Jak wykorzystać sztuczną inteligencję, aby wzmocnić swoich pracowników i zmienić swoją organizację

Przeczytaj transkrypcję:

Testujemy transkrypcję naszych podcastów za pomocą programu komputerowego. Prosimy o wyrozumiałość w przypadku literówek, ponieważ bot nie zawsze działa w 100% poprawnie.

Becca Banyard: Czy wiesz, że niemal 50% najlepszych talentów uważa, że opuści organizację w ciągu dwóch lat? A co gorsza, niektóre dane sugerują, że wiele z tych osób zdecydowałoby się zostać, gdyby zaoferowano im odpowiednie możliwości nauki i rozwoju.

Witamy w podcaście People Managing People. Naszą misją jest budowanie lepszego świata pracy oraz pomaganie w tworzeniu szczęśliwych, zdrowych i produktywnych miejsc pracy. Nazywam się Becca Banyard i jestem waszą prowadzącą.

W dzisiejszym odcinku rozmawiamy o tym, jak sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do tworzenia lepszych i szczęśliwszych miejsc pracy. Dowiesz się o nowych i interesujących sposobach, dzięki którym sztuczna inteligencja może pomóc ograniczyć rotację pracowników, uniknąć zwolnień oraz wspierać pracowników w rozwoju kariery i zdobywaniu nowych umiejętności.

Moim dzisiejszym gościem jest Alexandra Levit. Jest założycielką i dyrektorką generalną Inspiration at Work. To autorka bestsellerów wydawanych na całym świecie, felietonistka „The Wall Street Journal” oraz futurystka zajmująca się miejscem pracy.

Alexandro, witaj w programie. Wspaniale, że jesteś dziś z nami. Będziemy rozmawiać o niezwykle aktualnym temacie, jakim jest sztuczna inteligencja w miejscu pracy.

Zanim zaczniemy, opowiedz proszę naszym słuchaczom trochę o sobie i o tym, czym zajmujesz się w Inspiration at Work.

Alexandra Levit: Oczywiście. Bardzo się cieszę, że tu jestem. Nazywam się Alexandra Levit. Jestem autorką, mówczynią, konsultantką i futurystką zajmującą się biznesem oraz miejscem pracy. Słowo „futurystka” może niektórym wydawać się nieco onieśmielające, ale w rzeczywistości oznacza osobę, która obserwuje trendy i sygnały pojawiające się na rynku, w społeczeństwie i w biznesie, a następnie próbuje na podstawie wiedzy ocenić, co ma największy potencjał, by wywołać przełomowe zmiany.

W Inspiration at Work, czyli mojej organizacji, skupiamy się konkretnie na rynku pracy. Zazwyczaj patrzymy od dwóch do pięciu lat w przyszłość, a czasami nawet dziesięć lat, i próbujemy określić, jak będzie wyglądał rynek pracy. Pomagamy organizacjom i ich pracownikom przygotować się na to, co nadejdzie w kontekście przyszłości pracy.

Zajmujemy się różnymi rzeczami. Prowadzimy doradztwo i piszemy. Tak naprawdę robimy wszystko, co możemy, żeby pomagać. Nie tworzymy przepowiedni i nie mamy kryształowej kuli. Po prostu obserwujemy otaczający nas świat i opieramy nasze tak zwane prognozy na tym, co wydarzyło się w przeszłości, co widzimy wokół siebie, i staramy się robić wszystko najlepiej, jak potrafimy, aby przygotować się na to, co nadejdzie.

Becca Banyard: Niesamowite. Brzmi to bardzo interesująco. Gdybyśmy miały dziś więcej czasu, z ogromnym zainteresowaniem posłuchałabym o tym, co prognozowałaś. Chociaż, jak powiedziałaś, nie tworzysz przepowiedni, tylko przewidujesz trendy. Ciekawi mnie, co sądziłaś o pandemii, Wielkiej Rezygnacji i tych wszystkich wydarzeniach. Ale tak, to temat na inną rozmowę.

Jeśli chodzi o sztuczną inteligencję, to określenie może oznaczać bardzo wiele różnych rzeczy. Dlatego chciałabym zacząć od ustalenia, co masz na myśli, używając terminu „sztuczna inteligencja”. Wiem, że mogą to być roboty, chatboty, automatyzacja i cała gama innych rozwiązań. O jakich zastosowaniach sztucznej inteligencji myślisz w kontekście naszej rozmowy i jakie narzędzia przychodzą ci do głowy?

