W 2022 roku zostałem zatrudniony do rozwijania operacji AI w startupie zajmującym się technologią medyczną. W tamtym czasie byliśmy pionierami w wykorzystaniu sztucznej inteligencji w opiece zdrowotnej, co wymagało znacznego nadzoru ze strony człowieka, aż pewnego dnia tak się nie stało. Wypuszczono GPT-4 i po krótkim czasie zdałem sobie sprawę, że moja rola nie ma już sensu. Do tego samego wniosku doszedł mój pracodawca. Nie było planu przekwalifikowania się ani wykorzystania moich umiejętności do nowej wersji pracy. Moja praca właśnie zniknęła.
Mówię to nie jako ostrzeżenie, ale dla kontekstu. Kiedy widzę, że fala masowych zwolnień jest uzasadniona transformacją AI, nie czytam tego z dystansu. Byłem po drugiej stronie tej decyzji.
Czego nauczyłem się schodząc na dół
Teraz rozumiem, czego wtedy nie do końca dostrzegałam, że mój pracodawca nie przechodził transformacji. Optymalizowali. Zwolnienia oferują jasną matematykę. Oferują natychmiastowe oszczędności i prostą historię dla zarządów chcących zobaczyć zwrot z inwestycji w sztuczną inteligencję. To, czego nie oferują, to większe możliwości, twórczy wpływ lub nowe rodzaje pracy. Byłem kosztem, który zniknął. Podstawowe pytanie dotyczące wydajności: czym powinna stać się ta praca? – nigdy nie został zapytany.
Kiedy firmy takie jak Meta i Microsoft zwalniają dziesiątki tysięcy pracowników, wielu liderów postrzega to jako niezbędny krok, aby stać się bardziej „rodzimymi w AI”. Rozpoznaję, co się naprawdę dzieje. Wybierają szybszą ścieżkę do efektywności, a nie trudniejszą ścieżkę do wymyślenia na nowo. Odkładają swoją drogę do transformacji, ponieważ jest ona łatwiejsza niż rekonfiguracja sposobu wykonywania pracy. Znam różnicę między tymi dwiema rzeczami z pierwszej ręki.
Co zrobiłem inaczej
Dziś prowadzę AI Operations w Pearl, firmie zajmującej się sztuczną inteligencją dla freelancerów, gdzie obraliśmy inną ścieżkę: podnoszenie kwalifikacji pracowników, przekształcanie ról i prowadzenie niewygodnych rozmów wcześniej, niż większość firm jest na to gotowa. Jedna z tych rozmów rzuca się w oczy.
Ściśle współpracuję z autorem tekstów technicznych, który niedawno zadał pytanie, o którym wielu pracowników po cichu myśli: „Sztuczna inteligencja może wykonać za mnie wiele pracy, więc jakie jest teraz moje zadanie?” Zdał sobie sprawę, że duża część wartości, którą wniósł – pisanie, redagowanie i udoskonalanie dokumentacji – jest teraz dostępna dla każdego, kto skutecznie korzysta ze sztucznej inteligencji. Od razu rozpoznałem ten moment. Przeżyłem to.
Różnica polegała na tym, że tym razem nie uniknęliśmy pytania. Odpowiedzieliśmy na to razem. Dziś działa jako cały dział pisarstwa technicznego z zespołem agentów sztucznej inteligencji, którzy pomagają mu korygować, edytować i standaryzować treści. Jest także właścicielem naszego wewnętrznego intranetu, którego funkcja często zawodzi, ponieważ polega na ciągłych, ręcznych aktualizacjach. Zamiast gonić zespoły za aktualizacjami, użyj sztucznej inteligencji do gromadzenia, organizowania i aktualizowania treści w różnych działach, zamieniając zazwyczaj przestarzały system w żywe źródło prawdy. Całkowicie samodzielnie skróciła czas zwykle wymagany do utrzymania tego systemu o 95%.
