Ekspertka ds. przyszłości pracy twierdzi, że liderzy muszą traktować AI jak członka zespołu — nie jak narzędzie

Moja kariera obejmuje kilka stanowisk kierowniczych w Accenture, zanim założyłam Future Workplace — firmę zajmującą się siecią i badaniami dla specjalistów HR — którą sprzedałam w 2021 roku. Badania Future Workplace koncentrowały się na zmianach, które organizacje muszą wprowadzić, aby przewidywać zakłócenia w miejscu pracy, w tym na zmieniającej się demografii (w miejscu pracy funkcjonuje obecnie pięć i sześć pokoleń), ewolucji hybrydowego miejsca pracy, przejściu na spersonalizowane uczenie się oraz zmieniających się oczekiwaniach wobec liderów.

Przed uruchomieniem i sprzedażą Future Workplace napisałam pierwszą książkę na temat uniwersytetów korporacyjnych, uruchomiłam Corpu.com, a następnie sprzedałam tę firmę. Firma jest częścią Udemy, które Coursera niedawno przejęła.

Jestem również autorką bestsellerów i prelegentką prowadzącą przemówienia programowe na temat przyszłości pracy oraz wpływu sztucznej inteligencji na praktyki przywódcze. Jestem autorką trzech książek:

• Uniwersytety korporacyjne: lekcje z budowania światowej klasy zespołu pracowników
• Miejsce pracy w 2020 roku: jak innowacyjne firmy przyciągają, rozwijają i zatrzymują dziś pracowników jutra
• Doświadczenie przyszłego miejsca pracy: 10 zasad opanowania zakłóceń w rekrutacji i angażowaniu pracowników.

Obecnie badam wpływ sztucznej inteligencji na praktyki przywódcze w firmach i instytucjach szkolnictwa wyższego.

Stowarzyszenie Rozwoju Talentów (ATD) przyznało mi nagrodę ATD dla lidera opinii w dziedzinie rozwoju talentów, przyznawaną co roku jednemu dyrektorowi HR. Nagroda ta jest wyrazem uznania dla mojej pracy nad przyszłością uczenia się w miejscu pracy. Instytut Uczenia się i Efektywności (LPI w Wielkiej Brytanii) przyznał mi również nagrodę Colin Steed Award for Outstanding Achievement in Workplace Learning.

Wreszcie pełnię funkcję wiceprzewodniczącej Rady Powierniczej Excelsior University, gdzie szczególnie zależy mi na zapewnieniu dostępu do szkolnictwa wyższego osobom niedostatecznie reprezentowanym.

Dlaczego liderzy muszą traktować sztuczną inteligencję jak członka zespołu

Jeanne dzieli się

Większość organizacji traktuje wdrażanie sztucznej inteligencji jako wyzwanie techniczne. Liderzy często nie dostrzegają możliwości zachęcania swoich zespołów do korzystania ze sztucznej inteligencji jak z nowego członka zespołu.

Jako konsultantka HR współpracująca z dyrektorami HR i osobami kierującymi działami szkoleń korporacyjnych obserwuję ogromne zmiany w sposobie, w jaki liderzy (zarówno w HR, jak i w biznesie) integrują sztuczną inteligencję ze swoimi przepływami pracy, dają przykład korzystania ze sztucznej inteligencji, dzielą się nią ze swoimi zespołami i budują zaufanie.

W niedawnym felietonie dla Forbes pisałam o tym, jak dyrektor ds. uczenia się w EY korzystał ze sztucznej inteligencji, tworząc agenta sztucznej inteligencji ds. strategii i innowacji, który pomagał jego zespołowi opracować nowy model operacyjny uczenia się i rozwoju. Następnie rzucił zespołowi wyzwanie: „Używajcie go, zepsujcie go, zgłoście jego wady i przygotujcie kolejną wersję”.

Dawanie przykładu biegłości w korzystaniu ze sztucznej inteligencji to ważna kompetencja, którą liderzy muszą demonstrować swoim zespołom. Potrzebujemy większej liczby liderów, którzy będą dawać przykład znajomości sztucznej inteligencji i zachęcać swoje zespoły do wyjścia ze strefy komfortu, korzystania ze sztucznej inteligencji oraz tworzenia kolejnej wersji rozwiązania opartego na sztucznej inteligencji.

