Były założyciel Google AI i doktor nauk w dziedzinie uczenia maszynowego ujawnia, jak zmieniło się przywództwo — i na czym liderzy muszą się teraz skupić
Ashutosh Garg to wielokrotnie nagradzany badacz sztucznej inteligencji, który na początku swojej kariery pracował w prestiżowych firmach, takich jak IBM i Google. Obecnie kieruje firmą zajmującą się analizą talentów, Eightfold AI.
Ashutosh Garg
Dyrektor generalny i współzałożyciel firmy Viven
Przywództwo oparte na AI oznacza rezygnację z kontroli: Współcześni liderzy muszą przejść od mikrozarządzania decyzjami do wyznaczania kierunku — ufając systemom AI w zakresie obsługi danych, zadań i optymalizacji, aby ludzie mogli skupić się na kreatywności, empatii i strategii.
Praca staje się oparta na umiejętnościach i płynna, a nie przypisana do ról: AI rozkłada pracę na zadania, umożliwiając tworzenie dynamicznych zespołów skupionych wokół problemów zamiast statycznych stanowisk czy hierarchii. Liderzy umożliwiają teraz przepływ talentów, zamiast zarządzać sztywnymi strukturami organizacyjnymi.
Organizacje gotowe na AI szybko eksperymentują i mierzą wpływ: Sukces wynika z osadzania AI w rzeczywistych procesach pracy, przeprowadzania szybkich projektów pilotażowych i śledzenia mierzalnych rezultatów — a nie z demonstracji czy samodzielnych narzędzi. Kultura, szybkość i eksperymentowanie napędzają zwrot z inwestycji w AI.
W wywiadzie z nim opowiedział, jak tworzy organizację opartą na AI oraz jak zmienia to zarówno jego rolę, jak i styl przywództwa.
Droga Ashutosha Garga od badacza AI do lidera kierującego się AI
Moje wykształcenie akademickie stworzyło solidne podstawy mojego zainteresowania AI. Uzyskałem stopień doktora w dziedzinie uczenia maszynowego na University of Illinois at Urbana-Champaign, gdzie moja rozprawa doktorska koncentrowała się na uczeniu w przestrzeniach wielowymiarowych. Praca ta przyniosła mi nagrodę Roberta T. Chiena za doskonałość w badaniach naukowych. To właśnie w tym okresie rozwinąłem głęboką fascynację potencjałem AI w rozwiązywaniu złożonych problemów za pomocą algorytmów i analizy danych.
Moje pierwsze doświadczenia zawodowe w IBM i Google jeszcze bardziej umocniły moje zainteresowanie AI. W Google byłem częścią zespołu badawczego odpowiedzialnego za działania związane z personalizacją oraz kluczowe algorytmy rankingowe, które są istotnymi elementami usług opartych na AI. Ta rola pozwoliła mi na własne oczy zobaczyć przełomową moc AI w ulepszaniu doświadczeń użytkowników i optymalizacji funkcji wyszukiwania.
Continue Reading for Free
Create a free account to finish this article, plus get ongoing access to timely insights and practical resources.
Have an account? Log In
Przedsiębiorcza żyłka dała o sobie znać, gdy współzałożyłem BloomReach — firmę, która wykorzystywała duże zbiory danych i AI do ulepszania doświadczeń cyfrowych. To przedsięwzięcie nauczyło mnie, jak ważne jest stosowanie AI do rozwiązywania rzeczywistych problemów, szczególnie w obszarze handlu elektronicznego.
Później założyłem Eightfold AI, kierując się misją wykorzystywania AI do pomagania ludziom w znajdowaniu satysfakcjonującej pracy. Pomysł polegał na stworzeniu opartej na AI platformy analizy talentów, która mogłaby zrewolucjonizować zarządzanie talentami na całym świecie. Dzięki AI umożliwiamy wybór właściwych ścieżek kariery, przeciwdziałając uprzedzeniom, poprawiając dopasowanie umiejętności i udostępniając spersonalizowane ścieżki kariery. Zdolność platformy do przetwarzania ogromnych ilości danych w celu dostarczania informacji na temat rozwoju kariery i dopasowywania ofert pracy jest dowodem na to, jak potężnym narzędziem AI może być w transformowaniu procesów HR.
Wykorzystujemy AI do tworzenia bardziej inkluzywnego rynku pracy, co jest zgodne z moim przekonaniem, że technologia powinna służyć wspieraniu i wzmacnianiu pozycji jednostek.
