Jak automatyzować wyrażanie uznania, nie sprawiając, że wydaje się zautomatyzowane?

Tim Fisher: Witam i zapraszam do serii „Przyszłość AI w zasobach ludzkich”, w której wychodzimy poza prezentacje sprzedażowe i przyglądamy się temu, jak sztuczna inteligencja faktycznie zmienia sposób pracy zespołów zajmujących się ludźmi. Dziś naszym gościem jest Motivosity. Jeśli zajmujesz się HR, zarządzaniem ludźmi lub całkowitymi wynagrodzeniami i próbujesz korzystać ze sztucznej inteligencji, nie tracąc ludzkiej więzi, od której zależą uznanie i kultura organizacyjna, to jest rozmowa dla ciebie.

Dziś przyjrzymy się podejściu Motivosity do inteligencji doceniania — wykorzystywaniu sztucznej inteligencji do usuwania trudności związanych z raportowaniem, administracją i dalszymi działaniami, przy jednoczesnym zachowaniu ludzkiego charakteru doceniania. Dołączają dziś do nas Jesse Dowdle, dyrektor ds. produktu w Motivosity, oraz Dano Gillette, wiceprezes ds. inżynierii.

Jesse kieruje strategią produktową Motivosity, koncentrując się na tworzeniu technologii, która sprawia, że praca staje się bardziej ludzka. Dano kieruje zespołem inżynieryjnym stojącym za inteligencją doceniania, skupiając się na wykorzystywaniu sztucznej inteligencji do ograniczania rutynowej pracy oraz ułatwiania wyrażania uznania i budowania więzi.

Jesse, Dano, wspaniale was tu mieć.

Dano Gillette: Miło tu być.

Jesse Dowdle: Cześć, Tim. Wspaniale tu być.

Tim Fisher: Jesse, przedstaw nam trzydziestosekundową wersję Motivosity. Co robi ta firma i dla kogo jest przeznaczona, szczególnie dla osób, które dopiero ją poznają?

Jesse Dowdle: Tak. Dziękuję. Motivosity to platforma nagród i uznania zbudowana wokół osobistych więzi. Działamy już od dwunastu lat, a założył nas seryjny przedsiębiorca, który wcześniej budował i rozwijał firmy oraz na własne oczy widział, jak trudno z czasem utrzymać poczucie ludzkiej więzi, zwłaszcza gdy przedsiębiorstwa się rozwijają.

Motivosity narodziło się więc z przekonania, że koncentrując się na więziach w miejscu pracy, można sprawić, że praca stanie się lepszym miejscem, a inwestowanie w nagrody i uznanie jako kategorię, przez którą będziemy przekazywać nasz komunikat, było naturalnym wyborem.

Tim Fisher: To zabrzmi naprawdę głupio, szczególnie w roku, w którym obecnie jesteśmy, ale dlaczego sztuczna inteligencja jest teraz tak ważnym obszarem zainteresowania Motivosity w rozwoju technologii związanych z zasobami ludzkimi?

Jesse Dowdle: Wcale nie uważam, że to głupie pytanie. Nie ma wątpliwości, że sztuczna inteligencja zmienia każdy sektor naszej gospodarki i sposób, w jaki wchodzimy ze sobą w interakcje. Nigdy wcześniej tworzenie prawdziwych, znaczących ludzkich więzi nie było tak ważne, a jednocześnie musimy dostosować się do realiów tej nowej technologii.

Dlatego bardzo cieszyłem się z możliwości rozmowy o przyszłości sztucznej inteligencji w HR, bo co jest bardziej ludzkie niż funkcja w firmie odpowiedzialna za ludzi? Uważam, że AI ma ogromną rolę do odegrania, ale musimy wdrażać ją rozważnie i odpowiedzialnie.

Tim Fisher: Patrząc w przyszłość, jak sądzisz, w jaki sposób sztuczna inteligencja zmieni rolę działów HR i liderów zajmujących się ludźmi, a jednocześnie pozwoli zachować autentyczność tych ludzkich więzi?

