Jak stworzyć poczucie przynależności i wykorzystać sztuczną inteligencję do eliminowania uprzedzeń

Przeczytaj transkrypcję:

Próbujemy transkrybować nasze podcasty za pomocą programu komputerowego. Wybaczcie wszelkie literówki, ponieważ bot nie zawsze jest w 100% poprawny.

Vijay Pendakur: Jak w przypadku wszystkiego, jest to kwestia intencjonalności. Kiedy więc ustalimy, czym jest las, a czym są drzewa, wtedy firmy, które dobrze sobie z tym radzą, w pewnym momencie w ciągu ostatnich 12, 24 lub 36 miesięcy zaczęły przekwalifikowywać swoich liderów zespołów, aby potrafili budować przynależność.

David Rice: Witajcie w podcaście People Managing People. Naszą misją jest budowanie lepszego świata pracy oraz pomaganie wam w tworzeniu szczęśliwych, zdrowych i produktywnych miejsc pracy. Nazywam się David Rice i będę waszym gospodarzem.

Dzisiaj będziemy kontynuować, w części drugiej, moją niedawną rozmowę z doktorem Vijayem Pendakurem, autorem książki The Alchemy of Talent. Zagłębimy się w ideę kryzysu poczucia przynależności i przyjrzymy się temu, jak bardzo sztuczna inteligencja zmienia krajobraz pozyskiwania talentów. Wrócimy dokładnie do miejsca, w którym skończyliśmy, więc od razu przejdziemy do rozmowy. Miłego słuchania!

Piszesz o kryzysie poczucia przynależności w amerykańskiej sile roboczej. Ciekawi mnie, co według ciebie jest jego największym źródłem i jak ono się zmienia. Myślę, że o przynależności będziemy słyszeć coraz więcej w nadchodzących latach. A wcześniej, jak powiedzieliśmy, kiedy ludzie zaczynają swobodnie posługiwać się tymi terminami, z czasem zaczynają one nabierać nowego znaczenia, prawda?

Zastanawiam się, jakie są według ciebie najważniejsze czynniki tworzące to poczucie przynależności w rozumieniu, jakie mamy obecnie. I jakie przykłady firm, które dobrze sobie z tym radzą, widziałeś?

Vijay Pendakur: Jasne. Tak. Wow. To bardzo obszerne pytanie.

David Rice: Myślę, że były to trzy pytania.

Vijay Pendakur: Tak. Racja. Racja. To potrójna kanapka z mięsem, która jest jedną z moich ulubionych. Myślę, że zrozumienie kryzysu poczucia przynależności wymaga przede wszystkim zastosowania odrobiny rygoru do tego, co oznacza przynależność w pracy. Podobnie jak bezpieczeństwo psychologiczne czy zaufanie, o których rozmawialiśmy wcześniej, słowo „przynależność” ma znaczenie potoczne, a także techniczne.

Dla mnie, jako eksperta do spraw doświadczeń pracowników, ważne jest ustalenie tutaj pewnego technicznego rygoru. Bardzo podoba mi się model opracowany przez Coqual w ich badaniach dotyczących przynależności w pracy. Wykorzystuję go w książce i pozdrawiam przy okazji Coqual. Ludzie czują przynależność do swojego zespołu, kiedy czują się dostrzegani, związani, dumni i wspierani.

Są to czynniki, na które można znacznie bardziej konkretnie oddziaływać, a kiedy występują łącznie, ludzie deklarują silne poczucie przynależności. To podejście nauk społecznych ma więc dużą wartość. Aby wyjaśnić te terminy słuchaczom, którzy dopiero poznają ten obszar badań i chcą zastosować niektóre z tych koncepcji w swoich zespołach, bycie dostrzeganym jest w dużej mierze czynnikiem związanym z inkluzją.

