się od wszystkiego i wyjściu na świeże powietrze.
Eliza Jackson: Mam dokładnie tak samo.
David Rice: Powiedziałaś wcześniej, że bycie najbardziej techniczną osobą w pokoju nie pomaga już w rozwoju. To odwraca tradycyjne podejście do rekrutacji. Jaki jest przykład kandydata, którego pięć lat temu byś nie zatrudniła, a dziś zdecydowanie postawiłabyś na niego?
Eliza Jackson: Naszym przyszłym liderem technologii będzie Kyle. Ma doświadczenie w danych i data science, ale obejmie znacznie szerszą rolę, obejmującą także inżynierię, DevOps, infrastrukturę i zespoły techniczne zaplecza.
Wszyscy wcześniejsi kandydaci na to stanowisko byli niezwykle techniczni i mieli ogromne doświadczenie. W przypadku Kyle'a przede wszystkim szukaliśmy właściwego nastawienia. Nie ma umiejętności technicznych potrzebnych do połowy tej pracy, ale mam pełne zaufanie do jego zdolności przywódczych. Ma wiedzę biznesową, ciekawość i pokorę. Będzie świetny, choć nie zatrudniamy osoby z dziesięcioletnim doświadczeniem w dokładnie tych umiejętnościach technicznych.
David Rice: Od dawna mam wrażenie, że przeceniamy biegłość techniczną, a nie doceniamy ciekawości, pokory i zdolności do robienia różnych rzeczy. Ludzie, którzy rozwijają się szybko, nie zawsze zaczynają z przewagą. To osoby, które pozostają otwarte i myślą inaczej. Jak widać to w waszych rozmowach rekrutacyjnych?
Eliza Jackson: Nasz model zatrudniania bardzo się zmienił. Chcemy budować fabrykę talentów — przyjmować osoby pokorne, ambitne i mające właściwe nastawienie, nawet jeśli nie posiadają jeszcze odpowiednich umiejętności. Następnie pomagamy im rozwijać się i przechodzić do większych ról.
Nasz dyrektor finansowy, który był wspaniałym liderem i bliskim przyjacielem, odszedł do innej roli. Gdy zastanawialiśmy się, czy zatrudnić kogoś z rynku na jego miejsce, odpowiedź brzmiała: nie. Jego zastępczyni dostała szansę objęcia stanowiska starszej wiceprezeski i rozwinięcia się do roli na poziomie C-suite, ponieważ miała wszystkie cechy, których szukamy.
W ostatnich latach więcej liderów wewnętrznych awansowało, ponieważ rozwijaliśmy talenty. To przede wszystkim zasługa ich nastawienia, a nie dziesięcioleci doświadczenia gdzie indziej.
David Rice: Tradycyjny model edukacji i umiejętności coraz mniej odpowiada rzeczywistości. Wiedza została udostępniona wszystkim. Potrzebujemy osób, które potrafią myśleć całościowo, wychodzić poza schematy i rozumieć, jak ich praca wpływa na inne obszary.
Eliza Jackson: Zgadzam się. Nasze oprogramowanie rekrutacyjne może dziś automatycznie analizować życiorysy, ale kilku naszych najbardziej doświadczonych liderów nigdy nie dotarłoby do pierwszej rozmowy, gdybyśmy używali wyłącznie takiego filtrowania.
Dlatego trzeba używać własnego myślenia, logiki i rozumowania, a także uwzględniać wiedzę o kandydacie. Życiorys to tylko jeden element i nie opowiada całej historii.
David Rice: Wśród specjalistów technicznych widać dziś różne postawy. Niektórzy intensywnie wykorzystują AI, inni po cichu obawiają się o swoją przyszłość. Jak łączycie dalszy rozwój z empatią wobec osób, które czują, że ich umiejętności tracą na wartości szybciej, niż są w stanie się dostosować?