Jesse Dowdle: Uwielbiam to pytanie. Niemal codziennie zastanawiam się nad tym, jaka będzie przyszłość i jak urzeczywistnić ją w świecie ludzkich więzi. Są rzeczy, w których sztuczna inteligencja nie jest dziś jeszcze wystarczająco dobra, by budować wokół nich produkt, ale myślę, że to się zmieni. Naprawdę tak uważam. Mamy już wczesne modele i prototypy agentów, w których agenci robią więcej niż tylko udostępniają dane i pomagają interpretować programy oraz informacje o pracownikach — mogą faktycznie prowadzić za ciebie program wyrażania uznania.

Mogą więc pomagać zarządzać budżetem, wykrywać problemy z zatwierdzaniem i proaktywnie wspierać funkcjonowanie programu. Kiedy rozmawiamy z naszymi klientami o ich najważniejszym celu, zawsze pojawiają się dwa. Pytamy: „Co jest najważniejszą rzeczą, którą chcecie osiągnąć?”. I zawsze są dwie odpowiedzi. Po pierwsze, chcą, żeby ich ludzie naprawdę korzystali z programu.

Chcą mieć poczucie, że ich programy dotyczące ludzi angażują pracowników i że przynoszą różnicę. Po drugie, chcą zaoszczędzić trochę czasu, ponieważ administrowanie programami pracowniczymi bez dobrych narzędzi może pochłaniać go naprawdę dużo. Myślę więc, że przyszłość sztucznej inteligencji w obszarze uznania częściowo będzie polegała na administrowaniu samymi programami.

Coraz więcej tych obowiązków będzie zdejmowanych z twoich barków. Drugim obszarem, w którym spodziewam się prawdziwego nacisku — i z pewnością będziemy go wspierać — jest przejście od komunikacji reaktywnej do proaktywnej. Określenie „technologia przypominania” czy „przypomnienia” w oprogramowaniu funkcjonuje od wielu lat, ale dzięki zdolności AI do wykrywania wzorców mogłeś przed chwilą zobaczyć w demonstracji Dano, kiedy otworzył informacje o pracownikach, że u pewnego pracownika pojawił się podwyższony sygnał ryzyka odejścia.

Zamiast samego podwyższenia sygnału retencji system podał dwa lub trzy powody, dla których przełożony powinien porozmawiać z tym pracownikiem. Zdolność AI do wykrywania takiego wzorca, a następnie dotarcia do przełożonego za pośrednictwem kanału, z którego właśnie korzysta — czy to w aplikacji Teams, czy w skrzynce pocztowej, czy przez wiadomość SMS na telefonie — pozwoli przełożonym być obecnym w ważnych momentach i reagować wtedy, gdy szansa na sukces jest największa. To nadchodzi.

Już wkrótce będziemy oferować takie rozwiązanie, ale myślę, że będzie ono również ważną częścią przyszłości platform do wyrażania uznania.

Tim Fisher: W związku z tym mam pytanie z dwóch stron. Z jednej strony to niesamowita szansa, więc chciałbym poznać wasze przemyślenia na temat tego, jak zmienią się oczekiwania liderów HR. Co organizacje będą chciały robić inaczej, mając wszystkie te informacje bezpośrednio przed sobą?

Z drugiej strony pojawia się ryzyko nadmiernego polegania na podejściu opartym na danych podczas pracy z ludźmi. Wyobrażam sobie sytuacje, o których słyszeliśmy, gdy organizacje przeprowadzają zwolnienia i robią to na podstawie arkusza kalkulacyjnego — decyzje opierają się na liczbach, a nie na ludziach, prawda?

Możemy wpaść w podobną pułapkę przy tych wszystkich niesamowitych danych i zaufać systemowi, że wykona część ludzkiej pracy, czyli przefiltruje dane i zamieni je w rozmowę o tym, czego ta osoba może potrzebować. Z jednej strony wygląda to więc jak niesamowita szansa, ale z drugiej jest trochę przerażające. Chciałbym poznać wasze przemyślenia na ten temat z obu perspektyw.

