Josh Bersin, ekspert HR i autor bestsellerów, wyjaśnia, jak liderzy HR mogą tworzyć „superpracowników” przyszłości
Josh Bersin ma za sobą długą karierę, podczas której kierował inżynierią, HR i zarządzaniem talentami w firmach takich jak Exxon i IBM. Obecnie pomaga kadrze zarządzającej i organizacjom wykorzystywać sztuczną inteligencję do przeobrażania się. Niedawno stworzył również asystenta AI o nazwie Galileo, który już odpowiada za jedną trzecią działalności jego firmy.
Josh Bersin
Założyciel firmy The Josh Bersin Company
AI tworzy superpracowników — ale tylko przy zaangażowanym przywództwie: Prawdziwa wartość AI nie polega wyłącznie na szybkości czy automatyzacji, lecz na przeprojektowywaniu przepływów pracy. Liderzy muszą aktywnie korzystać z AI, dawać przykład eksperymentowania i przemyśleć pracę od początku do końca, aby uwolnić wykładniczy wzrost produktywności.
Ciekawość i sceptycyzm są obecnie kluczowymi umiejętnościami przywódczymi: Liderzy osiągający najlepsze wyniki kwestionują rezultaty, rozumieją jakość danych i traktują AI jako narzędzie do weryfikowania hipotez, a nie jako źródło prawdy.
Największa szansa dla HR związana z AI ma charakter strategiczny, a nie transakcyjny: Najwyższy zwrot z inwestycji zapewniają wdrażanie, uczenie się, mobilność i planowanie zatrudnienia wspierane przez AI, a nie podstawowe narzędzia zwiększające produktywność.
Usiedliśmy z Joshem, aby dowiedzieć się, jak liderzy HR mogą tworzyć „superpracowników” przyszłości. Oto, co miał do powiedzenia.
Kariera w IT, przywództwie, e-learningu i zarządzaniu talentami
Moja kariera obejmuje ponad 20 lat pracy jako pracownik i lider, kilka lat jako przedsiębiorca oraz kolejne trzy dekady jako starszy doradca HR, konsultant i badacz.
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
Karierę rozpocząłem jako inżynier. Następnie pracowałem w IT — spędziłem dwa lata w Exxon, dziesięć lat w IBM i osiem lat w Sybase. W 1998 roku dołączyłem do raczkującej branży e-learningowej, podejmując pracę w startupie. Rozwinęliśmy tę firmę, a ostatecznie sprzedaliśmy ją większemu przedsiębiorstwu. Nagle zacząłem być postrzegany jako ekspert w dziedzinie szkoleń, nauki online i zarządzania talentami.
W 2001 roku, tuż po zamachach z 11 września, zostałem zwolniony podczas pęknięcia bańki internetowej i uznałem, że nadszedł czas, abym został analitykiem. Początkowo skupiłem się na e-learningu — był to wówczas bardzo ważny temat. Następnie rozszerzyłem zakres naszej działalności i wraz ze wspólnikiem zbudowałem Bersin & Associates, firmę badawczo-doradczą skoncentrowaną na wszystkich obszarach HR.
Moje doświadczenie technologiczne zapewnia mi ogromną wiedzę we wszystkich obszarach technologii HR, danych i sztucznej inteligencji. Czuję się szczęśliwy, że mogę łączyć własne doświadczenie przywódcze, czas spędzony na zarządzaniu w dużych firmach oraz pracę analityka, aby pomagać zespołom HR i liderom w przekształcaniu swoich firm, organizacji i osobistych karier.
Firma Josha Bersina może być mała, ale jest niezwykle silna. Dzięki zespołowi 50 światowej klasy osób jesteśmy płaską, „gęstą talentowo” firmą, w której każdy pracuje z klientami i wykładniczo przyczynia się do naszego ogólnego sukcesu. Nauczyłem się przyciągać wyjątkowych ludzi, którzy wierzą w naszą misję i chcą zmieniać świat pracy. Jak dotąd wygląda na to, że to podejście się sprawdza.
Dyrektorzy ds. zasobów ludzkich muszą teraz dobrze poznać technologie i nowe funkcje, ściśle współpracować z zespołami IT i zespołami ds. danych oraz ustanowić ramy doradcze i zarządcze, które pomogą firmie tworzyć solidne plany działań dla wartościowych projektów wykorzystujących sztuczną inteligencję.
Dlaczego wdrażanie sztucznej inteligencji jest największą zmianą, przed którą stoją dziś liderzy HR
Zdecydowanie największym nowym wyzwaniem ostatnich lat jest wdrażanie, implementacja i wykorzystywanie sztucznej inteligencji w miejscu pracy.