Eliza Jackson: To uczucie jest uzasadnione. Mówimy wprost, że obawy dotyczące pracy, jej zmian i przyszłego istnienia są prawdziwe. Trudno zaakceptować sytuację, w której ktoś bez twojego doświadczenia może dzięki AI wykonać 70 procent twojej pracy.
Trzeba podejść do tego na poziomie ludzkim i dać ludziom przestrzeń na przepracowanie tych emocji. Właśnie dlatego nie podoba mi się nakazywanie korzystania z AI — nie tworzy ono dobrego poczucia bezpieczeństwa psychologicznego.
Jednocześnie inżynierowie muszą być ciekawi wpływu narzędzi na ich przepływ pracy i zaakceptować, że narzędzia są niedoskonałe. To, że pierwsza próba nie spełniła obietnicy, nie oznacza, że należy z niej zrezygnować. Narzędzia nie są idealne, tak samo jak my. Trzeba dalej próbować.
David Rice: Bolesne jest obserwowanie, jak osoby, które wcześniej były pewne siebie, zaczynają kwestionować własną przydatność. Firmy muszą jednak działać i nadążać. Trzeba zachęcać ludzi do oduczania się, ponownej nauki i odkrywania nowych sposobów wykorzystania technologii.
Eliza Jackson: Warunki, w których ludzie mogą korzystać z narzędzi, są niezwykle ważne. Dlatego kontynuujemy strategię kierowaną przez współpracowników. Daliśmy grupie problem do rozwiązania i powiedzieliśmy: „Nie wiem, jaki powinien być wynik. Chcę rozwiązać ten problem, ale nie znam technologii wystarczająco dobrze. Przeanalizujcie go i zdecydujcie”.
Grupa podjęła decyzję, a my ją zaakceptowaliśmy. Przywództwo współpracowników okazało się bardzo pomocne. Można mówić ludziom, że mają być innowacyjni i ciekawi, ale dopiero autentyczna praktyka i świadomość, że takie zachowanie jest doceniane, sprawiają, że naprawdę zaczynają działać.
David Rice: Najważniejsze jest właśnie docenianie. Ludzie chcą wiedzieć, że ich działania są nagradzane.
Eliza Jackson: Każdy chce czuć, że dobrze wykonuje swoją pracę. Wyniki pracy stały się trudne do oceny, ponieważ sposób mierzenia sukcesu bardzo się zmienił. Wielu ludzi czuje się nieskutecznych, bo nie wie, jak dziś wygląda sukces. Wszystko zmienia się pod ich stopami.
David Rice: Zbudowaliście kulturę, która ceni eksperymentowanie, ale bezpieczeństwo psychologiczne nie skaluje się automatycznie. Czego najbardziej obawiasz się w miarę przyspieszania zmian?
Eliza Jackson: Obawiam się, że tempo zmian stanie się zbyt szybkie, aby ludzie mogli za nimi nadążyć. Krytyczne myślenie może nie nadążyć za szybkością rozwoju AI. Ludzie mają wrażenie, że właśnie coś zrozumieli, a chwilę później wszystko znów jest inne.
Chciałabym wiedzieć, jak szybko i skutecznie można rozwijać nastawienie potrzebne do adaptacji. Czy każdy jest w stanie to zrobić? Jakie warunki trzeba stworzyć? Jako liderka martwię się, czy rzeczywiście zapewniamy ludziom właściwe środowisko do nauki.
David Rice: Nastawienie wynika w dużej mierze z doświadczeń życiowych. Kultura jest często czymś, co chronimy, a nie czymś, co testujemy. Tymczasem presja może być idealnym momentem na eksperymentowanie i sprawdzenie, czy potrafimy stworzyć bezpieczeństwo psychologiczne potrzebne wszystkim do podjęcia tej zmiany.
Eliza Jackson: Idealny świat nie przypominałby szybkowaru: „rób więcej, używaj większej liczby technologii, rób to szybciej”. To nie jest dobre środowisko do nauki. Ludzie wpadają na kołowrotek i pod koniec dnia pytają: „Co ja właściwie zrobiłem? Czy tylko odpowiadałem na 800 wiadomości?”.