Jesse Dowdle: I na temat tego, jak sobie z tym radzić. Najlepsze organizacje zajmujące się ludźmi już na poziomie podstawowych zasad stawiają człowieczeństwo swoich pracowników na pierwszym miejscu. Mówiłem to wcześniej: jesteśmy firmą, a nie hobby. Mamy udziałowców, o których trzeba dbać, prawdopodobnie mamy zarząd i kadrę kierowniczą — wszystkie te elementy są bardzo ważne.

Nie możemy jednak stracić z oczu faktu, że to ludzie opiekują się naszymi klientami. Najlepsze organizacje mają bardzo wyraźne powiązanie między swoimi podstawowymi wartościami, tym, co świętują, a swoją tożsamością. Chodzi o to, co celebrują i nagradzają oraz jak oczekują, że ich ludzie będą się zachowywać i uczestniczyć w tej kulturze.

Często proszą nas o wspieranie rozmów dotyczących wyników pracy przez pryzmat trójwymiarowego obrazu pracownika. Zamiast siadać na spotkaniu i mówić: „Dobrze, o czym rozmawialiśmy ostatnim razem? Nie jestem pewien”, albo jeszcze gorzej: „Muszę napisać ocenę pracy tej osoby — jak mam sobie wszystko przypomnieć?”, platforma taka jak Motivosity pomaga stworzyć trójwymiarowy obraz pracownika. Możesz zobaczyć w systemie CRM, czy pracownik sprzedaży realizuje plan. Możesz sprawdzić w systemie zarządzania nauką, czy uzyskał certyfikat.

W platformie takiej jak Motivosity możesz jednak zobaczyć, co osoby, z którymi pracownik codziennie współpracuje, sądzą o nim, jakie są jego potwierdzone mocne strony, w czym jest najlepszy, a w czym być może nie radzi sobie tak dobrze. Jeśli więc jesteś osobą, która — tak jak ja — wierzy w coaching oparty na mocnych stronach zamiast skupiania się na uzupełnianiu braków, możesz zadać sobie pytanie: w czym ta osoba jest najlepsza?

Jak możemy ustawić tę osobę w pozycji zapewniającej jej sukces? Dopiero bogata tkanka społeczna, którą uzyskujesz dzięki platformie takiej jak Motivosity, pozwala naprawdę stworzyć trójwymiarowy obraz pracownika. Ta podstawowa praca na pierwszej linii przekłada się wyżej. To podejście oddolne. Zacząłeś swoje pytanie od tego, jak osoba działająca odgórnie może zrozumieć wszystkie te dane i podejmować dobre decyzje.

Moja odpowiedź brzmi: przekaż te dane przełożonym pierwszej linii i pozwól, aby rozwiązanie działało oddolnie, rozwijając twoich ludzi i pomagając ci w ten sposób planować działania.

Tim Fisher: Gdzie twoim zdaniem pojawia się ryzyko nadmiernej automatyzacji doświadczeń pracowników? Mówiłeś o tym i widzieliśmy, gdzie wyznaczasz granicę, ale co przeraża cię w automatyzacji w świecie HR?

Jesse Dowdle: Chociażby systemy śledzenia kandydatów. Wszyscy słyszeliśmy przerażające historie, prawda? To po prostu roboty z życiorysami, roboty filtrujące życiorysy i próbujące znaleźć pracę, a przecież wygląda na to, że obecnie jedynym sposobem na znalezienie prawdziwej pracy jest ludzka więź. Istnieje więc stuprocentowe ryzyko nadmiernej automatyzacji w sektorze, w którym próbujesz znaleźć osobę wyjątkowo pasującą do typu organizacji, jaką jesteś.

Nie uzyskasz tego dzięki sztucznej inteligencji. AI może jednak z pewnością odfiltrować wiele niezwykłych osób, z którymi prawdopodobnie powinieneś porozmawiać, korzystając z heurystyk niezgodnych z wartościami twojej organizacji. Uważam więc, że to ryzyko. Rozmawialiśmy już o wyrażaniu uznania. Najbardziej znaczące wyrazy uznania — te, które pamiętasz przez całą karierę — pochodzą od osoby, której ufałeś, w którą wierzyłeś lub którą podziwiałeś, i która dostrzegła cię w bardzo osobisty i znaczący sposób oraz autentycznie i z emocjami wyraziła, co dla niej zrobiłeś.