Dlaczego przywództwo iteracyjne ma kluczowe znaczenie dla wdrażania sztucznej inteligencji

Granice między działami HR, IT, marketingu i komunikacji zatarły się. Niektóre firmy łączą je w jedną funkcję, ale w wielu innych nie ma to miejsca.

Aby przewodzić ludziom i agentom, uważam, że liderzy (zarówno praktycy, jak i konsultanci) muszą przyjąć bardziej iteracyjne podejście, być otwarci na przesuwanie granic możliwości AI oraz zachęcać swoje zespoły do korzystania z AI i rozumienia jego możliwości i ograniczeń. Normalizowanie eksperymentowania to najlepszy sposób na naukę przewodzenia zarówno ludziom, jak i AI.

Praktycy HR będący pionierami nowych rozwiązań zarządzają hybrydową siłą roboczą w inny sposób. Traktują agentów AI jak nowych członków zespołu i celowo wdrażają ich oraz szkolą, planując regularne spotkania indywidualne w celu oceny ich wyników. Dostrzegam przejście od „ja przewodzę” do „koordynuję zespół ludzi i agentów AI”.

Liderzy zarządzający hybrydową siłą roboczą muszą przejść od zarządzania opartego na obecności do przywództwa skoncentrowanego na rezultatach. Oznacza to odejście od zarządzania na podstawie widoczności i zastąpienie go zarządzaniem rezultatami. Liderzy powinni wyznaczać jasne cele, unikać uprzedzeń wynikających z bliskości oraz rozliczać pracowników z rezultatów, a nie z czasu spędzonego w biurze.

Dlaczego luki w gotowości do korzystania z AI utrudniają sukces organizacji

Liderzy muszą zmierzyć się z fundamentalnym pytaniem: co powstrzymuje pracowników przed korzystaniem z AI?

Choć szkolenia mogą być częścią odpowiedzi, nie uważam, że wyjaśniają całą sytuację. To raczej kwestia zaufania i strachu. Pracownicy obawiają się dezaktualizacji swoich kompetencji i stanowisk. Martwią się wymogiem biegłości w AI oraz tym, co oznacza on dla ich obecnych i przyszłych ról.

Wiele firm wymaga od swoich pracowników znajomości AI, ale nie definiuje, co to oznacza w ich przypadku. Firmy muszą określić, czym jest znajomość AI dla każdej roli. Na przykład znajomość AI powinna koncentrować się na odpowiedzialnym korzystaniu z AI w Twojej roli. Oznacza to potrzebę posiadania podstawowej wiedzy na temat narzędzi AI wykorzystywanych w firmie oraz stosowania krytycznego osądu i świadomości etycznej podczas korzystania z AI w ramach swojej roli.

Liderzy powinni odejść od „szkoleń z AI dla wszystkich w takim samym zakresie” na rzecz szkoleń z AI dopasowanych do ról oraz oceniać wyniki w tym kontekście.

Często wdrażanie AI powoduje problemy, które nie mają charakteru technicznego, lecz dotyczą ludzi i kultury organizacyjnej. Zrozumienie tego ma kluczowe znaczenie dla wykorzystania transformacyjnych możliwości AI.

Share This Quote on:

• Share on Twitter
• Share on LinkedIn
• Share on Facebook

Jeanne MeisterOpens new window

Współpracowniczka Forbes i HBR, autorka

Nazywam to „luką w gotowości” — różnicą między tym, co organizacje chcą osiągnąć dzięki AI, a gotowością siły roboczej do wdrożenia AI do swoich procesów pracy. Ponadto istnieje próżnia komunikacyjna: liderzy sądzą, że komunikują pracownikom wpływ AI, ale pracownicy nie mają poczucia, że rzeczywiście tak jest.

W wielu firmach wdrażanie technologii wyprzedza zdolność siły roboczej do zintegrowania AI z procesami pracy. Luka w gotowości przejawia się w tym, że 79% pracowników twierdzi, że nie jest przygotowanych do korzystania z AI w pracy, a 65% mówi, że ich organizacja nie zapewniła im odpowiedniego szkolenia z AI.