Prawda? Czy jestem rozumiany i ceniony w tym zespole za to, kim jestem? Czy czuję więź? Czy mogę wchodzić w znaczące interakcje z ludźmi, z którymi pracuję? Czy jestem dumny? Czy czuję, że należę do zespołu, w którym mogę odnosić sukcesy? Czy mój zespół odnosi sukcesy? Czy mój zespół jest ceniony w tej firmie i tej organizacji? Czy rozumiem, w jaki sposób moja praca przyczynia się do większego sukcesu?

Są to elementy dumy z miejsca pracy, aż po pytanie, czy moja firma lub organizacja jest miejscem, w którym czuję dumę z pracy — ze względu na to, co robią dla świata albo na sposób, w jaki traktują swoich pracowników. I wreszcie wsparcie. To ten czwarty czynnik. Czy mam tu pracę?

Czy mam tu karierę? To jeden z moich najważniejszych sprawdzianów tego, czy ludzie czują się wspierani. Czy podążam określoną ścieżką? Czy mogę się uczyć i rozwijać? Czy jest to relacja czysto transakcyjna? Czy to tylko pewien moment w czasie? Kiedy poziom każdego z tych czterech czynników, a także każdej z czterech podkategorii, wzrasta, ludzie deklarują silne poczucie przynależności.

Skoro wprowadziliśmy nieco bardziej techniczne podejście do tego, co oznacza przynależność, cofnijmy się o krok. Pomyśl o całej tej rozmowie, David. Pomyśl o ostatnich czterech i pół roku. O wszystkich zakłóceniach, o których mówiliśmy na początku podcastu: o zmianach sposobu pracy, pracy zdalnej i hybrydowej, spowolnieniu gospodarczym i wynikających z niego zwolnieniach, zamrożeniu awansów oraz przenoszeniu działalności za granicę, gdy organizacje i firmy szukają lokalizacji o najniższych kosztach.

Firmy ograniczające wydatki na świadczenia w ciągu ostatnich 12–18 miesięcy albo kończące programy związane z celem społecznym, a także poczucie wymienności odczuwane przez pracowników, którzy nie zostali zwolnieni podczas cyklicznych redukcji, lecz nadal pozostają w firmie, odczuwają winę ocalałego i zastanawiają się: czy ja będę następny?

To wszystko słyszę, kiedy pracuję z kadrą i liderami zespołów, i właśnie to reprezentuje kryzys poczucia przynależności. Jak można poczuć się dostrzeganym, związanym, dumnym i wspieranym, kiedy żyje się w takim chaosie i ciągłej rotacji? Myślę, że w swoim trzyczęściowym, potrójnie mięsnym pytaniu zapytałeś również, co firmy mogą z tym zrobić, prawda?

Kto dobrze sobie z tym radzi? Myślę, że jak w przypadku wszystkiego, jest to kwestia intencjonalności. Kiedy więc ustalimy, czym jest las, a czym są drzewa, wtedy firmy, które dobrze sobie z tym radzą, w pewnym momencie w ciągu ostatnich 12, 24 lub 36 miesięcy zaczęły przekwalifikowywać swoich liderów zespołów, aby potrafili budować przynależność.

Dając im model mentalny, świadomość oraz zestaw narzędzi, umiejętności i zachowań, które pozwalają faktycznie wzmacniać podczynniki przynależności. Oznacza to upewnienie się, że liderzy mają podstawowe umiejętności związane z inkluzją, a także że jako firma stworzyliście wiele możliwości, aby pracownicy hybrydowi, zdalni i pracujący na miejscu mogli nawiązywać znaczące więzi ze współpracownikami.

Potrzebne są także ścieżki kariery oraz przejrzyste struktury stanowisk, rodzin stanowisk i poziomów, aby ludzie mogli powiedzieć: dobrze, rozumiem. Jeśli zdobędę te kompetencje i będę robić te rzeczy, myślę, że mogę przejść na kolejny poziom w tej firmie. A może moja kolejna rola nie znajduje się w moim zespole, ale w tej organizacji istnieją naprawdę dobre, nieliniowe ścieżki kariery.