Zabierasz takie podziękowanie ze sobą na całą karierę. Podziękowanie wyglądające tak, jakby pochodziło z szablonowego listu: „Zespół kierowniczy pragnie wyrazić uznanie za trzynaście lat pracy. Oto kartka papieru”. Nie chcę być zbyt lekceważący, ale jeśli nie zostanie to odpowiednio przekazane, może działać demotywująco —

Tim Fisher: Zdecydowanie może.

Jesse Dowdle: —dlatego kluczem jest wykorzystywanie AI do wspierania tego, co osobiste i znaczące.

Tim Fisher: Kiedy projektujecie i budujecie rozwiązania, jak w praktyce wygląda sztuczna inteligencja stawiająca człowieka na pierwszym miejscu, gdy podejmujecie decyzje wewnątrz waszej firmy? Za chwilę porozmawiamy o tym, dokąd zmierzacie w przyszłości, ale może pomyślmy o czymś, co znajduje się obecnie w waszej mapie rozwoju produktu albo nad czym właśnie pracują wasze zespoły.

Co to oznacza, gdy siedzicie w pokoju i zastanawiacie się, jak wdrożyć takie rozwiązania w swoich narzędziach?

Dano Gillette: Wszystko zaczyna się od rozmowy z ludźmi, prawda? Jest dziś tak wiele rzeczy, które łatwo można pominąć, i myślę, że właśnie to każdy chce robić — pomijać jak najwięcej etapów. Jednak tworzenie dobrych rozwiązań wymaga rozmów z ludźmi.

Dlatego dużo rozmawiamy. Jak wspominałem, dużo współpracujemy z osobami, którym zależy. Wiem, że ankiety są jednym z obszarów, nad którymi obecnie intensywnie pracujemy — chodzi o możliwość naprawdę dobrego zrozumienia swoich ludzi i uzyskiwania wartościowych informacji. Duża część tego procesu sprowadza się do rozmów z ludźmi, zrozumienia, gdzie się znajdują i czego szukają, a następnie ustalenia...

Ważne jest również naprawdę dobre zrozumienie sztucznej inteligencji. Chodzi o rozumienie ludzi i rozumienie AI. Im lepiej rozumiesz, jak to działa, tym lepiej wiesz, jak wdrożyć tę technologię i gdzie ogólnie jest ona użyteczna.

Tim Fisher: Dobrze. Nie musicie zdradzać niczego poufnego, ale bardzo, bardzo chciałbym — podobnie jak z pewnością wszyscy słuchający — dowiedzieć się, co dla nas przygotowaliście.

Co nadchodzi? Co ekscytuje was w waszej mapie rozwoju?

Jesse Dowdle: Koniec 2026 roku będzie największą premierą w historii Motivosity. Część tych rzeczy już jest w przygotowaniu. W ciągu tego roku wdrażaliśmy kolejne elementy inteligencji doceniania i usprawnienia użyteczności, a także kompleksową zmianę doświadczenia użytkownika, która właśnie zaczyna być dostępna.

Jeśli spojrzymy na pełny cykl życia i pełną podróż pracownika, dużo mówiliśmy o wyrażaniu uznania i naprawdę uważam, że jest ono bijącym sercem całego rozwiązania. Budujesz kulturę doceniania, a ona staje się kulturą więzi. Cykl życia pracownika jest jednak szeroki. Trzeba przeprowadzić wiele komunikacji, co stwarza świetną okazję zarówno do odciążenia HR, jak i zastosowania narzędzi AI do tworzenia bardziej spersonalizowanej i skutecznej komunikacji.

Dano wspominał również o słuchaniu pracowników — o możliwości słuchania ich w sposób, który pozwala zrozumieć, co naprawdę się dzieje. Gdy naprawdę coś rozumiesz, możesz wywrzeć rzeczywisty wpływ. Ważne jest więc nie tylko zbieranie informacji w ankiecie, ale również ich interpretowanie, zrozumienie, co przyniesie zmianę, a następnie podejmowanie działań.