Alexandra Levit: To świetne pytanie. Myślę, że podczas takiej rozmowy absolutnie musimy ustalić, co rozumiemy przez sztuczną inteligencję. Sztuczna inteligencja oznacza wykorzystanie platformy obliczeniowej do naśladowania rodzajów inteligencji wykorzystywanych przez ludzi. Kiedy mówimy o sztucznej inteligencji w kontekście książki „Deep Talent”, mamy na myśli konkretne rodzaje inteligencji talentów wykorzystujące głębokie uczenie.

Głębokie uczenie polega na wykorzystaniu algorytmu opartego na sztucznej inteligencji do oceny tak zwanego sąsiedztwa umiejętności. Jeśli jesteś dobra w umiejętności A, prawdopodobnie będziesz również dobra w umiejętności B. Załóżmy więc, że dobrze radzisz sobie z algebrą. Algorytm oparty na sztucznej inteligencji będzie w stanie przeanalizować bardzo szeroki zakres wewnętrznych lub zewnętrznych danych dostępnych na świecie i wyszukać w nich różne wzorce, aby stwierdzić: skoro dobrze radzisz sobie z algebrą, prawdopodobnie będziesz też dobra z rachunku różniczkowego.

Jest to tak potężne, ponieważ jako ludzie nie zawsze potrafimy łatwo wyciągać takie wnioski. Sztuczna inteligencja potrafi to zrobić. Może pobrać dane ze wszystkich dostępnych źródeł i powiedzieć: skoro jesteś dobra w umiejętności A, możesz również być dobra w umiejętności B. Do wyciągania takich wniosków wykorzystuje się rodzaj sztucznej inteligencji nazywany głębokim uczeniem.

To naprawdę bardzo ekscytujące. Masz jednak rację, że sztuczna inteligencja może obejmować bardzo szeroki zakres różnych technologii. Jeśli chodzi o konkretny temat książki „Deep Talent”, o którym będziemy rozmawiać, mamy na myśli wykorzystanie przetwarzania języka naturalnego i głębokiego uczenia do wykonywania bardzo określonego rodzaju zadań związanych z umiejętnościami.

Becca Banyard: To naprawdę ciekawe. Niesamowite, w jakich czasach żyjemy.

Alexandra Levit: Prawda?

Becca Banyard: To niesamowite, co jest możliwe dzięki komputerom, technologii i wszystkim tym rozwiązaniom. Wspomniałaś przed chwilą o „Deep Talent”, książce, którą niedawno wydałaś. Pełny tytuł brzmi: „Deep Talent: How to Transform Your Organization and Empower Your Employees Through AI”.

Moje kolejne pytanie brzmi: w jaki sposób sztuczna inteligencja może sprawić, że praca stanie się dla ludzi bardziej znacząca? Jakie są rzeczywiste przykłady takich zastosowań?

Alexandra Levit: To naprawdę świetne pytanie. Myślę, że powodem, dla którego zdecydowałyśmy się napisać tę książkę, jest przekonanie, że świat znajduje się w wyjątkowym punkcie zwrotnym pod względem społecznym i technologicznym.

Po pandemii jesteśmy gotowi wspierać pracowników w rozwijaniu karier, które mają dla nich znaczenie, oraz w podejmowaniu wybranych przez nich działań w organizacji, zamiast koniecznie mówić im, co mają zrobić dalej. Jednocześnie widzimy, że liderzy biznesowi wskazują rekrutację i rozwój talentów jako najważniejsze wyzwania w swoich organizacjach.

Obserwujemy niedobory talentów, długi czas rekrutacji i większą rotację. W okresie postpandemicznym pojawiło się również wiele trudności związanych z zarządzaniem oczekiwaniami pracowników. Pracownicy mówią, że chcą pracować w bardzo określonym środowisku. Nie zamierzają akceptować miejsc pracy, które nie odpowiadają sposobowi, w jaki chcą pracować.