Dyrektorzy ds. zasobów ludzkich muszą teraz dobrze poznać technologie i nowe funkcje, ściśle współpracować z zespołami IT i zespołami ds. danych oraz ustanowić ramy doradcze i zarządcze, które pomogą firmie tworzyć solidne plany działań dla wartościowych projektów wykorzystujących sztuczną inteligencję.
W związku z tym skupiłem się na pomaganiu organizacjom w integrowaniu sztucznej inteligencji ze wszystkimi poziomami podejmowania decyzji, zarządzania talentami i planowania strategicznego. Szacuję, że 80–90% mojego czasu spędzam na rozmowach z dyrektorami ds. zasobów ludzkich i innymi starszymi liderami o tym, jak powinni podchodzić do sztucznej inteligencji w HR — nie tylko w kontekście swoich pracowników, choć jest to ważne, lecz także jako strategicznego czynnika umożliwiającego zmianę.
Dlaczego liderzy muszą osobiście zaangażować się w sztuczną inteligencję, aby doprowadzić do rzeczywistej transformacji
Na początku ery komputerów IBM PC wielu menedżerów unikało komputerów, pozostawiając zadania sekretarkom. Takie podejście już się nie sprawdza.
Sztuczna inteligencja ma transformacyjny wpływ na tak wiele różnych obszarów współczesnego biznesu i społeczeństwa. Liderzy muszą osobiście zaangażować się w tę technologię. Muszą ją zrozumieć.
Co więcej, muszą ułatwiać eksperymentowanie i dawać temu przykład. Sztuczna inteligencja jest na tyle elastyczna, że każdy może jej używać lub ją rozwijać, dlatego ułatwianie eksperymentowania stało się kluczową cechą przywództwa.
W swoim przywództwie staram się nie tylko mówić o działaniu, ale także codziennie dawać przykład własnym postępowaniem.
Jak liderzy mogą ustanowić jasne podstawowe zasady odpowiedzialnego korzystania ze sztucznej inteligencji
Każdy może z łatwością uzyskać dostęp do chatbota, zadawać mu pytania, a następnie wejść na spotkanie z informacjami, które mogą być prawidłowe albo nie. Oznacza to, że liderzy muszą ustanowić podstawowe zasady.
- Skąd będziemy pozyskiwać nasze dane?
- Czy możemy im ufać?
- Czy stworzymy własne wewnętrzne narzędzia, aby zapewnić dokładność i niezawodność?
Większość firm opracowuje obecnie wewnętrzne narzędzia sztucznej inteligencji, aby uniemożliwić pracownikom wychodzenie do internetu i sprowadzanie danych, które mogą być niewiarygodne. Równie ważne jest tworzenie środowiska, w którym ludzie mogą na nowo kształtować swoje stanowiska i sposób pracy.
Większość osób błędnie rozumie rzeczywisty zwrot z inwestycji w AI. Nie chodzi o szybsze czytanie wiadomości e-mail ani tworzenie wykresu na podstawie arkusza kalkulacyjnego; chodzi o całkowite przemyślenie przepływu pracy, budowanie własnych agentów do automatyzacji pracy, a następnie analizowanie przepływów pracy w ramach wielu stanowisk, aby automatyzować większe procesy, takie jak doświadczenia klienta, doświadczenia pracowników, rekrutacja, nauka i tak dalej.
Każdy może z łatwością uzyskać dostęp do chatbota, zadawać mu pytania, a następnie przyjść na spotkanie z informacjami, które mogą być poprawne, ale nie muszą. Oznacza to, że liderzy muszą ustalić podstawowe zasady.
Jak AI umożliwia pracownikom i menedżerom o nadzwyczajnych możliwościach
AI zmienia obszar L&D i HR, ale dociera również do wcześniej pomijanej części siły roboczej: pracowników pierwszej linii oraz pracowników bez stałego miejsca pracy przy biurku. Ta transformacja oparta na AI zasadniczo zmienia sposób funkcjonowania organizacji od podstaw aż po najwyższe szczeble.
To uświadomienie doprowadziło nas do określenia, którego używamy — „superpracownicy” — czyli pracownicy wspierani przez agentów i systemy AI, które zwiększają ich produktywność i efekty pracy.
„Supermenedżerowie” to z kolei liderzy skoncentrowani na człowieku, których również wspiera AI. Tworzą kulturę eksperymentowania, zapewniają zespołom autonomię, wykorzystują AI do spersonalizowanego rozwoju, demokratyzują dostęp do możliwości i rozwoju oraz traktują przejrzystość jako priorytet.
Więcej informacji o tych koncepcjach znajdziesz tutaj oraz tutaj.