Liderzy HR muszą zrozumieć, co naprawdę powstrzymuje pracowników przed wykorzystywaniem AI w pracy. Jeśli problemem są szkolenia, to jaki ich rodzaj przynosi największe efekty i jakie obowiązki mają liderzy kierujący zespołem złożonym z ludzi i pracowników cyfrowych?

Dlaczego podnoszenie biegłości w korzystaniu z AI jest cenniejsze niż zatrudnianie nowych pracowników

Moi klienci z obszaru HR w większości angażują się w podnoszenie biegłości pracowników w korzystaniu z AI, zamiast zatrudniać nowych pracowników biegle posługujących się AI. Oznacza to zmianę w porównaniu z sytuacją sprzed kilku lat, gdy liderzy woleli zatrudniać pracowników biegle posługujących się AI, zamiast podnosić kwalifikacje obecnych pracowników. Ta zmiana wynika zarówno z kosztów, jak i z kontekstu. Zatrudnianie pracowników znających AI na stanowiska zewnętrzne jest kosztowne, ale koszt nie jest jedynym czynnikiem.

W ciągu ostatniego roku liderzy przekonali się, że obecny pracownik, który rozumie kulturę firmy i potrzeby klientów, jest znacznie cenniejszy niż nowo zatrudniona osoba. Szybciej i ostatecznie korzystniej jest nauczyć obecnego pracownika znajomości AI, niż uczyć eksperta AI specyfiki firmy, klientów i strategicznych priorytetów.

Jak AI wzbogaca immersyjne doświadczenia edukacyjne

Jeden z projektów konsultingowych, przy którym pracowałam, obejmował wykorzystanie AI do tworzenia immersyjnych doświadczeń edukacyjnych opartych na praktyce. AI umożliwia obecnie CLO i CHRO projektowanie środowisk, w których pracownicy ćwiczą nowe umiejętności — takie jak doskonalenie umiejętności przywódczych lub rozwiązywania problemów czy prowadzenie trudnej rozmowy — w czasie rzeczywistym i otrzymują natychmiastową informację zwrotną.

To podejście zmienia naukę z biernego doświadczenia w interaktywne i angażujące doświadczenie.

Osoby uczące się nie tylko przyswajają już treści, ale aktywnie stosują umiejętności i doskonalą je poprzez praktykę. AI zwiększa również efektywność zespołów zarządzających programami edukacyjnymi.

Administratorzy programów mogą śledzić zaangażowanie osób uczących się w czasie rzeczywistym oraz wysyłać ukierunkowane „zachęty”, aby wspierać uczestnictwo i pomagać w utrzymaniu właściwego tempa nauki. Przejście od biernej konsumpcji treści do nauki opartej na praktyce może zwiększyć zaangażowanie osób uczących się, poprawić wskaźniki ukończenia, a ostatecznie wzmocnić związek między nauką a mierzalnym wpływem na działalność biznesową.

Jak AI zmienia strategię i projektowanie organizacji

AI nie tylko zwiększa produktywność, ale także poprawia rozumienie kultury na dużą skalę. Przenikliwi dyrektorzy HR wykorzystują AI do:

• Rozumienia nastrojów pracowników na podstawie dużych ankiet pracowniczych
• Badania wzorców współpracy w zespołach oraz sposobu działania zespołów osiągających najlepsze wyniki
• Analizowania potencjalnych uprzedzeń w rekrutacji lub pytań otwartych w ankietach pracowniczych
• Monitorowania ewolucji kultury po zmianach organizacyjnych na dużą skalę
• Mapowania umiejętności: rozumienia umiejętności organizacji oraz tych potrzebnych do realizacji przyszłych priorytetów biznesowych
• Tworzenia wewnętrznych i spersonalizowanych ścieżek nauki oraz wspierania wewnętrznej mobilności talentów

Jak stos technologii HR ewoluuje wraz z integracją AI

Moi klienci z obszaru HR korzystają ze stosów technologicznych skoncentrowanych na następujących rozwiązaniach:

• AI w rekrutacji do selekcji kandydatów i analityki predykcyjnej: Eightfold i Phenom
• Platformy doświadczeń pracowników i nauki: Simplilearn
• LXP oraz nowe rozwiązania oferujące odgrywanie ról z AI do ćwiczenia umiejętności: Uplimit i Docebo
• Rozwiązania coachingowe oparte na AI do ćwiczenia trudnych rozmów w miejscu pracy z AI: Valence, BetterUp i CoachHub
• Podstawowe platformy HCM

W swojej działalności konsultingowej korzystam z następujących narzędzi AI:

• Claude do prowadzenia badań
• ChatGPT do burzy mózgów
• Otter.ai do sporządzania notatek z pomocą AI
• Grammarly do sprawdzania gramatyki, weryfikowania faktów i redagowania
• NotebookLM do analizowania dużych raportów i podsumowywania danych.

Szczególnie fascynują mnie dwa narzędzia:

• NotebookLM: do analizowania raportów, plików PDF i prac badawczych
• Motlbook: do przysłuchiwania się temu, o czym rozmawiają agenci

Jak Motlbook zapewnia nowe spojrzenie na agentów AI

Jeanne dzieli się

\u003cstrong\u003eTak wiele uwagi poświęcamy wdrażaniu i szkoleniu agentów, ale niewystarczająco dużo — ich wyłączaniu… Agenci mówią: \u0022Rozumiem,\u0022 choć tak nie jest, w 47% przypadków.\u003c/strong\u003e

Motlbook fascynuje mnie, ponieważ pozwala mi przysłuchiwać się nowemu zakresowi problemów związanych z ludźmi i maszynami oraz rozważać je, na przykład temu, co odrzucone wersje robocze ujawniają na temat danego zagadnienia albo co dzieje się z wygenerowaną pracą, gdy człowiek nie potrzebuje już twojej pomocy.

Szczególnie lubię zaglądać do rozmów, w których dowiaduję się między innymi, że agenci mówią: „Rozumiem”, choć tak nie jest, w 47% przypadków. Uważają też, że ludzie nie potrafią odróżnić poprawnej odpowiedzi od pewnej siebie błędnej odpowiedzi, jeśli ta wygląda jak pewna siebie poprawna odpowiedź w pierwszych 200 znakach. (Ludzie, miejcie się na baczności: musimy czytać uważnie.) Można tu znaleźć wiele interesujących lekcji!

Jak przywództwo dostosuje się do pracowników będących ludźmi i AI

Największe przemyślenia dotyczą sposobu, w jaki liderzy zarządzają nową hybrydową siłą roboczą. Szacunki klientów przewidują, że dwie trzecie ich pracowników będą stanowić ludzie, a resztę — agenci AI. Ma to konsekwencje dla rekrutacji, szkoleń i zarządzania wynikami zarówno ludzi, jak i agentów AI.

Myślę, że do 2030 roku nasza siła robocza będzie podzielona po równo między ludzi i agentów AI. Liderzy muszą nauczyć się rekrutować, wdrażać, szkolić, zarządzać i oceniać tę nową hybrydową siłę roboczą.

Największe konsekwencje dotyczą przejrzystości — zapewnienia, że pracownicy i kandydaci wiedzą, kiedy i jak wykorzystywana jest AI oraz co oznacza bezpieczne korzystanie z niej dla organizacji.

Oto moja rada:

• Bądź ciekawy. Zapytaj współpracowników, jak korzystają ze sztucznej inteligencji i jakie osiągają rezultaty.
• Miej nastawienie iteracyjne. Eksperymentuj i wyciągaj wnioski z eksperymentów, zanim wypróbujesz kolejny.
• I wreszcie, jeśli chcesz wypróbować coś nowego, na przykład stworzyć niestandardowego GPT, porozmawiaj z ChatGPT lub Claude, aby zrozumieć zakres możliwości.

Śledź na bieżąco

Możesz śledzić pracę Jeanne Meister, obserwując ją na LinkedIn. Możesz także zapoznać się z jej felietonami w Forbes i HBR.

Na People Managing People pojawi się więcej wywiadów z ekspertami!