To zadziałało, ponieważ od początku szczerze rozmawialiśmy o tym, jak sztuczna inteligencja zmienia pracę. Programy takie jak nasza inicjatywa AI Champions, w ramach której liderzy z poszczególnych działów przeznaczają 10% swojego czasu na badanie i tworzenie przepływów pracy opartych na sztucznej inteligencji, pomogły w normalizacji eksperymentów i ułatwiły prowadzenie szczerych rozmów na temat ewolucji ról.
Wzór, który rozwija się na dużą skalę
To szansa, której brakuje firmom. Kiedy liderzy unikają wcześniejszego przedefiniowania ról, tworzą się czasy, w których zwolnienia wydają się nieuniknione. Zespoły budzą się i zauważają setki osób, których dawne stanowiska już nie istnieją i nie mają jasnego planu na przyszłość. W tym momencie zwolnienia stają się reakcją na bierność. Jest to porażka przywództwa, a nie konsekwencja sztucznej inteligencji.
Firmy, które naprawdę dokonują transformacji dzięki sztucznej inteligencji, robią coś znacznie trudniejszego niż wprowadzanie redukcji zatrudnienia. Uznają, że sama praca się zmienia i aktywnie ją projektują. Przekwalifikowują pracowników, rozmieszczają ich na nowych stanowiskach i na nowo definiują, jak wygląda „dobra” praca w środowisku wyposażonym w sztuczną inteligencję.
Nie jest to łatwe, zwłaszcza na dużą skalę. O wiele łatwiej jest powiedzieć każdemu działowi, aby zredukował zatrudnienie o 20% i „rozmyślił to”. Duże organizacje są zoptymalizowane pod kątem tego typu dyrektyw. A kiedy zarządy żądają wyników w ciągu jednego kwartału, liderzy często nie dokonują zwolnień, ponieważ uważają, że ich pracownicy są natychmiastowi i zdecydowani.
Istnieje jednak głębsze ryzyko: zwolnienia tworzą spiralę spadkową. Sztuczna inteligencja będzie w dalszym ciągu udoskonalana, więc jeśli każda nowa fala możliwości spotka się z kolejną rundą ograniczania rozmiarów, firmy będą stopniowo zmniejszać swoje rozmiary i coraz bardziej polegać na technologii, aż nie będzie już nic do transformacji. Firmy te przetrwają, ale nie będą ewoluować. Stają się mniejszymi wersjami samych siebie, zdolnymi do wykonania tej samej ilości pracy przy mniejszej liczbie osób, podczas gdy organizacje bardziej elastyczne zwiększają swój zasięg i wydajność dzięki tym samym zespołom.
Podział już się formuje
Wciąż jesteśmy na wczesnym etapie tej transformacji, ale pojawia się wyraźny podział. Z jednej strony są firmy, które traktują sztuczną inteligencję jako uzasadnienie redukcji zatrudnienia. Z drugiej strony są firmy, które traktują to jako katalizator do odkrywania na nowo. Różnica będzie sprowadzać się do tego, czy liderzy wybiorą transformację napędzaną długoterminowym rozwojem zdolności, a nie krótkoterminową presją.
Firmy, które dobrze sobie z tym poradzą, nie będą tymi, które nigdy nie doświadczyły zakłóceń. To oni wyciągną wnioski z tej sytuacji i zbudują struktury, aby poradzić sobie z następną falą, zanim ona nadejdzie.
Sztuczna inteligencja nie tylko zmniejsza siłę roboczą. Pomnaża to, co organizacje mogą osiągnąć, jeśli ludzie otrzymają strukturę umożliwiającą ewolucję wraz z nią. Wiem o tym, ponieważ musiałem znaleźć tę strukturę dla siebie, a teraz pomogłem też komuś innemu ją znaleźć. Możesz odłożyć na bok swoją drogę do transformacji i mieć nadzieję, że efektywność poprowadzi Cię do przodu. Możesz też wykonać cięższą pracę. Wiem, dokąd prowadzi ten pierwszy.
Opinie wyrażone w komentarzach Fortune.com są wyłącznie poglądami ich autorów i niekoniecznie odzwierciedlają opinie i przekonania Fortune.