Dlaczego kwestionowanie danych wygenerowanych przez AI jest obecnie kluczową umiejętnością przywódczą
W tradycyjnych systemach drobne problemy z danymi nie mają większego znaczenia i wywierają ograniczony wpływ. Jednak w kontekście AI nawet niewielka ilość zanieczyszczonych danych może rozprzestrzenić się na niezliczone zapytania, wpływając na decyzje i spostrzeżenia na dużą skalę.
Oznacza to, że każda osoba korzystająca z tych systemów (a obecnie jest to praktycznie każdy) musi rozumieć związane z nimi wyzwania dotyczące danych.
To, że duży model językowy udziela pewnej odpowiedzi, nie oznacza, że jest ona poprawna. Użytkownicy powinni przyjąć podejście naukowe: kwestionować te odpowiedzi, weryfikować dane i upewniać się, że spostrzeżenia są rzeczywiście wiarygodne.
A jeśli zajmujesz się wdrażaniem systemu AI, pamiętaj, że poświęcisz dużo czasu na jakość danych, własność danych i zarządzanie nimi — obszary, które wcześniej być może można było potraktować bardziej beztrosko.
W naszym przypadku praca obejmuje badania jakościowe i ilościowe, często o dużej głębokości i złożoności. Gdyby analityk przyszedł do mnie i powiedział, że właśnie użył ChatGPT do napisania badania, za które ktoś zapłacił tysiące dolarów, nie sądzę, żeby tego samego popołudnia nadal tu pracował.
Chcę natomiast, aby pokazywali mi, jak przeprowadzaliby analizy i badali scenariusze „co, jeśli”, korzystając z miliardów punktów danych dostarczanych przez naszych partnerów zajmujących się analizą talentów. To umiejętność techniczna.
Jak liderzy mogą zbudować rzeczywiste zrozumienie AI w organizacjach
Drugą, równie ważną umiejętnością jest zrozumienie głębi i możliwości AI, a nie traktowanie go wyłącznie jako narzędzia do wyszukiwania.
Większość osób nie wykorzystuje tych systemów w pełni; nie stawia im wystarczająco wysokich wymagań, więc nie uzyskuje dużej wartości. W rzeczywistości powiedziałbym, że większość osób korzystających z Sora lub TikToka do tworzenia treści opartych na AI jest prawdopodobnie bardziej zaawansowana niż przeciętny pracownik biurowy, który używa AI tylko do czytania wiadomości e-mail.
Dlatego kultura eksperymentowania jest tak ważna. Podobnie jak kultura uczenia się od innych.
Zrozumienie AI wymaga czasu. Nie jest to coś, czego można po prostu nauczyć się na kursie i uznać temat za zakończony; każdy musi korzystać z AI w inny sposób, ponieważ AI dostosowuje się do użytkownika i uczy się na podstawie jego interakcji. Są to systemy niedeterministyczne — w przeciwieństwie do systemu ERP, w którym wprowadzasz dane do stałych pól, AI można wykorzystywać na niezliczone sposoby.
Zrozumienie możliwości AI wymaga ciekawości. Im bardziej ktoś jest ciekawy, tym ciekawsze zastosowania stworzy. Zastosowania te będą bezpośrednio i znacząco wpływać na jego produktywność i efektywność. W rezultacie osoby, którym brakuje ciekawości, ryzykują pozostanie w tyle.
To organizacje powinny zachęcać do ciekawości, traktując eksperymentowanie i naukę jako umiejętności.
Oparty na AI zestaw narzędzi HR wspierający naukę, wnioski i skalowanie
Naszym głównym silnikiem jest Sana AI. Korzystamy również z narzędzi takich jak edytor wideo AI Synthesia.
Korzystamy też wewnętrznie z naszego własnego narzędzia Galileo do niemal wszystkiego innego. Każdego dnia podsumowuje ono spotkania, przeszukuje duże ilości danych i zapewnia niezwykle przydatną pamięć organizacyjną. Staje się niezbędne do rejestrowania spostrzeżeń i zachowywania ciągłości między projektami.
Zbudowaliśmy je z wykorzystaniem wielu dużych modeli językowych, w tym ChatGPT, Claude i innych narzędzi generatywnej AI.
Jak AI zmienia HR, L&D i dostęp do wiedzy
Podczas przebudowy procesów z wykorzystaniem AI koncentrujemy się przede wszystkim na HR i L&D. Usprawniliśmy wyszukiwanie kandydatów, poprawiliśmy dopasowywanie talentów i stworzyliśmy spersonalizowane ścieżki rozwoju.
Wykorzystujemy również technologię cyfrowego bliźniaka, która umożliwia nam szybkie uzyskiwanie informacji od dowolnej osoby w firmie bez przeszkadzania jej. To pozwoliło nam zaoszczędzić wiele czasu. Korzystamy z niej także, aby w niezwykle zintegrowany sposób odpowiadać na pytania takie jak „Jaki jest status umowy XYZ?” lub „Pokaż mi wszystkie rozmowy z firmą ABC”.