Widzimy więc zmianę priorytetów. Szczerze mówiąc, pojawiają się pewne napięcia. Kiedy analizujemy dane, widzimy, że niemal 50% najlepszych talentów opuszcza organizację w ciągu dwóch lat. Z drugiej strony większość osób chętnie zostałaby w organizacji, gdyby otrzymała odpowiednie możliwości nauki i rozwoju.

Niestety często do tego nie dochodzi. W miarę rozwoju zespołu i powiększania się organizacji tracą one rozeznanie w tym, co ich pracownicy potrafią robić. Nie wiedzą, jakie umiejętności pracownicy zdobyli podczas pracy na konkretnym stanowisku. Nie wiedzą też, jakie umiejętności pracownicy są gotowi opanować w następnej kolejności.

Nie wiedzą, jak określone umiejętności można wykorzystać do rozwoju poszczególnych karier. Sztuczna inteligencja daje nam możliwość ustalenia, co pracownicy mogą zrobić dalej. Miejsca pracy istnieją, ludzie są dostępni, więc chodzi o odkrycie właściwych dopasowań między osobami, które mają talent i lojalność wobec organizacji, a kluczowymi stanowiskami, które trzeba obsadzić.

Sztuczna inteligencja może nam w tym pomóc. Co ciekawe, jak wspomniałaś, można to zrobić już dziś. Mam kilka przykładów z prawdziwego świata, jeśli chciałabyś, żebym się nimi podzieliła. Takie rozwiązania są wdrażane w administracji publicznej. To jeden z moich ulubionych przykładów, ponieważ gdy zwykle mówimy o rzeczywistych zastosowaniach, wspominamy bardzo innowacyjne firmy technologiczne, które przewodzą we wdrażaniu nowych i modnych technologii.

Jedną z rzeczy, z których jestem najbardziej dumna w kontekście wdrażania tej technologii, przynajmniej tutaj, w Stanach Zjednoczonych, jest to, że jedne z najbardziej innowacyjnych wdrożeń realizują administracje stanowe.

Kiedy myślimy o administracji stanowej, zazwyczaj sądzimy, że pozostaje ona w tyle i nie dorównuje standardom, jeśli chodzi o nowoczesne rozwiązania. Tymczasem między innymi stan Nowy Jork i stan Indiana przewodzą działaniom polegającym na dopasowywaniu umiejętności bezrobotnych mieszkańców do dostępnych w danym stanie miejsc pracy. Dzięki temu mogą zatrzymać talenty w stanie, a jednocześnie obniżyć bezrobocie. Jednym działaniem rozwiązujesz więc dwa problemy. Wiem, że w tej odpowiedzi pojawiło się wiele utartych zwrotów i przepraszam za to.

Gdybym korzystała ze sztucznej inteligencji, być może nie musiałabym używać tylu utartych sformułowań. Chcę jednak powiedzieć, że jestem niezwykle dumna z tych wdrożeń. Oczywiście nie miałam z nimi nic wspólnego. To po prostu niesamowite, gdy administracje stanowe decydują się zaryzykować i wykorzystać technologię, mówiąc: mamy cel — w naszym stanie jest wiele bezrobotnych osób, a organizacje są gotowe je zatrudnić. Jeśli możemy użyć tej technologii, aby jednocześnie rozwiązać oba problemy, dlaczego nie spróbować? Tak właśnie zrobiły i w rezultacie rozwiązały oba problemy.

Dziś mogę wykorzystywać te przykłady jako studia przypadków właśnie dlatego, że tego dokonały. Wspaniałe w administracji publicznej jest to, że może pomóc wielu ludziom jednocześnie. Kiedy działasz za pośrednictwem administracji publicznej — i to jeden z powodów, dla których Ashu i Kamal z Eightfold skupili się na administracji — możesz zwiększyć skalę pomocy udzielanej ludziom i wprowadzać zmiany na znacznie większą skalę niż w przypadku rozpoczęcia działań, na przykład w małej firmie.

Uważam, że była to bardzo mądra strategia.

Becca Banyard: Niesamowite. Jest tu tak wiele interesujących informacji. Zastanawiam się: wspomniałaś, że administracja pomagała ludziom znaleźć pracę i zatrudnienie. A co z firmami, które obserwują odejścia najlepszych talentów po dwóch latach albo tracą pracowników, ponieważ nie zapewniły im potrzebnego wsparcia w nauce i rozwoju?