Mogę więc przejść ze sprzedaży produktu albo produktów do zespołu korporacyjnego czy centralnego. Firmy, które myślą o dumie i mówią: rany, przez kilka lat wydawaliśmy pieniądze na programy społeczne i przekazywaliśmy środki na szczytne cele, ale teraz po prostu nie mamy już na to wystarczającej marży.

Istnieją naprawdę ważne praktyki, w które można inwestować, aby zwiększać poczucie dumy. Równość wynagrodzeń. Jednym z naprawdę interesujących wyników badań, na które trafiłem, było to, że firmy inwestujące w równość wynagrodzeń, a następnie transparentnie informujące pracowników, że co roku przeprowadzają jej przegląd przy użyciu rygorystycznego audytu zewnętrznego oraz wprowadzają korekty w imię sprawiedliwości, dzięki czemu w firmie nie występują niesprawiedliwe różnice w wynagrodzeniach, zwiększają dumę pracowników. Pracownicy mówią wtedy: świetnie, jestem naprawdę dumny z pracy w firmie, której zależy na sprawiedliwości. A kiedy pojawia się niesprawiedliwa sytuacja dotycząca wynagrodzeń, firma ją naprawia.

Można więc podejmować również rozsądne decyzje biznesowe zapewniające zwrot z inwestycji, które zwiększają niektóre z tych czynników.

David Rice: Zdecydowanie. To nie dotyczy książki, ale jako osoba, która pracowała w firmach SaaS i w branży technologicznej, muszę cię o coś zapytać, bo ciekawi mnie twoje zdanie.

Wspominasz w książce, że słowa „generatywna sztuczna inteligencja” pojawiają się dziś niemal wszędzie, a teraz widzimy, że sztuczna inteligencja jest dodawana praktycznie do każdego rodzaju oprogramowania HR dostępnego na rynku. Ciekawi mnie więc, co sądzisz o jej zdolności do eliminowania uprzedzeń albo do naturalnego pomagania nam w budowaniu bardziej zróżnicowanych organizacji poprzez samą swoją obecność.

Jestem pewien, że słyszałeś, jak zwolennicy sztucznej inteligencji dużo o tym mówią. Ja również, dlatego ciekawi mnie, jak oceniasz jej obecny stan i gdzie, twoim zdaniem, może się znaleźć za pięć lat.

Vijay Pendakur: Jasne, jasne. Zwolennicy i krytycy, prawda? Wszyscy o tym mówią. Nie można teraz wejść do pomieszczenia HR ani pójść na konferencję HR, żeby nie usłyszeć o generatywnej sztucznej inteligencji. Najpierw powiem, że moim zdaniem wciąż nie jesteśmy gotowi na wywarcie realnego wpływu. Jeszcze tam nie dotarliśmy. Dużo się o tym dyskutuje.

Ale dopasowanie produktu do rynku, propozycja wartości, czas wdrożenia i gotowość pracowników — istnieje wiele kwestii, którymi trzeba się zająć na ścieżkach wdrażania. To nie jest przełącznik, który można nacisnąć z dnia na dzień. Jeśli chodzi o narzędzia dla użytkowników końcowych, oczywiście możemy mieć konto ChatGPT albo Gemini i zacząć używać go jako współpilota.

To jedna rzecz. Jeśli jednak chodzi o fundamentalną zmianę stosu technologicznego HR przez generatywną sztuczną inteligencję, myślę, że mamy jeszcze trochę czasu. Jeśli chodzi o uprzedzenia, mam dwa punkty widzenia. Moja reakcja jest bardzo dwubiegunowa i bimodalna. Z jednej strony wiem, że ludzkie doświadczenia w pracy są głęboko kształtowane przez ludzkie błędy w ocenie.