Dlaczego liderzy muszą zachować sceptycyzm wobec pewności siebie i wygody AI
Nie obawiam się, że AI odbierze ludziom pracę, ale jest coś, co mnie niepokoi: czy ludzie wystarczająco szybko uczą się o fundamentalnych ograniczeniach AI?
Te systemy są niebezpiecznie pewne siebie, ale często się mylą. Używam sformułowania: „Nie zawsze mają rację, ale rzadko mają wątpliwości”. Modele dostępne publicznie nigdy nie mówią: „Nie znam odpowiedzi na to pytanie”, a to stanowi poważny problem.
W tej nowej erze ważne jest, aby na zawsze zachować ciekawość i odrobinę sceptycyzmu, kwestionować te systemy, zamiast zakładać, że odpowiedź AI jest zawsze prawidłowa.
Intuicja podpowiada mi, że gdy nauczymy się pracować z AI, będzie to ciemna strona wygody, podobnie jak brak prywatności był ceną, którą zapłaciliśmy za wygodę korzystania ze smartfonów.
Jak liderzy HR mogą koncentrować się na procesach AI zapewniających wysoki zwrot z inwestycji
Oto moja rada: wybierzcie jeden kierunek.
Skoncentrujcie się na obszarach zastosowań i przypadkach użycia o największym znaczeniu strategicznym. Może się wydawać, że udostępnienie wszystkim narzędzia do spotkań jest świetnym pomysłem, ale być może większą szansą jest usprawnienie globalnego wdrażania, szkoleń i mobilności pracowników.
Współpracujcie z działem IT. Potrzebujecie ustandaryzowanego zestawu narzędzi, aby pracownicy nie korzystali w Internecie z czegokolwiek, co uda im się znaleźć. Gdy zatwierdzone technologie i sposoby ich wykorzystania zostaną właściwie i bezpiecznie określone, wdrażajcie kolejne wersje narzędzi i uczcie pracowników, co nowego pojawiło się w ciągu ostatniego tygodnia lub dwóch. Dokładnie tak robimy tutaj.
Jeśli chodzi o architekturę AI, nie ma jednego rozwiązania odpowiedniego dla wszystkich. Niektóre firmy zabraniają wykorzystywania jakichkolwiek danych zewnętrznych. Wiele z nich ogranicza też wykorzystywanie danych wewnętrznych w systemach AI do tych zatwierdzonych przez dział IT. Zasady te trzeba określić w ramach własnego środowiska.
Jednak z tego, co obserwuję w ciągu ostatnich dwóch lat, wynika, że prawdziwe innowacje nie będą pochodzić od OpenAI i innych gigantów AI, lecz od użytkowników biznesowych, którzy odkrywają, jak wykorzystywać AI do tworzenia lepszych modeli biznesowych, produktów i usług.
Dlatego superpracownicy kierowani przez supermenedżerów mają znacznie większe znaczenie niż sama liczba bilionów tokenów, które system może przetworzyć.
Skoncentrujcie się na obszarach zastosowań i przypadkach użycia o największym znaczeniu strategicznym. Może się wydawać, że udostępnienie wszystkim narzędzia do spotkań jest świetnym pomysłem, ale być może większą szansą jest usprawnienie globalnego wdrażania, szkoleń i mobilności pracowników.
Dlaczego ciekawość jest najważniejszą umiejętnością liderów ery AI
I jeszcze jedna rzecz. Najbardziej inspirujący liderzy, których spotykam, nie są najbardziej pewni siebie ani aroganccy — są najbardziej ciekawi i nieustannie się uczą.
W przyszłym roku skończę 70 lat, a mimo to w wielu aspektach wciąż czuję się jak nastolatek, który każdego dnia uczy się, jak przewodzić i jak pomagać innym.
Zachowajcie pokorę i nie przestawajcie się uczyć
Śledźcie nasze działania
Możesz śledzić pracę Josha Bersina na LinkedIn i jego stronie internetowej, gdzie nadal edukuje liderów HR w zakresie właściwego wdrażania AI. Sprawdź też jego narzędzie AI, Galileo.
Wkrótce pojawią się kolejne wywiady z ekspertami na People Managing People!
Gotowi, by na nowo przemyśleć erę AI?
Dołącz do społeczności People Managing People. Bezpłatne konta zapewniają cotygodniowe informacje, praktyczne rozwiązania i strategie sprawdzone przez innych specjalistów, które pomogą Ci przewodzić mądrzej, a nie ciężej.