W jaki sposób można wykorzystać sztuczną inteligencję w takich sytuacjach, aby zatrzymać pracowników?

Alexandra Levit: To również bardzo dobre pytanie. Ważnym elementem jest wykorzystanie wiedzy o sąsiedztwie umiejętności do regularnego profilowania zespołu. Możesz uzyskać znacznie szersze zrozumienie umiejętności posiadanych przez pracowników oraz umiejętności potrzebnych nie tylko obecnie, lecz także w najbliższej i dalszej przyszłości.

Zwykle nie patrzymy zbyt daleko w przyszłość. Futuryści również nie patrzą zbyt daleko. Myślę, że planując umiejętności potrzebne w przyszłości, trzeba działać w pewnej perspektywie krótkoterminowej, ponieważ nie wiemy, co się wydarzy. Za 10 czy 15 lat mogą być potrzebne umiejętności, o których jeszcze nawet nie słyszeliśmy.

Opracowywanie profili umiejętności dla różnych ról to coś, w czym sztuczna inteligencja może zdecydowanie pomóc. Korzystając z platformy inteligencji talentów, możesz to zrobić i opracować planowanie zatrudnienia. Rozumiejąc, jakich umiejętności będziesz potrzebować w organizacji, a jednocześnie wiedząc, co osoby w twoim zespole mogą robić dalej,

a właściwie także, co będą robić dalej, możesz — na podstawie analizy danych z miliardów profili zawodowych na całym świecie — bardzo dokładnie stwierdzić, że większość osób pracujących na danym stanowisku prawdopodobnie będzie chciała objąć określony kolejny rodzaj stanowiska. W przyszłości możesz zacząć proaktywnie szkolić te osoby, aby mogły przemieszczać się w organizacji.

W interesie organizacji leży rozwijanie możliwie szerokiego zestawu umiejętności pracowników, ponieważ nigdy nie wiemy, kiedy nadejdzie kolejny przełom. Najmądrzejsze firmy podczas pandemii nie zwalniały ludzi — po prostu przesuwały ich do innych zadań.

Widzieliśmy to wszędzie. Organizacje nagle miały jeden dział, który działał wolniej, ponieważ w czasie pandemii nie był wykorzystywany. Biznes wyglądał wtedy inaczej z powodu zmienionych potrzeb. Zamiast więc rezygnować z bardzo dobrego pracownika lub całej grupy świetnych osób, przenosiły je do innej funkcji.

Kiedy ta funkcja ponownie zaczynała działać intensywniej, pracownicy mogli do niej wrócić. To naprawdę rozsądny sposób prowadzenia firmy. Nie zwalniasz bardzo dobrych ludzi, a później nie martwisz się, jak ich odzyskać. Linie lotnicze przekonały się o tym podczas pandemii, kiedy zwolniły ogromną liczbę pracowników, a teraz borykają się z poważnym niedoborem siły roboczej.

Lepiej byłoby, gdyby miały szerszy zestaw umiejętności w organizacji, dzięki czemu mogłyby zatrzymać tych ludzi, przenieść ich do innych obszarów, a następnie nadal ich zatrudniać. Nie miałyby dziś niedoboru pracowników. Jeśli więc wykorzystujesz inteligencję talentów do przenoszenia ludzi między różnymi zadaniami, zatrzymujesz ich, a przy okazji rozwiązujesz problem odejść po dwóch latach wynikających z braku możliwości rozwoju.

Jeśli przekwalifikowujesz pracowników, rozwijasz ich umiejętności i dajesz im dodatkowe możliwości, prawdopodobnie pozostaną w organizacji dłużej. Wszyscy będą szczęśliwsi. Pomaga jednak wiedza o tym, co pracownicy potrafią robić. Co ważne, ta wiedza jest nowa dla wszystkich, nie tylko dla liderów.

Korzystają z niej liderzy, dział HR i sami pracownicy. Czasami jest to nowe odkrycie nawet dla samej osoby: „Nie miałam pojęcia, że skoro dobrze radzę sobie z algebrą, mogę również być dobra z rachunku różniczkowego”. Dla wielu ludzi jest to niezwykle wzmacniające. Mogą powiedzieć: „Nie miałam takiego wykształcenia. Nie wiedziałam, że potrafię to robić”.