Myślę więc, że w przyszłości Motivosity nadal będzie kładło nacisk na bardzo ludzkie podejście do AI — na inteligencję doceniania, a nie sztuczną inteligencję — oraz na uczynienie całej podróży pracownika, od chwili, gdy pierwszego dnia pojawia się w twojej siedzibie i dostaje roślinę doniczkową na biurko, aż do dnia, gdy odchodzi na emeryturę, doświadczeniem, w którym czuje, że jest częścią czegoś znaczącego i uważa czas spędzony z tobą za jeden z najważniejszych okresów swojej kariery.

Największą ambicją naszej firmy byłoby wspieranie cię w osiągnięciu tego dla twoich ludzi.

Tim Fisher: Zdecydowanie. Jeśli jest jedna rzecz w waszym świecie więzi między pracownikami lub wyrażania uznania, którą — jak sądzicie — AI całkowicie wyeliminuje, a która obecnie wydaje się naprawdę trudna ze względu na technologię, mapę rozwoju, nastawienie ludzi do tych narzędzi czy cokolwiek innego, to co nią będzie?

Co jest tą trudną rzeczą, która — jak sądzisz — po prostu zniknie dzięki sztucznej inteligencji?

Jesse Dowdle: Otwarty nabór do ubezpieczeń pracowniczych?

Tim Fisher: To byłoby wspaniałe.

Jesse Dowdle: Jestem w tej kwestii trochę utopistą. Uważam, że świat pracy zmieni się niezwykle głęboko, podobnie jak technologie HR i technologie dotyczące ludzi. Wiele zadań związanych ze zgodnością z przepisami, przetwarzaniem list płac, obsługą świadczeń i podobnymi rzeczami nie koncentruje się na ludziach.

To konieczne zło. Jak wizyta u dentysty — trzeba to zrobić, jest ważne, ale nikt się z tego nie cieszy, nawet dentysta, przynajmniej ci, których znam. Myślę, że AI może sprawić, iż działania związane z ludźmi będą w większym stopniu dotyczyć kultury organizacji, a zespół zajmujący się ludźmi stanie się partnerem biznesowym, który lepiej niż ktokolwiek inny rozumie trójwymiarową jakość pracowników, potrafi komunikować, jakie działania przyniosą najlepszy rezultat pod względem pomocy organizacji w realizowaniu jej wartości i prezentowaniu się światu z najlepszej strony. Kiedy dbamy o naszych ludzi, oni dbają o naszych klientów, a czas spędzany w pracy możemy skoncentrować na tym, co wyjątkowo ludzkie.

Nie sądzę na przykład, żeby armia robotów przejęła sprzedaż. Sprzedaż nadal polega na spotkaniu twarzą w twarz z drugim człowiekiem, zbudowaniu więzi, zrozumieniu jego potrzeb i ich zaspokojeniu. Będzie wspaniale, gdy tam dotrzemy, ale nadal jesteśmy w drodze, stąpając po bruku.

Przez jakiś czas będzie wyboiście, zanim to osiągniemy.

Tim Fisher: Zwykle się z tym zgadzam, a twoja perspektywa bardzo mi się podoba i podzielam twoją utopijną wizję. Dla niektórych osób naprawdę trudno to teraz dostrzec, ale te narzędzia zmierzają w kierunku, w którym będą mogły służyć swojemu prawdziwemu celowi: pomagać usuwać z drogi wiele rzeczy, abyśmy mogli wykonywać właściwą pracę, do której zostaliśmy powołani.

A wy stworzyliście coś, co temu służy, więc uważam, że to wspaniałe. To było naprawdę ciekawe omówienie. Bardzo wam dziękuję. Przedstawiliście bardzo klarowną perspektywę tego, w czym AI może pomóc. Jesse, może mógłbyś powiedzieć coś więcej, a my z pewnością przekażemy wszystkim informacje, gdzie można dowiedzieć się więcej o Motivosity.