Dlaczego przywództwo oparte na AI wymaga rezygnacji z kontroli
Zawsze szczyciłem się tym, że jestem osobą, która lubi „usiąść za kierownicą”. Lubię prowadzić i mieć kontrolę — niezależnie od tego, czy chodzi dosłownie o siedzenie za kierownicą samochodu, czy o kierowanie firmą.
Przez długi czas uważałem kontrolę za niezbędny element dobrego przywództwa. Jednak gdy po raz pierwszy usiadłem w Waymo — autonomicznym samochodzie wykorzystującym AI — zmieniło to moje spojrzenie. Bardzo szybko zdałem sobie sprawę, że znajduję się w jednym z najbezpieczniejszych, najbardziej płynnych i najbardziej precyzyjnych doświadczeń związanych z prowadzeniem pojazdu, jakie można sobie wyobrazić — a to nie ja miałem kontrolę. System podejmował setki mikrodecyzji w każdej sekundzie, korzystając z milionów punktów danych, i robił to bardziej konsekwentnie niż jakikolwiek człowiek. Ten moment sprawił, że inaczej zacząłem myśleć o przywództwie w świecie opartym na AI.
AI, podobnie jak Waymo, nie odbiera kontroli — redefiniuje ją. Uwalnia liderów od konieczności ciągłego „prowadzenia” każdej decyzji, dzięki czemu możemy skupić się na kierunku, a nie na sterowaniu. Pod wieloma względami przywództwo polega dziś na nauczeniu się zaufania inteligentnym systemom, pozwoleniu im przetwarzać dane, dokonywać optymalizacji i wydobywać spostrzeżenia, które umożliwiają ludziom skupienie się na kreatywności, empatii i strategii.
To zmiana, którą wprowadziłem także do sposobu, w jaki kieruję Eightfold. Tworzymy systemy, które nieustannie się uczą, pomagają ludziom lepiej wykonywać swoją pracę i wspierają liderów w rezygnacji z mikrozarządzania na rzecz stwarzania warunków do działania.
Podobnie jak w Waymo, gdy tylko przyzwyczaisz się do tego, że AI przejmuje kierownicę, zdajesz sobie sprawę, że jest to doświadczenie najwyższej jakości — szybsze, bezpieczniejsze i zapewniające znacznie większą swobodę.
Jak AI zmienia tradycyjne modele projektowania organizacji
Zmienia się wszystko w naszym sposobie myślenia o pracy i przywództwie. W świecie opartym na AI stare modele — hierarchie, statyczne role i sztywne schematy organizacyjne — po prostu przestają mieć sens.
AI rozkłada pracę na najmniejsze elementy — zadania, a nie stanowiska. Zamiast myśleć „jestem menedżerem marketingu” lub „jestem rekruterem”, ludzie coraz częściej myślą: „Oto problemy, które rozwiązuję, oto zadania, do których najlepiej się nadaję”.
To ogromna zmiana. Oznacza, że organizacje staną się znacznie bardziej elastyczne. Zespoły będą tworzone i reorganizowane wokół pracy, którą trzeba wykonać, a nie wokół stałych ról czy linii raportowania.
Jak AI zmienia przywództwo: od zarządzania do koordynowania
Dla liderów zmienia to wszystko. Moja rola w mniejszym stopniu polega na zarządzaniu, a w większym na koordynowaniu — dbaniu o to, aby właściwe osoby, dysponujące odpowiednimi umiejętnościami, koncentrowały się na właściwych zadaniach we właściwym czasie. Chodzi o umożliwianie, a nie kontrolowanie. A sztuczna inteligencja dostarcza nam danych i widoczności potrzebnych do działania w czasie rzeczywistym. Możemy zobaczyć, jakie umiejętności są dostępne w całej organizacji, gdzie występują luki i jak dynamicznie przekierowywać talenty.
Wykorzystujemy nasze własne narzędzia wewnętrznie, aby to osiągnąć, a wczesne efekty obejmują znaczną poprawę w zakresie zachowywania wiedzy, szybkości wdrażania nowych pracowników i współpracy. Dla mnie osobiście okazało się to przełomowe pod względem uzyskiwania przejrzystości w czasie rzeczywistym, gdy jej potrzebuję.
Automatyzacja uwalnia również ludzi od powtarzalnych elementów ich pracy. Uważam to za niezwykle ekscytujące, ponieważ pozwala ludziom koncentrować się na zadaniach, które są naprawdę satysfakcjonujące, kreatywne i przynoszą wysoką stopę zwrotu. Kiedy ludzie poświęcają więcej czasu na rzeczy, które dodają im energii, a nie tylko na te, które zapełniają ich kalendarze, wszyscy na tym zyskują — pracownik, organizacja i klient.