To wspaniałe, gdy ktoś odkrywa: „To naprawdę ciekawe, że potencjalnie mogę się tym zajmować”. Daje to ludziom siłę, poczucie sprawczości i pewność siebie, szczególnie osobom, które mogły nie mieć wystarczającego poziomu wykształcenia. Być może nie doceniały własnych możliwości.

Widzieliśmy to w przypadku administracji stanowych w USA. Dotyczyło to wielu osób pracujących na przykład w sklepach spożywczych, które sądziły, że do końca życia będą pracować w takim sklepie. Uświadamiały sobie wtedy: „Pracując w sklepie spożywczym, zdobyłam wszystkie te umiejętności. Nie wiedziałam, że mogę wykorzystać je gdzie indziej”. Nagle odkrywały: „Mogę teraz pracować w szpitalu. Kto by pomyślał?”. To było naprawdę świetne.

Jest to także pomocne dla menedżerów, ponieważ jedną z największych barier dla wewnętrznych zmian są menedżerowie, którzy nie chcą pozwolić pracownikom odejść. Są bardzo krótkowzroczni i mówią: „Nie wiem, czy chcę wspierać tę zmianę, bo stracę swojego pracownika, a on jest naprawdę dobry”.

Kiedy jednak widzą, że wewnętrzna zmiana jest korzystniejsza dla całej organizacji, być może nie muszą tracić tej osoby. Pracownik może nadal z nimi współpracować, jednocześnie wykonując inne zadania i podejmując nowe wyzwanie.

Pomaga to wszystkim. Myślę też, że demokratyzuje dostęp do możliwości. Jeśli inteligencja talentów jest wykorzystywana właściwie, może udostępnić wszystkim informacje o możliwościach, pomóc zrozumieć, dlaczego dana decyzja jest najlepsza, i przynieść wiele korzyści jednocześnie. Uważam więc, że jest to rozwiązanie, które warto stosować w całej organizacji.

To było dobre pytanie.

Becca Banyard: Tak, naprawdę świetne. Chciałabym wrócić do twojej książki. Co skłoniło cię przede wszystkim do jej napisania? Jaka była droga do podjęcia tej decyzji?

Alexandra Levit: To dobre pytanie. Wszystkie twoje pytania są bardzo dobre. Powiedziałabym, że problemem luki kompetencyjnej zajmuję się od większej części dekady. Zawsze frustrowało mnie to, że z jednej strony ciągle słyszymy o zwolnieniach, a z drugiej nie potrafimy znaleźć odpowiednich ludzi na właściwe stanowiska.

Problem dopasowania odpowiednich talentów do odpowiednich miejsc pracy wydaje się czymś, dla czego nikt nie potrafił znaleźć rozwiązania.

Kiedy poznałam Ashu i Kamala, którzy dzięki technologii Eightfold umożliwiają wykorzystanie sztucznej inteligencji do rozwiązywania tego problemu, bardzo mnie to zainteresowało. Podobało mi się również to, że mieli tak wiele udanych, wczesnych wdrożeń, które można było jasno opisać. Mieliśmy więc coś, o czym mogliśmy udzielać praktycznych porad.

Nie była to tylko teoria. Nie chodziło o stwierdzenie: „Można by zrobić to czy tamto”. Ta technologia jest dostępna już dziś i można ją wykorzystywać w konkretny sposób. Mogliśmy wyjaśnić, co kryje się pod pojęciem inteligencji talentów. Doceniłam możliwość zaoferowania rozwiązania.

Przez lata napisałam bardzo dużo tekstów, a niektóre z nich były bardziej teoretyczne niż inne. Kiedy jesteś futurystką, znaczna część twojej pracy ma charakter spekulacyjny i dotyczy rzeczy, które mogą się wydarzyć lub prawdopodobnie nadejdą. Tutaj mieliśmy coś, co już istnieje i jest już wykorzystywane.

Na całym świecie realizowane są wdrożenia, a my dajemy ludziom — mam nadzieję — praktyczną mapę drogową, która pokazuje, jak zacząć i nie bać się tej technologii.