Jesse Dowdle: Oczywiście. Możesz odwiedzić naszą stronę internetową Motivosity.com, www.motivosity.com. Jak możesz sobie wyobrazić, znajdują się tam przyciski umożliwiające umówienie prezentacji. Wystarczy wypełnić krótki formularz, podać, kim jesteś i jak możemy się z tobą skontaktować, a na pewno się odezwiemy. Na stronie znajduje się również wiele wartościowych treści.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o inteligencji doceniania albo o wszystkich możliwościach platformy społecznościowej do wyrażania uznania, Motivosity.com jest właściwym miejscem.

Tim Fisher: Wielokrotnie byłem po stronie odbiorców korzystających z takiego oprogramowania, więc znam wiele pytań, które ludzie zwykle zadają — sam je zadawałem — i dlatego zadam je wam.

Jedno z ważnych pytań, które często pojawia się w przypadku takiego oprogramowania, brzmi: ile danych... To pytanie dla osoby, która dopiero poznaje Motivosity. Wyobraźmy sobie, że zapisuje się w przyszłym tygodniu i jest bardzo podekscytowana wszystkim, co dziś pokazaliście. Kiedy będzie mogła z tego skorzystać? Po sześciu miesiącach, roku, dwóch latach, pięciu latach?

Jak duża musi być firma? Ile danych potrzebujecie w systemie, ile czasu to zajmuje i jak trudne jest uzyskanie wartości z tych narzędzi AI, jeśli ktoś przechodzi z innego rozwiązania?

Jesse Dowdle: To prawda, że trzeba ustalić pewien poziom bazowy, choć część danych mamy od razu, ponieważ korzystają z nas setki tysięcy osób. Oczywiście wszystkie te dane są w pełni anonimowe, ale możemy przynajmniej powiedzieć, jak wygląda dobry wynik dla firmy o określonej wielkości i działającej w konkretnej branży.

Nie mogę wystarczająco podkreślić znaczenia naprawdę dobrego uruchomienia takiego rozwiązania. Mamy cały zespół sukcesu klienta, który koncentruje się na tym, aby pierwsze dziewięćdziesiąt dni od przyjęcia Motivosity było możliwie najbardziej skuteczne, ponieważ właśnie wtedy kształtują się nawyki. To narzędzie jest przeznaczone do codziennego używania przez pracowników.

Dlatego wyrobienie nawyku sprawdzania, komu podziękować, przeglądania opublikowanych ogłoszeń i istniejących wyróżnień jest bardzo ważnym elementem wszystkiego, o czym rozmawialiśmy. Gdy uzyskasz dobre zaangażowanie — a mam na myśli sytuację, w której 70, 80 lub 90 procent pracowników regularnie korzysta z systemu — nie trzeba długo czekać, aż w systemie pojawi się wystarczająco dużo informacji, by zacząć uzyskiwać prawdziwe wnioski.

Jeśli ktoś regularnie otrzymuje wyrazy uznania albo regularnie docenia innych, a następnie ten poziom wyraźnie spada, jest to jeden z najsilniejszych istniejących sygnałów ryzyka odejścia. Nawet w okresie dziewięćdziesięciu dni, jeśli wcześnie wyrobisz te nawyki, możesz sobie wyobrazić pracownika, który przez kilka tygodni aktywnie uczestniczy w programie, a potem nagle przestaje. W pierwszych miesiącach korzystania z Motivosity taki sygnał ryzyka odejścia zostanie dla ciebie wykryty.

Tak, to nie jest kwestia wielu lat.

Tim Fisher: Jak opisałbyś różnicę między korzystaniem z waszego narzędzia, oczywiście z funkcjami AI, a po prostu wrzuceniem wszystkich danych pracowników do ChatGPT i zadawaniem mu pytań?

Dano Gillette: Myślę, że ogólnie okaże się, iż w Motivosity oferujemy coś więcej niż tylko... Jedną z rzeczy, które tracisz, korzystając wyłącznie z ChatGPT, jest to, że ChatGPT jest świetnym miejscem do gromadzenia danych i otrzymywania danych z powrotem, prawda?

