ИИ усиливает разрыв между лучшими сотрудниками и остальными
Есть мнение, что ИИ поможет уравнять шансы между сотрудниками — такие инструменты дадут всем возможность работать продуктивнее и проявить себя. Однако исследования показывают обратное, пишет Wall Street Journal. Главными бенефициарами внедрения ИИ, скорее всего, станут не «середнячки», а лучшие сотрудники, которые уже и итак демонстрируют высокий уровень профессионализма и самостоятельности.
Эксперты считают, что если компании не примут меры, ИИ может не только увеличить разрыв в эффективности, но и создать напряжение внутри команд, снизить сплочённость и затруднить удержание талантов.
Есть мнение, что ИИ поможет уравнять шансы между сотрудниками — такие инструменты дадут всем возможность работать продуктивнее и проявить себя. Однако исследования показывают обратное, пишет Wall Street Journal. Главными бенефициарами внедрения ИИ, скорее всего, станут не «середнячки», а лучшие сотрудники, которые уже и итак демонстрируют высокий уровень профессионализма и самостоятельности.
Эксперты считают, что если компании не примут меры, ИИ может не только увеличить разрыв в эффективности, но и создать напряжение внутри команд, снизить сплочённость и затруднить удержание талантов.
Любые новые технологии первыми осваивают именно лучшие специалисты. Они быстрее разбираются в возможностях, находят нестандартные сценарии применения и используют новинки шире и глубже остальных.
ИИ развивается по тому же принципу. Исследования показывают, что сотрудники с глубокими знаниями в своей области получают от технологии значительно больше пользы. Они формулируют более точные запросы, умеют проверять и корректировать ответы, а также замечают ошибки, которые менее опытные коллеги могут пропустить.
Кроме того, высокорезультативные сотрудники обычно работают системно и структурированно. Именно такой подход позволяет ИИ-моделям выдавать максимально качественные результаты.
На ситуацию влияет и поведение менеджеров. Лучшие сотрудники, обладающие доверием и высоким статусом, чаще получают больше свободы для экспериментов с новыми технологиями. Они начинают тестировать ИИ-инструменты задолго до того, как компания официально внедряет их в процессы, и ошибки им обычно прощают легче.
Проблема усиливается тем, что заслуги таких сотрудников воспринимаются иначе. Когда вклад ИИ незаметен, коллеги и руководители склонны приписывать успех именно человеку, особенно если у него уже есть репутация сильного специалиста. А достижения менее уважаемых работников нередко списывают на ИИ, обесценивая их труд. В результате лучшие сотрудники укрепляют авторитет, а у остальных снижаются и возможности, и мотивация.
Чтобы ИИ не усиливал внутреннее неравенство, эксперты предлагают компаниям создать условия, где все сотрудники смогут безопасно тестировать ИИ-инструменты, не боясь ошибок, а также обучать их не только базовому использованию, но и продвинутым навыкам — написанию эффективных запросов, оценке качества результатов, делегированию задач. Кроме того, нужен обмен эффективными ИИ-процессами или шаблонами между сотрудниками, причём на уровне корпоративной культуры, чтобы они были доступны всей команде. Наконец, компаниям нужна прозрачная система оценки эффективности использования ИИ, чтобы одинаково справедливо признавать заслуги всех.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.