В-третьих, организациям следует всячески поощрять пользователей ИИ и расширять число людей, использующих ИИ в целом. Это значит не только разрешить использование ИИ, но и предложить существенное вознаграждение людям, нашедшим значительные возможности для использования ИИ. Подумайте о денежных призах, покрывающих годовую зарплату. Продвижение по службе. Угловые офисы. Возможность всегда работать из дома. Учитывая потенциальный рост производительности за счет LLM, это небольшая цена за действительно прорывные инновации. К тому же крупные стимулы показывают, что организация серьезно относится к этому вопросу.
Наконец, компаниям необходимо задуматься о другом компоненте эффективного использования ИИ: о системах. Давление на организации, вынуждающее их занять позицию в отношении технологии, которая затрагивает их наиболее высокооплачиваемых работников, будет огромным, как и ценность того, что эти работники станут более продуктивными. Без фундаментальной перестройки методов работы организаций преимущества ИИ никогда не будут признаны.
От задач к системам
Мы часто принимаем как должное системы, которые используются для структурирования и координации работы в наших организациях. Мы полагаем, что они являются естественными способами выполнения работы. Но на самом деле они являются историческими артефактами, сформированными технологическими и социальными условиями своего времени. Например, организационная схема была изначально создана для управления железными дорогами в 1850-х годах. Разработанная ранними железнодорожными баронами, она создала иерархическую систему полномочий, ответственности и коммуникаций, которая позволяла им контролировать и отслеживать работу своей железнодорожной империи. Благодаря телеграфу они объединили людей в четкую иерархию, где боссы отдавали приказы, которые по рельсам и телеграфным линиям поступали к рабочим, находящимся в самом низу таблицы . Система оказалась настолько успешной, что вскоре ее переняли другие отрасли и организации, став стандартной моделью бюрократии в двадцатом веке.
Другая система возникла на основе иного сочетания человеческих ограничений и технологий: сборочный конвейер. Эта система, созданная Генри Фордом в начале двадцатого века, позволила его компании наладить массовое производство автомобилей с меньшими затратами и большей скоростью. Он понял, что люди не очень хороши в выполнении сложных и разнообразных задач, но очень хороши в выполнении простой и повторяющейся работы. Он также заметил, что технологии могут помочь ему синхронизировать и оптимизировать рабочий процесс, используя стандартизированные инструменты и детали, а также новые технологии, такие как конвейерные ленты и таймеры. Он разделил производственный процесс на небольшие и простые задачи и поручил их рабочим, которые выполняли их многократно и эффективно. Его система была настолько успешной, что произвела революцию в обрабатывающей промышленности, создав экономию на масштабе и объеме производства и обеспечив массовое потребление и персонализацию.
Интернет ознаменовал собой еще один новый набор технологий для организации и контроля работы, поэтому в последние десятилетия мы наблюдаем появление новых систем организации труда и управления, таких как гибкая разработка программного обеспечения, бережливое производство, холакратия и самоуправляемые команды. Эти тенденции в управлении, вызванные волнами инструментов, начиная от электронной почты и заканчивая сложным корпоративным программным обеспечением, приняли новые, основанные на данных подходы к организации работы. Но, как и все предыдущие, они по-прежнему опираются на человеческие возможности и ограничения. Человеческое внимание по-прежнему ограничено, наши эмоции по-прежнему важны, а работникам по-прежнему нужны перерывы на туалет. Технологии меняются, но работники и менеджеры остаются людьми.
Именно это может изменить ИИ. Выступая в роли коинтеллекта, управляющего работой или, по крайней мере, помогающего менеджерам управлять работой, расширенные возможности ИИ могут радикально изменить отношение к работе. Один ИИ может общаться с сотнями работников, предлагая советы и контролируя производительность. Он может наставлять, а может манипулировать. Они могут направлять решения, как тонко, так и открыто.