Przekazujesz mu dane i otrzymujesz dane. Gdy korzystasz z Motivosity, chcemy jasno powiedzieć, że pomagamy działać na podstawie danych. To coś, na czym bardzo nam zależy: nie chodzi tylko o przeglądanie i gromadzenie ogromnej ilości danych, co może zrobić każdy, ale o to, aby po wejściu do systemu i sprawdzeniu, jak pracują twoi ludzie, jak ze sobą współdziałają, jak się angażują oraz jakie wnioski można wyciągnąć z przeprowadzonych ankiet, było wiadomo, co administrator powinien zrobić dalej.

Właśnie to staramy się robić w całym tym procesie — dostarczać działań i wniosków. Jedną z rzeczy, których dziś nie pokazaliśmy, są tak zwane inteligentne działania. Kiedy wchodzisz na platformę, staramy się wskazać ci najlepszą kolejną rzecz, którą możesz zrobić dzisiaj. Nie listę dziesiątek rzeczy, ale jedną rzecz, która może wywrzeć wpływ na kulturę organizacji, jeśli wykonasz ją właśnie dziś.

To bardzo nas ekscytuje. Wkładamy wiele pracy w to, abyś miał poczucie, że każdego dnia wywierasz wpływ na swoją firmę. Szczególnie zależy nam na tym w przypadku przełożonych, ponieważ obecnie tak wiele osób próbuje jednocześnie zajmować się wieloma sprawami. Chcemy pomóc im skoncentrować się na tym, co sprawi, że pojedynczy członek zespołu poczuje się wyjątkowo albo najlepiej wykorzysta wykonywaną pracę.

Tim Fisher: Świetnie. Jak podchodzicie do uprzedzeń lub niezamierzonych konsekwencji, gdy AI pracuje z danymi dotyczącymi uznania i doświadczeń pracowników?

Jesse Dowdle: Obecność człowieka w procesie jest niezwykle ważna, prawda? Zainwestowaliśmy i jesteśmy dumni z inwestycji w moderowanie treści, które wykorzystuje sztuczną inteligencję. Korzystamy z najlepszych modeli do moderowania treści, ponieważ w przypadku platformy społecznościowej zaprojektowanej do publicznego udostępniania niezwykle ważne jest unikanie sytuacji, w których coś przekraczającego granicę zostaje opublikowane.

Jednocześnie uważam, że najważniejszą zasadą — i przez długi czas będzie ona prawdziwa w odniesieniu do AI — jest to, że ktoś ostatecznie ponosi odpowiedzialność. Kiedy wydajemy w Motivosity nową funkcję, nową możliwość oprogramowania, 100 procent wierszy kodu zostało napisanych przez AI. Jednak na początku tego procesu stoi inżynier, który sprawdza kod, upewnia się, że spełnia wymagania jakościowe i bezpieczeństwa — bezpieczeństwo jest naszym najwyższym priorytetem — oraz że przestrzegane są zasady bezpieczeństwa. To ta osoba ostatecznie odpowiada za rezultat.

Zadałeś dobre pytanie, Tim: jakiej granicy nie chcemy przekroczyć? Myślę, że chodzi o to, że jako lider HR nadal ponosisz odpowiedzialność. Nadal musisz ostatecznie powiedzieć: „To jest w porządku” albo „To nie jest w porządku”. Narzędzia mają ułatwić ci podjęcie tej decyzji i pomóc ograniczyć czas, który musisz na to poświęcić.

Ostatecznie odpowiedzialność nadal spoczywa jednak na tobie. Warto więc zachować rozsądek.

Tim Fisher: Tak, to dobra odpowiedź. Usłyszałem coś, co właściwie słyszę cały czas. Wszyscy stają się menedżerami w tym świecie, z powodów, które opisałeś — to jeden z najważniejszych. To była naprawdę świetna rozmowa, ale na dziś mamy już koniec czasu.

Jesse, Dano, bardzo wam dziękuję za udział. Miłego dnia i do zobaczenia podczas kolejnej sesji „Przyszłość AI w HR”.

Dano Gillette: Bardzo dziękuję.

Tim Fisher: Świetnie. Do zobaczenia.

Jesse Dowdle: Dziękuję wszystkim.