Próbujemy wprowadzać więcej czasu na refleksję i ograniczać liczbę spotkań. Chcemy zdjąć z ludzi choć część presji, bo wtedy pracują znacznie lepiej. Stawka jest jednak wysoka, a równoważenie tych dwóch rzeczy jest trudne. Ludzie potrzebują przestrzeni, aby się uczyć i skutecznie działać.
David Rice: Wszyscy wpadają w kołowrotek, bo inni na nich polegają, są terminy i obowiązki. Trzeba jednak znaleźć sposób na włączenie eksperymentowania do rutyny.
Eliza Jackson: To, co mnie zachęca, to widoczna nagroda. Gdy poświęcisz sobie 30 minut na przemyślenie problemu, możesz podjąć jedną dobrą decyzję i pomyśleć: „Nie zrobiłbym tego, gdybym cały dzień spędził na rozmowach”. Mam nadzieję, że gdy ludzie zbudują takie nawyki, szybko zobaczą ich wartość.
David Rice: Czy nie taki miał być cel tej technologii — zdjąć z nas część obowiązków? Musimy pamiętać o tym najważniejszym kierunku.
Eliza Jackson: Tak, o ile nauczysz się samodzielnie zarządzać sposobem korzystania z narzędzi. Narzędzia nie zmuszają nas do pracy w takim tempie. To my na to pozwalamy.
David Rice: Ostatecznie zawsze wracamy do tego, że to my podejmujemy decyzje. AI nie powiedziała, że praca od 9 do 21 przez sześć dni w tygodniu to najlepszy harmonogram dla ludzi.
Eliza Jackson: Śmiejemy się z tego, bo czasami patrzę na nas, również na siebie, i myślę: „Naprawdę nie potrafimy się powstrzymać”. Niedawno rozpoczęliśmy współpracę z Targetem i żartowaliśmy, że będziemy robić mniej. Tymczasem wygląda na to, że robimy najwięcej.
Próbujemy więc stworzyć wspólny język dotyczący bycia właścicielem własnego czasu i samodzielnego zarządzania sposobem pracy. Tylko my możemy to zmienić.
David Rice: Mówi się, że możesz zwiększyć produktywność dziesięciokrotnie. Miało to oznaczać, że wykonasz tyle samo pracy w krótszym czasie, ale w praktyce po prostu robisz więcej. Masz dziesięć razy więcej rzeczy w powietrzu.
Eliza Jackson: To powinien być tytuł książki: „Znowu robię tylko więcej”.
David Rice: Wszyscy to czują.
Eliza Jackson: Mój mąż jest jednym z tych nielicznych wyjątków. Ma wewnętrzny spokój i korzysta z narzędzi w sposób, w jaki prawdopodobnie powinno się z nich korzystać. Zastanawia się, jak chce ich używać, robi rozeznanie, próbuje czegoś, a jeśli mu to nie odpowiada, przechodzi dalej. Ja też chciałabym tak działać, ale następnego dnia wstaję i robię pięćset innych rzeczy.
David Rice: Najważniejsze jest to, że on wchodzi w relację z narzędziem jak człowiek. Nie wiem, czy tego właśnie chcą narzędzia, ale to z pewnością najzdrowsze podejście. Elizo, wspaniale było cię gościć. Bardzo podobała mi się ta rozmowa.
Eliza Jackson: Dziękuję za zaproszenie.
David Rice: Słuchacze, do usłyszenia następnym razem. Jeśli jeszcze tego nie zrobiliście, odwiedźcie peoplemanagingpeople.com/subscribe i zapiszcie się do newslettera. Otrzymacie najnowsze treści i podcasty prosto do skrzynki odbiorczej.
Do następnego razu: powtarzajcie coś, aż będziecie mieć tego dość, a potem powiedzcie to jeszcze trzy razy. Zamierzam korzystać z tej rady.