Te błędy wynikają albo z uprzedzeń, albo z szumu, czyli po prostu z niepożądanych błędów w ludzkich osądach. Uprzedzenia to skróty, które nasz mózg stosuje przy rozpoznawaniu wzorców i które mają negatywne konsekwencje dla pracowników. Widać to we wszystkim: od ocen wyników pracy po to, kto otrzymuje ambitne zadania i kto dostaje sponsorów. W pracy jest tak wiele rzeczy, które po prostu nie funkcjonują właściwie.

Są obciążone uprzedzeniami i szumem. Mam nadzieję, że generatywna sztuczna inteligencja zapewni przeciwwagę oraz że partnerstwo człowieka i maszyny, partnerstwo człowieka i oprogramowania, pozwoli nam przezwyciężyć historyczne poleganie na bardzo uprzedzonym i pełnym szumu mechanizmie, jakim jest ludzki mózg. Mam nadzieję, że dzięki mechanizmowi kontroli i równowagi pomiędzy pilotem a współpilotem trafimy do lepszego miejsca, w którym nasze talenty i ciężka praca będą rzetelnie oceniane i nagradzane.

Byłoby to niesamowite, ponieważ obecnie nie sądzę, aby wiele firm mogło powiedzieć, że rozwiązało ten problem. Z drugiej strony mój sceptycyzm i wahanie wynikają również z faktu, że w atmosferze Doliny Krzemowej typu „działaj szybko i psuj rzeczy”, w której spędziłem dużo czasu, wiele firm trenowało swoje duże modele językowe na danych pełnych uprzedzeń i szumu, ponieważ dane te pochodzą z ludzkich doświadczeń.

Wykorzystują repozytorium danych stworzonych przez ludzi, które odzwierciedlają cały nasz bagaż jako gatunku i społeczeństwa. Niepokoję się więc, ponieważ wygląda na to, że wbudowujemy nasze problemy i wyzwania w duże modele językowe, a wszystko dzieje się tak szybko. Myślę zatem, że prawdopodobnie będzie to powtarzalny ruch w kierunku postępu: dwa kroki do przodu, jeden krok do tyłu, jeden krok do przodu, dwa kroki do tyłu. Widzieliśmy to przy niektórych głośnych premierach, błędach i lukach w bardziej znanych narzędziach generatywnej sztucznej inteligencji, gdy wahadło się przechyla, a nadmierna korekta zachodzi w czasie rzeczywistym, przed publicznością.

Wciąż analizuję ten obszar, ale mam nadzieję, że moje głośne rozważania z tobą, Davidzie, okażą się pożyteczne dla ciebie, dla mnie i dla twoich słuchaczy.

David Rice: Nie, świetnie się tego słucha, bo myślę, że jeśli nic innego, to tylko podkreśla fakt, że wciąż tak wielu rzeczy nie wiemy i że w tej kwestii wciąż wiemy mniej, niż nam się wydaje.

Zanim skończymy, są dwie rzeczy, które musimy zrobić, a które zawsze lubię robić na koniec podcastu. Po pierwsze chcę dać ci możliwość powiedzenia ludziom, gdzie mogą się z tobą skontaktować, dowiedzieć się więcej o tym, co robisz, i gdzie mogą kupić książkę. Podziel się z nami swoją wypowiedzią promocyjną.

Vijay Pendakur: Dobrze. Dziękuję za możliwość bezwstydnej autopromocji. Myślę, że każdy, kto chce śledzić mnie lub moją pracę, może odwiedzić moją stronę internetową, która nosi moje imię i nazwisko. VijayPendakur.com. Bardzo łatwo mnie znaleźć w sieci. Zachęcam do zapisania się do mojego newslettera.

To szybki sposób na regularne otrzymywanie informacji o tym, co robię i nad czym pracuję, a także moich oryginalnych tekstów i badań. Można też obserwować mnie na LinkedIn. Mam tam bardzo aktywną obecność i myślę, że to kolejny dobry sposób na utrzymywanie kontaktu. Książka ukaże się w miękkiej oprawie nakładem wydawnictwa w połowie września.

