Компании активно внедряют искусственный интеллект, но сталкиваются с проблемой: сотрудники открывают инструменты, но не меняют подход к работе. Исследование Deloitte объясняет, как перейти от простого использования к реальной адаптации.
3 мин
Сегодня многие организации пытаются стимулировать использование искусственного интеллекта (ИИ) традиционными методами управления изменениями. Они привязывают активность в ИИ-системах к карьерному росту, оценке производительности и компенсациям. На бумаге метрики растут, но на практике трансформация часто не происходит. Сотрудники выполняют минимум действий для галочки и возвращаются к привычным методам работы.
Разница между «внедрением» и «адаптацией» становится ключевой проблемой для бизнеса. Внедрение показывает лишь то, что человек открыл программу. Оно ничего не говорит о том, изменилось ли его мышление, подход к принятию решений и способность создавать новую ценность.
Согласно отчету Deloitte о состоянии ИИ на предприятиях, за один год доступ сотрудников к инструментам искусственного интеллекта вырос на 50%. Однако менее 60% специалистов, имеющих такой доступ, используют ИИ в своей повседневной работе. Более того, 84% организаций до сих пор не перестроили рабочие процессы с учетом новых технологий.
Ценность ИИ не скрыта в наборе функций, которые можно активировать одним кликом. Она находится в пространстве взаимодействия человека и машины. Главный вопрос заключается в том, как люди учатся мыслить вместе с ИИ, спорить с ним, экспериментировать и перестраивать свои привычки.
Для успешной работы с ИИ требуются три ключевых типа поведения, которые невозможно измерить простыми метриками активности. Во-первых, это суждение — способность понимать, когда ИИ стоит доверять, а когда его выводы нужно подвергнуть сомнению или отвергнуть. Во-вторых, экспериментирование — постоянный поиск новых способов извлечения пользы из технологии. В-третьих, дивергентное мышление — защита и развитие оригинальной человеческой мысли, которая не должна заменяться машинными шаблонами.
Исследования показывают, что по мере того, как ответы ИИ становятся быстрее и увереннее, люди склонны снижать уровень критического контроля. Только половина руководителей регулярно проверяет качество результатов работы ИИ при принятии решений. Это повышает требования к человеческому суждению. Сотрудникам необходимо развивать метапознание (осознание собственного мышления) и системное мышление, чтобы видеть процесс целиком, а не только отдельные задачи, которые оптимизирует алгоритм.
Интересный пример приводит компания Gap Inc. Проанализировав взаимодействие сотрудников с ИИ, они выяснили важную закономерность. Специалисты, которые воспринимали ИИ как «вероятностного соавтора», требующего контекста и обратной связи, показывали лучшие результаты. Те же, кто относился к нему как к детерминированному инструменту, выдающему готовый и точный результат по запросу, справлялись хуже.
Переход от внедрения к адаптации требует изменения самой модели обучения. Вместо разовых запусков программ необходимо создавать циклы непрерывной адаптации. ИИ может выступать не только как инструмент для выполнения задач, но и как коуч, который задает уточняющие вопросы, предлагает альтернативные точки зрения и стимулирует рефлексию сотрудника. Только так можно развить когнитивные навыки более высокого порядка, необходимые для работы будущего.
Рост метрик использования ИИ не означает реальной трансформации бизнеса. Компании должны сместить фокус с контроля за частотой входов в систему на развитие у сотрудников новых когнитивных навыков и критического мышления.
Сотрудники, относящиеся к ИИ как к вероятностному соавтору, требующему диалога, работают эффективнее тех, кто ждет от него точных и готовых ответов, как от калькулятора.