Tak więc owszem, musiałem porzucić wiele dawnych założeń — że przywództwo opiera się na strukturze, kontroli czy liniowych ścieżkach rozwoju.
Nowy świat pracy jest dynamiczny, oparty na umiejętnościach i wspomagany przez sztuczną inteligencję. Przywództwo polega na tworzeniu warunków, w których ten system może się rozwijać — na wzmacnianiu pozycji ludzi, budowaniu zaufania i pomaganiu im w rozwoju szybszym niż rozwija się sama technologia.
Jak sztuczna inteligencja pomaga zespołom działać na wyższym poziomie we wszystkich obszarach
To, co ekscytujące w nowej erze sztucznej inteligencji, wykracza poza automatyzację zadań — wzmacnia ona możliwości ludzi we wszystkich obszarach.
Weźmy na przykład nasze zespoły zajmujące się rozwojem sprzedaży. Sztuczna inteligencja pomaga dziś specjalistom SDR w ciągu kilku minut wykonywać zadania, które wcześniej zajmowały godziny. Mogą oni identyfikować właściwe konta, personalizować komunikację i kwalifikować potencjalnych klientów, korzystając ze znacznie szerszego kontekstu. Oznacza to mniej czasu na wyszukiwanie informacji, a więcej na rzeczywiste angażowanie potencjalnych klientów — a te rozmowy są bardziej pogłębione, ponieważ opierają się na rzeczywistych spostrzeżeniach.
W przypadku inżynierów jest podobnie. Dzięki programowaniu i testowaniu wspomaganemu przez sztuczną inteligencję produktywność znacznie wzrosła. Inżynierowie mogą szybciej tworzyć prototypy, usuwać błędy i wdrażać kod — ale równie ważne jest to, że poświęcają więcej czasu na rozwiązywanie istotnych problemów, zamiast przepisywać standardowy kod lub tropić drobne błędy.
Nawet coś tak prostego jak kwartalne przeglądy działalności — które wcześniej pochłaniały ogromną ilość czasu — wygląda teraz zupełnie inaczej. Wykorzystujemy sztuczną inteligencję do gromadzenia danych o wynikach w czasie rzeczywistym, analizowania kondycji klientów i automatycznego wskazywania trendów. Zamiast spędzać całe dni na tworzeniu slajdów, zespoły poświęcają teraz czas na omawianie spostrzeżeń i działań.
Na tym właśnie polega prawdziwe wzmacnianie ludzi dzięki sztucznej inteligencji: odzyskują oni czas i skupienie. Każdy zespół może działać na wyższym poziomie — z większą kreatywnością, precyzją i satysfakcją z wykonywanej pracy.
Dlaczego sukces sztucznej inteligencji zależy od projektowania organizacji, które eksperymentują i mierzą wyniki
Niedawne badanie MIT wykazało, że 95% firm inwestujących w sztuczną inteligencję nie odnotowuje jeszcze znaczącego zwrotu z inwestycji — a ta rozbieżność między obietnicą sztucznej inteligencji a rezultatami wcale mnie nie dziwi.
Zbyt często projekty związane ze sztuczną inteligencją uruchamia się jako eksperymenty, zamiast wdrażać je w kluczowe procesy biznesowe. Wyglądają efektownie na slajdzie, ale nie są powiązane z mierzalnymi wynikami.
Dlatego koncentrujemy się na konkretnej, możliwej do obrony wartości. Dla przykładu, dzięki naszemu narzędziu do przeprowadzania rozmów kwalifikacyjnych opartemu na sztucznej inteligencji, z którego korzystamy wewnętrznie w zespołach rekrutacyjnych, zaobserwowaliśmy ogromny wzrost produktywności rekruterów, a nawet poprawę doświadczeń kandydatów. Każda rozmowa kwalifikacyjna wiąże się z rzeczywistym, wymiernym kosztem czasu rekrutera i osoby prowadzącej rekrutację, dlatego zautomatyzowaliśmy ten proces. Wartość nie jest teoretyczna — można ją zmierzyć.
Wniosek jest prosty: sztuczna inteligencja tworzy wartość tylko wtedy, gdy jest głęboko zintegrowana ze sposobem, w jaki faktycznie wykonywana jest praca — a nie wtedy, gdy nakłada się ją na istniejące procesy. Jako lider oznacza to projektowanie organizacji, które szybko eksperymentują, ale również bezustannie mierzą wpływ podejmowanych działań. Nie świętujemy demonstracji; świętujemy rezultaty.