Nie jest to coś, czego trzeba się obawiać, ani coś, dla czego nie da się przygotować uzasadnienia biznesowego. Ludzie już z powodzeniem korzystają z tych rozwiązań, a uruchomienie niewielkiego pilotażu nie będzie kosztować fortuny. Naprawdę, co masz do stracenia? To właśnie przyciągnęło mnie do tematu i skłoniło do napisania książki oraz rozpowszechniania tej wiedzy.

Moje przesłanie jako autorki i futurystki zawsze brzmi: pomóżmy jak największej liczbie ludzi żyć możliwie najbardziej znaczącym życiem. W mojej dziedzinie chodzi o pracę. Jak możemy znaleźć odpowiednie i najbardziej wartościowe kariery dla jak największej liczby osób? Uznałam, że książka napisana wspólnie z Ashu i Kamalem może w tym pomóc.

Becca Banyard: Wspaniale. Bardzo mi się to podoba. Przypomina mi to działania People Managing People. Staramy się tworzyć treści, które nie mówią tylko „co”, lecz także „jak”. Jak możesz to zrobić? Jak możesz wdrożyć to we własnej organizacji, praktyce zawodowej i karierze?

Alexandra Levit: Robicie dokładnie to samo. Macie dokładnie tę samą misję.

Becca Banyard: Wspaniale. Uwielbiam to. Rozmawiałyśmy już o tym, jak sztuczna inteligencja rewolucjonizuje kulturę organizacyjną, między innymi przez ograniczanie bezrobocia lub zatrzymywanie pracowników w miejscu pracy, które w przeciwnym razie mogliby opuścić, ponieważ nie widzieli możliwości rozwoju i obejmowania nowych ról.

W jaki jeszcze sposób sztuczna inteligencja zmienia kulturę organizacyjną?

Alexandra Levit: Myślę, że coraz częściej wykorzystujemy sztuczną inteligencję do zwiększania udziału ludzi w rynku pracy. Nie chcę używać słowa „zastępowanie”. Nie sądzę, aby sztuczna inteligencja osiągnęła etap, na którym może zastąpić ludzi na rynku pracy.

Wiem, że obecnie dużo mówi się na przykład o ChatGPT i podobnych technologiach chatbotów. Kiedy rozmawiam o tym temacie, zawsze podkreślam jedną rzecz: gdy wprowadzasz sztuczną inteligencję do procesu tradycyjnie prowadzonego przez ludzi, potrzebujesz człowieka, który ją stworzy, będzie nią zarządzać, naprawi ją, kiedy przestanie działać, ponownie ją wdroży, a następnie wyjaśni decydentom, jak działa.

W nadzorowanie technologii sztucznej inteligencji musi być więc zaangażowanych wiele osób. Kiedy tych ludzi brakuje, pojawia się chaos. Mam przykład, który wydarzył się właśnie dziś.

Piszę felietony dla „The Wall Street Journal”. Niektórzy słuchacze mogą znać tę serię — nazywa się „The Workplace Report”. Dziś kontaktowali się ze mną specjaliści PR, którzy korzystali z ChatGPT. Używali chatbota do tworzenia ofert PR. Wykorzystywali prawdziwe adresy e-mail osób zajmujących się PR, ale żaden człowiek nie czytał wiadomości napisanych przez ChatGPT przed ich wysłaniem.

Niestety ChatGPT nie potrafi pisać ofert PR tak jak prawdziwi specjaliści. Te wiadomości nie miały sensu. Otrzymywałam je i wyrabiałam sobie bardzo złe zdanie o tych osobach. Wiadomości były bezsensowne i było jasne, że napisał je ChatGPT. Byłam zirytowana, ponieważ musiałam otworzyć pocztę i tracić czas na ich czytanie.

To niewinny przykład, ale trzeba pamiętać, że firma ponosi odpowiedzialność za każde złe działanie wykonane przez sztuczną inteligencję. Nie odpowiada za to dostawca ani firma sprzedająca chatbot. To nie oni ponoszą odpowiedzialność za zachowanie, które może być niezgodne z prawem, dyskryminujące lub narazić firmę na problemy prawne.

To jedno z moich największych obecnie zmartwień. W wielu obszarach wdrażane są różne rozwiązania sztucznej inteligencji. Mogą dotyczyć każdego sektora rynku pracy, a my nie zapewniamy właściwego nadzoru człowieka nad tymi technologiami.