Premiera odbędzie się 16 września za pośrednictwem Amplify Publishing Group. Możecie wejść na stronę Amplify Publishing Group i zamówić ją bezpośrednio u wydawcy. Jeśli chcecie być superfanami, będę zachwycony, jeśli zrobicie to od połowy września. Możecie też poczekać, aż książka pojawi się w Amazonie, Barnes & Noble, Walmart i Books-A-Million, co nastąpi na początku grudnia.

Obecnie wstępnie planujemy 3 grudnia. Do tego czasu pojawi się znacznie więcej wydarzeń premierowych i medialnych, a wszystko po to, aby uczcić możliwość zaoferowania ludziom radykalnie uproszczonego planu działania, który pomoże im wykonywać najlepszą pracę w życiu i kierować zespołami osiągającymi wysokie wyniki.

I to byłaby moja bezwstydna autopromocja.

David Rice: Uwielbiam to. Dobrze. Druga rzecz: mamy w podcaście małą tradycję, zgodnie z którą możesz odwrócić role. Możesz zadać mi pytanie. Oddaję ci głos. Zapytaj mnie o cokolwiek chcesz. Nie musi to dotyczyć dzisiejszego tematu, ale może dotyczyć dowolnej rzeczy, którą uznasz za interesującą.

Vijay Pendakur: Świetnie. Cieszę się, ponieważ przyglądałem się twojej obecności w internecie, Davidzie, i bardzo zainteresowało mnie twoje bogate doświadczenie dziennikarskie. Pełniłeś wiele naprawdę imponujących ról dziennikarskich. Od dawna działasz w tej branży. Porozmawiajmy o branży dotkniętej zakłóceniami. Porozmawiajmy o branży dotkniętej agregacją.

Jest w niej znacznie mniej graczy niż wtedy, gdy dorastałem w latach 80. i 90., a teraz mamy jeszcze generatywną sztuczną inteligencję. Poprosiłeś mnie, żebym spojrzał za zakręt i spróbował przewidzieć, jak generatywna sztuczna inteligencja wpłynie na obszar HR. Chciałbym odwrócić pytanie i poprosić cię o spojrzenie w kryształową kulę. Gdzie będziemy za pięć lat, jeśli chodzi o dziennikarstwo wykorzystujące generatywną sztuczną inteligencję?

David Rice: Myślę, że będzie ono bardziej powszechne. Coraz więcej osób będzie działać jako swego rodzaju dziennikarze obywatelscy, ponieważ samo pisanie, a nawet część redagowania, stanie się znacznie bardziej mechaniczna. Trudnością dla tych osób nadal będzie wiedza o tym, jakie pytania zadać, komu je zadać i jak znaleźć właściwą osobę.

Narzędzia dziennikarza, czyli faktyczne wykonywanie tej pracy, uczą systematycznego zdobywania informacji. Obawiam się, że kiedy zaczniemy jeszcze bardziej ufać tej technologii, możemy utracić tę umiejętność jako coś, co można ćwiczyć, aby opowiadać historie.

Myślę więc, że jest to powód do niepokoju, ale sądzę, że tym, co odróżni dobre dziennikarstwo od złego, będzie właśnie zdolność do wykonywania tej pracy. Będziemy mogli trochę wykorzystywać generatywną sztuczną inteligencję do pomagania w pisaniu, redagowaniu i usprawnianiu różnych rzeczy, z pewnością także w takich obszarach jak optymalizacja pod kątem wyszukiwarek, ponieważ dziś muszą o niej myśleć nawet dziennikarze.

Tak, można używać jej do wszystkich tych rzeczy, ale ostatecznie albo masz historię, albo jej nie masz. Nadal — i to jedna z rzeczy, które wciąż będą szczególnie cenne — liczy się zdolność do znalezienia właściwych ludzi, z którymi można porozmawiać, oraz właściwych przykładów, które pozwolą opowiedzieć historię.