Jak zbudować organizację, która szybko eksperymentuje i mierzy wpływ
Aby zaprojektować tego rodzaju organizację, trzeba najpierw stworzyć kulturę eksperymentowania. Zespoły potrzebują swobody wypróbowywania nowych pomysłów, a porażka musi być akceptowalna — pod warunkiem że ponosi się ją szybko, wyciąga wnioski i wprowadza kolejne iteracje.
Po drugie, organizacja musi nadać priorytet szybkości. W dzisiejszym środowisku szybkość nie jest luksusem — to przewaga konkurencyjna. Potrzebujesz małych, umocowanych zespołów, szybkich pętli informacji zwrotnej oraz zdolności do szybkiego wdrażania, mierzenia i udoskonalania rozwiązań.
Po trzecie, musisz nieustannie projektować rozwiązania z myślą o innowacjach. Innowacje nie pojawiają się przypadkiem. Każdego roku organizacje powinny świadomie przeznaczać istotną część swoich pracowników i zasobów na nowe pomysły, nowe produkty i nowe przedsięwzięcia.
Jeśli nie zaplanujesz innowacji w strukturze organizacji, inne priorytety ją wypchną.
Ufaj ludziom, że przyjmą to, co działa. Często zakładamy, że AI będzie bezosobowa lub chłodna, ale gdy zostanie zbudowana z empatią i przejrzystością, może w rzeczywistości stworzyć lepsze, bardziej ludzkie doświadczenie.
Co naprawdę oznacza organizacja gotowa na AI
Dla mnie gotowość na AI oznacza trzy rzeczy:
- Każdy zespół działa w duchu podejścia AI przede wszystkim.
- Ludzie mają możliwość samodzielnego korzystania z narzędzi AI i ich udoskonalania.
- Ludzie traktują AI jak członka zespołu, a nie zagrożenie.
Ostatecznie cel jest prosty: sprawić, by AI stała się czymś naturalnym. Kiedy ludzie przestają pytać: „Czy powinienem użyć AI w tej sytuacji?” i zaczynają pytać: „Jak AI może pomóc mi zrobić to lepiej?” — wtedy wiesz, że naprawdę jesteś gotowy na AI.
W Eightfold biegłość w AI nie jest modułem szkoleniowym — to sposób myślenia. Nie możesz być firmą zajmującą się AI, jeśli każda osoba, w każdej funkcji, nie czuje się swobodnie, korzystając z AI i kwestionując jej działanie każdego dnia. Dlatego zamiast traktować AI jako coś odrębnego, włączyliśmy ją do naszego sposobu pracy.
Wszystko wewnętrznie testujemy, korzystając z własnych rozwiązań. Każdy w Eightfold używa naszych narzędzi w swojej pracy — czy chodzi o pytanie cyfrowego bliźniaka o aktualizacje, wykorzystanie AI do przygotowania się do spotkań z klientami czy automatyzację dalszych działań. To celowo praktyczne podejście. Najlepszym sposobem na rozwinięcie biegłości w AI jest codzienne życie z nią.
Regularnie prowadzimy również sesje poświęcone nauce AI dla zespołów nietechnicznych. Celem nie jest przekształcenie wszystkich w inżynierów, lecz pomoc w zrozumieniu tego, co jest możliwe. Gdy ludzie dostrzegają, że AI nie jest magią — tylko matematyką i danymi wykorzystywanymi w kreatywny sposób — strach znika, a jego miejsce zajmuje ciekawość. Właśnie tego chcemy.
Uruchomiliśmy również wewnętrzne programy, które pomagają ludziom eksperymentować z AI w rzeczywistych procesach biznesowych — w HR, marketingu, finansach i wszędzie indziej. Zachęcamy do przeprowadzania małych pilotaży, które szybko potwierdzają wartość, ponieważ wdrażanie następuje wtedy, gdy ludzie sami doświadczają korzyści. Dobrym przykładem jest to, co nazywamy „Project Andromeda”.
AI tworzy wartość tylko wtedy, gdy jest głęboko zintegrowana z rzeczywistym sposobem wykonywania pracy — a nie wtedy, gdy zostaje nałożona na istniejące rozwiązania. Jako lider oznacza to projektowanie organizacji, które szybko eksperymentują, ale również nieustannie mierzą wpływ. Nie świętujemy prezentacji demonstracyjnych; świętujemy wyniki.
Jak Eightfold przeszło od samodzielnych narzędzi do ujednoliconej agentowej warstwy operacyjnej
W ciągu ostatniego roku uruchomiliśmy „Project Andromeda” — ogólnofirmową inicjatywę mającą na celu wdrożenie agentowej AI w całym Eightfold. Zidentyfikowaliśmy 72 przypadki użycia o dużym wpływie i wiele z nich już wdrożyliśmy, dzięki czemu procesy agentowe stały się kluczową częścią naszego sposobu działania.