Wiążą się z tym obawy etyczne i prawne. Pozwalamy tym technologiom działać bez kontroli i zakładamy, że mogą zastąpić ludzi, choć jeszcze nie są na to gotowe.

Myślę, że minie trochę czasu, zanim osiągną ten poziom. To moja dzisiejsza przemowa na ten temat. Oczywiście istnieje wiele zastosowań, w których można wykorzystać sztuczną inteligencję. Może ona robić wspaniałe rzeczy. Napisałam przecież książkę o tym, jak cudowna jest sztuczna inteligencja.

Uważam, że może zrobić bardzo wiele. Jestem jednak przekonana, że za każdym razem, gdy wdrażane jest rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji, musi istnieć nadzór człowieka.

Becca Banyard: Tak, to bardzo ważne. Cieszę się, że o tym wspomniałaś. Nawet jako osoba, która nie jest ekspertką w dziedzinie sztucznej inteligencji, uważam, że to niezwykle istotne. Dobrze, że wspomniałaś o ChatGPT, bo sama chciałam o nim powiedzieć. Jak zapewne wszyscy słuchacze wiedzą, premiera ChatGPT wywołała ogromne zamieszanie w internecie.

Chciałabym jeszcze chwilę porozmawiać o ChatGPT. Jak, twoim zdaniem, wpłynie on na przyszłość pracy i przyszłość organizacji?

Alexandra Levit: Podobnie jak inne chatboty, ChatGPT nie jest pod tym względem wyjątkowy.

Nie uznałabym go za szczególnie zaawansowany w porównaniu z rozwiązaniami, które już istnieją. ChatGPT to chatbot, więc wykorzystuje przetwarzanie języka naturalnego do tworzenia zdań lub myśli za pomocą języka. Uczy się na podstawie tego, co już powiedziałaś, i tego, co przeczytał.

Mówię, że nie jest szczególnie rewolucyjny, ponieważ nie „myśli samodzielnie”. Nie potrafi tak naprawdę prowadzić rozmowy. Mam na myśli rozmowę z człowiekiem, który formułuje wyjątkowe, spójne myśli.

Istnieje coś takiego jak test Turinga. Przeprowadzono go wiele lat temu. Chodzi o to, czy potrafisz rozpoznać, że coś jest robotem, czy też nie da się tego odróżnić od człowieka.

Moim zdaniem ChatGPT nie zdaje tego testu. Kiedy czytam jego wypowiedzi, bez problemu widzę, że nie napisała ich osoba. Nie brzmią dla mnie prawdziwie. Nie wszyscy tak uważają. Niektórzy mówią: „To brzmiało zupełnie jak człowiek”. Dla mnie jednak zdecydowanie tak nie brzmi.

Podobnie jest z chatbotem obsługi klienta. Większość osób potrafi stwierdzić, że to bot, a nie człowiek. Jestem nieco zdziwiona, że ludzie są tak zafascynowani właśnie ChatGPT, ponieważ nie wydaje mi się on przełomowym postępem w porównaniu z wcześniejszymi technologiami.

Z drugiej strony myślę, że wkrótce nastąpi przełom i technologia stanie się naprawdę dobra. Z biegiem lat będziemy musieli mierzyć się z coraz bardziej zaawansowanymi rozwiązaniami, które będą wykonywać i zastępować coraz więcej rodzajów ludzkich zadań.

Ludzie powinni więc patrzeć za róg i sprawdzać, które elementy ich własnej roli są najbardziej podatne na automatyzację oraz jak mogą rozwijać karierę, aby sobie z tym poradzić.

Załóżmy na przykład, że jesteś mną i piszesz felietony dla „The Wall Street Journal”. Patrzysz w przyszłość i myślisz: „ChatGPT może w ciągu najbliższych pięciu lat stać się na tyle zaawansowany, że będzie potrafił napisać mój felieton”. Dziś ChatGPT nie potrafi tego zrobić.

Za trzy lata być może będzie potrafił. Czy „The Wall Street Journal” pozwoli mu jednak publikować teksty bez redakcji człowieka? Prawdopodobnie nie. Jak powinnam więc rozwijać karierę, aby za pięć lat nadal mieć pracę? Prawdopodobnie muszę nauczyć się redagowania, oprócz samego pisania, aby móc nadzorować maszynę, która ostatecznie przejmie część moich obowiązków.