Generatywna sztuczna inteligencja może ci pomóc, ale nie jest w stanie stworzyć całości. Widzimy to cały czas. Nieustannie rozmawiamy o tym, że zapewni ci punkt wyjścia. To tak, jakby dała ci płótno z linią horyzontu, ale nie namalowała niczego na tym horyzoncie.

Vijay Pendakur: Tak. Przypominasz mi aferę związaną ze Sports Illustrated sprzed kilku kwartałów. Nadmierne poleganie na tym narzędziu doprowadziło do powstania bardzo słabych tekstów i artykułów, które były zarówno sprzeczne z faktami, jak i po prostu sprawiały, że człowiek zastanawiał się: chwila, czy ten artykuł urywa się właśnie tutaj?

David Rice: Trudno było je czytać i zrozumieć, jaki był ich zamysł.

Vijay Pendakur: Tak. Tak.

David Rice: Dlaczego to prestiżowe wydawnictwo opublikowało coś takiego? To nadal będzie się zdarzać. Ludzie zawsze mówią: wow, jaka będzie przyszłość tego zawodu? A ja odpowiadam: cóż, przyszłość tego zawodu będzie w porządku. Został on poważnie uszkodzony już dawno temu przez rzeczy, o których mówiłeś, oraz przez niektóre zakłócenia, z jakimi mieliśmy do czynienia, na przykład przez to, że nie ma już tak wielu mediów.

Garstka firm wydaje się posiadać wszystko, a cała reszta to w pewnym sensie dziennikarstwo korporacyjne. To niemal marketing treści, a potem masz garstkę firm, które kierują całą branżą. To właśnie było, moim zdaniem, najbardziej szkodliwym skutkiem. Generatywna sztuczna inteligencja będzie miała dobre i złe strony.

Ludzie już coraz lepiej rozpoznają treści stworzone przez sztuczną inteligencję. Wiesz, co mam na myśli? Ludzie potrafią wyczuć, kiedy coś zostało napisane przez sztuczną inteligencję, i mają na ten temat własne opinie. Mogą zdecydować, czy ufają takiej treści, czy nie. Zaufanie omawialiśmy w sensie organizacyjnym, ale w przypadku klienta, którym w mediach jest odbiorca, trzeba będzie coraz ciężej pracować nad jego budowaniem, ponieważ ludzie stają się coraz bardziej sceptyczni wobec tego, co widzą.

Działo się tak jeszcze przed pojawieniem się sztucznej inteligencji. Żyjemy w epoce dezinformacji. To nie jest wina generatywnej sztucznej inteligencji, ale z pewnością nie pomaga.

Tak, podsumowałbym to jako coś o wielu obliczach. Gdzie będziemy za pięć lat? Ludzie będą z niej korzystać, ale nadal będą musieli mieć umiejętności pozwalające wyjść do ludzi i opowiedzieć dobrą historię.

Vijay Pendakur: Wspaniale. David, naprawdę dałeś nam do myślenia. Podoba mi się to.

David Rice: Dziękuję za poświęcenie nam dzisiaj czasu. Naprawdę doceniam, że pojawiłeś się w programie.

Vijay Pendakur: To była przyjemność i mam nadzieję, że będziemy kontynuować tę rozmowę poza anteną.

David Rice: Dobrze. Słuchacze, dziękuję, że dołączyliście dziś do nas. Jeśli jeszcze tego nie zrobiliście, przejdźcie na stronę peoplemanagingpeople.com/subscribe i zapiszcie się do newslettera. Otrzymacie takie materiały jak ten podcast i wszystkie nasze najnowsze artykuły. Wkrótce opublikujemy wiele treści dotyczących oprogramowania, więc zdecydowanie warto ich wypatrywać. Otrzymacie wszystkie nasze recenzje narzędzi i podobne materiały. Zapiszcie się więc do newslettera.

Do usłyszenia następnym razem. Korzystajcie ze sztucznej inteligencji, ale nie traktujcie jej zbyt poważnie.