W badaniach i rozwoju narzędzia takie jak Cursor i GitHub Copilot znacząco zwiększyły tempo pracy zespołów inżynieryjnych. Nasze zespoły poświęcają teraz więcej czasu na innowacje, a mniej na poprawianie błędów, dokumentację i pracę dyżurną, ponieważ systemy agentowe proaktywnie obsługują dużą część rutynowych zadań.
W sprzedaży i marketingu nasz wewnętrzny Andro Bot wspiera przygotowanie do rozpoznania potrzeb, ocenę i planowanie działań na kontach, podczas gdy agentowi przedstawiciele rozwoju sprzedaży automatyzują kontakt i kwalifikację. Usprawniło to operacje przychodowe oraz poprawiło spójność i efektywność w całym lejku sprzedażowym.
W obszarze ogólnym i administracyjnym wdrożyliśmy procesy agentowe w HR, dziale prawnym i finansach — od zobowiązań do pytań i odpowiedzi dotyczących prawa oraz zgodności — skracając czas realizacji i uwalniając zespoły od rutynowych zadań.
Łącznie te zmiany przekształciły nasz wewnętrzny stos technologiczny z kolekcji narzędzi w skoordynowaną, opartą na agentach warstwę operacyjną. Wewnątrz organizacji stosujemy te same zasady działania opartego na agentach, które dostarczamy naszym klientom, dzięki czemu wyprzedzamy zmiany i pozostajemy skupieni na rzeczywistym wpływie operacyjnym.
Dlaczego liderzy powinni ufać ludziom i pozwolić im korzystać z AI
Ogólnie rzecz biorąc, zaskoczyło mnie, jak chętnie ludzie korzystają z AI.
To dobre przypomnienie dla mnie jako lidera: ufajmy ludziom i pozwólmy im korzystać z tego, co działa. Często zakładamy, że AI będzie bezosobowa lub chłodna, ale gdy jest tworzona z wykorzystaniem empatii i jasności przekazu, może w rzeczywistości zapewnić lepsze, bardziej ludzkie doświadczenie. To uświadomienie mocno wpłynęło na moje podejście do projektowania AI — nie jako zastępstwa dla ludzkiej więzi, lecz jako sposobu na uczynienie jej bardziej spójną, skalowalną i sprawiedliwą.
Jako liderzy mamy za zadanie tworzyć środowiska elastyczne, eksperymentalne i stale uczące się. Nie chodzi o to, by znać każdą odpowiedź — chodzi o budowanie organizacji, które potrafią nadążyć za pociągiem, gdy ten już ruszy.
Przejście na AI to pociąg dużych prędkości — dlaczego liderzy nie mogą sobie pozwolić, by go przegapić
Na koniec powiem jeszcze jedno: przejście na AI przypomina przesiadkę ze zwykłego pociągu do pociągu dużych prędkości.
W dawnym świecie, jeśli spóźniłeś się o minutę, nadal mogłeś wskoczyć do pociągu — mogłeś stracić trochę czasu, ale ostatecznie byś nadrobił. W świecie, do którego teraz wchodzimy, gdy pociąg dużych prędkości odjeżdża ze stacji, już go nie ma. Nie możesz po prostu później przyspieszyć i nadrobić zaległości. Tempo zmian jest aż tak szybkie.
Zainwestuj teraz czas i energię, aby wejść na pokład. Budowanie kompetencji w zakresie AI — wśród pracowników, w procesach i w kulturze organizacyjnej — wymaga pracy, czasu i inwestycji. Nie jest to coś, co można po prostu kupić z półki. Jednak ryzyko przegapienia tej szansy, a nawet tylko lekkiego pozostania w tyle, jest znacznie większe niż dyskomfort związany z rozpoczęciem działań.
AI nie jest już dodatkowym projektem; to nowy system operacyjny biznesu. Oznacza to, że jako liderzy mamy za zadanie tworzyć środowiska elastyczne, eksperymentalne i stale uczące się. Nie chodzi o to, by znać każdą odpowiedź — chodzi o budowanie organizacji, które potrafią nadążyć za pociągiem, gdy ten już ruszy.
Śledź nasze treści
Możesz obserwować Ashutosha na LinkedInie, aby dowiedzieć się więcej o tym, jak dostosowuje ścieżki kariery do AI. Sprawdź także Eightfold AI.
Wkrótce kolejne wywiady z ekspertami na People Managing People!