To jeden z przykładów. Każdy powinien już teraz myśleć w ten sposób. Jakiego dodatkowego zestawu umiejętności potrzebuję, aby móc zarabiać na życie, gdy pewne elementy mojej pracy przejmą maszyny? Taka jest rzeczywistość.

Maszyny będą stawać się coraz bardziej zaawansowane i nadejdzie dzień, w którym będą na tyle inteligentne, że przejmą różne ludzkie zadania. Czy ChatGPT jest już dziś na tym poziomie? Nie. ChatGPT nie jest aż tak inteligentny i nie potrafi robić zbyt wiele. Chatboty ogólnie nie potrafią robić zbyt wiele, ale będą się rozwijać.

To nieuniknione. Nadal zawsze będziemy potrzebować nadzoru człowieka. Nie sądzę, aby w najbliższym czasie maszyny mogły wykonywać wszystko samodzielnie. To nie jest nasza najbliższa przyszłość. Będziemy więc musieli zapewniać nadzór.

Będziemy musieli podejmować decyzje i wnosić ludzki, osobisty aspekt. To umiejętności, które ludzie będą musieli doskonalić i rozwijać. Dzięki temu zawsze będzie istniała rola dla człowieka.

Jeśli jesteś na przykład inżynierem oprogramowania, nie możesz już polegać wyłącznie na umiejętnościach programowania. Nie możesz spocząć na laurach. Musisz rozwijać także umiejętności interpersonalne. Powiedziałabym to każdemu, kto przez 25 lat lub dłużej opierał się wyłącznie na tych umiejętnościach. Takie czasy się kończą. Nadszedł moment, aby stać się bardziej wszechstronną osobą.

Becca Banyard: Zgadza się. Zanim Skynet przejmie kontrolę.

Alexandra Levit: Dokładnie.

Becca Banyard: Dobrze, musimy już kończyć, ale mam jeszcze jedno ostatnie pytanie. Zadaję je wszystkim moim gościom.

Co twoim zdaniem jest najważniejszą rzeczą, która sprawia, że pracownicy są szczęśliwi w miejscu pracy?

Alexandra Levit: Najważniejsze są nowe wyzwania. Możliwość uczenia się, rozwoju oraz poczucie, że jesteś ceniona i doceniana. To prawdopodobnie więcej niż jedna rzecz, ale myślę, że wszystko jest ze sobą połączone.

Ważne jest poczucie, że twoja praca jest doceniana, że się rozwijasz, a twój wkład ma znaczenie dla ciebie i organizacji. Uważam, że jest to ważniejsze niż sama podwyżka wynagrodzenia. Chodzi o poczucie, że jesteś częścią czegoś większego niż ty sama.

Becca Banyard: To bardzo dobre. Uwielbiam to. Alexandro, wspaniale było cię gościć. Bardzo podobała mi się nasza rozmowa.

Alexandra Levit: Mnie również.

Becca Banyard: Gdybyśmy miały więcej czasu, mogłabym zadać ci jeszcze mnóstwo pytań. Być może będziemy musiały nagrać kolejny odcinek w przyszłości. Jeszcze raz dziękuję, że do nas dołączyłaś.

Jeśli ktoś nas słucha i chciałby się z tobą skontaktować albo śledzić twoją działalność, jak może to zrobić? Gdzie można znaleźć informacje o twojej pracy?

Alexandra Levit: Zapraszam na moją stronę alexandralevit.com. Zachęcam również do zapoznania się z naszą książką „Deep Talent”.

Jestem też na Twitterze @alevit. LinkedIn również będzie dobrym miejscem. Chętnie dowiem się, co ludzie myślą, i z przyjemnością wrócę do programu w dowolnym momencie, Becco.

Becca Banyard: Wspaniale. Bardzo mi się to podoba.

Dobrze, drodzy słuchacze, bardzo dziękujemy za słuchanie. Pamiętajcie, aby polubić i zasubskrybować podcast, żeby być na bieżąco ze wszystkimi nowymi odcinkami. Porozmawiamy wkrótce. Życzymy wspaniałego dnia!