Kako izgraditi kulturu otvorenu prema AI-ju

Preskakanje tog pitanja neće učiniti da ono nestane. Samo znači da će ljudi sami pokušati pronaći odgovor – najčešće na najnegativniji mogući način. Zato o tome treba govoriti otvoreno i na vrijeme. Budite konkretni oko toga čemu AI služi i, jednako važno, čemu ne služi.

Neodređena uvjeravanja poput „ne brinite, cijenimo naše ljude” ne znače mnogo. Konkretna poruka ima puno veći učinak: „Ovaj alat može izraditi prvu verziju vašeg statusnog izvještaja; vi i dalje donosite ključne odluke i odgovarate za konačni rezultat.”

Taj strah nije ograničen na jednog nesigurnog inženjera. Adaptavistovo istraživanje Razumijevanje ljudske strane AI transformacije ove je godine obuhvatilo 2.500 knowledge workera, a 54% ispitanika reklo je da ih brine kako bi AI u sljedećih pet godina mogao smanjiti potrebu za njihovom ulogom.

Istovremeno, 52% redovito ispravlja sadržaj koji je generirao AI, a koji je izradio njihov kolega – tihi i nevidljivi trošak koji neki nazivaju „verification taxom” odnosno „cijenom provjere”.

Čak 65% ispitanika priznaje da osjeća nostalgiju za načinom rada prije pojave AI-ja.

To ne znači da ljudi odbacuju tehnologiju. Naprotiv, 73% kaže da im AI povećava učinkovitost, a 67% želi da njihova organizacija koristi više AI-ja, a ne manje.

Ovdje se ne radi o jednostavnom izboru između prihvaćanja i otpora. Kompetentnost i nelagoda često postoje istovremeno – u istoj osobi, iz dana u dan.

Kada sam počeo uvoditi AI, dijelio sam na Slacku stvarne, nesavršene verzije svog rada, a ne samo konačne, dotjerane rezultate.

Svi smo usred velikog novog vala učenja, ali nitko ne želi izgledati kao da zaostaje. Otkrio sam da je najbolji način da potaknete ljude na razgovor i eksperimentiranje taj da sami zaronite u to iskustvo i pokažete ne samo gdje ste bili uspješni, nego i gdje ste pogriješili.

Pokažite prompt koji nije funkcionirao. Priznajte da je neki rezultat zahtijevao tri kruga uređivanja.

Kada lider kojem ljudi vjeruju napiše: „AI me doveo 80 % puta, ali posljednjih 20 % ipak sam morao odraditi sam”, to vrijedi više od bilo kojeg pokazatelja usvajanja AI-ja na nadzornoj ploči.

Ako netko uz pomoć AI-ja pronađe brži način da postigne isti rezultat, to je uspjeh koji vrijedi prepoznati u razgovoru o učinku – a ne nešto što se samo neprimjetno uračuna u „produktivnost”.

U suprotnom šaljete pomiješanu poruku: Želimo da koristite nove alate, ali i dalje ćemo vas procjenjivati kao da ih ne koristite.

Kultura otvorena prema AI-ju takvo iskustvo smatra normalnim, a ne razlogom za odustajanje od alata.

Uvedite naviku provjeravanja AI rezultata na isti način na koji biste provjerili prvu verziju koju je izradio manje iskusan član tima – sa znatiželjom, a ne nepovjerenjem, i uz razumijevanje da je uređivanje sada sastavni dio posla.

Mnogi su ljudi navikli imati potpunu kontrolu nad svojim radom i ponosni su na konačni rezultat. No činjenica da AI može brzo izraditi sasvim pristojnu prvu verziju ne znači da trebamo očekivati da će se sve odraditi ubrzano, bez dovoljno vremena za provjeru i analizu.

Ono što ljude može iznenaditi jest činjenica da AI rezultat uvijek zahtijeva aktivnu provjeru, a ne samo prihvaćanje. AI je brz, ali ne poznaje vaš kontekst – odnos s korisnikom, interna ograničenja ili ono što nikada nije bilo zapisano.

To me podsjeća na trenutak kada prvi put prijeđete u viši menadžment i naučite delegirati zadatke u kojima ste nekoć bili stručnjak drugim ljudima.

To ne znači da se cijeli proces odvija bez vašeg sudjelovanja. Veći dio zadatka samo se prebacuje s vas na drugu osobu, ali i dalje morate predvidjeti vrijeme i trud za provjeru rezultata. Kod AI-ja je razlika u tome što on neće postupno razviti razinu stručnosti poput juniora. Vaša potreba za kritičkom provjerom zato ne nestaje.

Timovi koji su ovo dobro razumjeli AI-jevu su prvu verziju tretirali kao početnu točku koja i dalje zahtijeva ljudsku procjenu. Timovi koji su se mučili očekivali su da će se AI s vremenom sam prilagoditi njihovim potrebama. Neće.

S druge strane, kada im omogućite da otvoreno kažu što ne funkcionira, dobit ćete povratne informacije koje doista mogu poboljšati način na koji uvodite AI. To može biti jednostavan Slack kanal, mjesečni osvrt na iskustva ili čak petominutna anketa. Nije toliko važno koji ćete mehanizam odabrati koliko to da ga ljudi zaista doživljavaju kao siguran prostor za iskrenu povratnu informaciju.

Dajte ljudima prostor za to. Petnaest minuta na početku timskog sastanka. Zajednički dokument s promptovima koji su se pokazali korisnima. Bilo što što odgovara načinu rada vašeg tima – pod uvjetom da se događa dovoljno redovito da preraste u naviku, a ne ostane samo jednokratna aktivnost.

Postoji jedna važna odluka o dizajnu o kojoj se u ovim razgovorima rijetko govori: način na koji postavite sustave mjerenja može ili podržati kulturu koju želite izgraditi ili je potkopati.

Kada smo razvijali Workforce Intelligence za praćenje ulaganja u AI i njegova doprinosa poslovanju, namjerno smo se odlučili za rad na razini metapodataka – ID-eva sesija, naziva branchova, broja tokena i slično – umjesto sadržaja promptova.

Inženjeri će otvorenije koristiti AI kada vjeruju da se podaci koje prikupljate ne koriste kao alat za nadzor. To povjerenje počinje načinom na koji je alat dizajniran, a ne samo načinom na koji ga predstavljate zaposlenicima.

Danas isti onaj inženjer kojeg se sjećam kako govori da ne želi izgledati lijeno ima vlastite prilagođene rutine koje pokreće u Claude Code. Kada sam ga pitao kako je došao do toga, bio je vrlo iskren.

Rekao mi je da je došao do te točke jer je to jednostavno postao pametan način rada. Vidio je druge kako eksperimentiraju i razgovaraju o tome, počinju bez savršenog plana i zajedno rade na rješenju dok ono ne postane korisno – upravo ono o čemu svaki inženjer voli čuti. To je pobjeda kulture.

Nitko mu nije govorio što mora raditi niti je osjećao da mu je posao ugrožen ako odmah ne počne ostvarivati rezultate. Postojali su interes, prostor i vrijeme za nesavršen proces stvaranja – a rezultati su došli nakon toga.

Timovi kojima ste sve ovo vrijeme vjerovali da će obaviti posao, učinit će to ponovno.

Ako je ovo razgovor koji se u vašem timu stalno pokreće, ali nikako ne dolazi do konkretnog odgovora, naš AI Anxiety Panel mogao bi vam pomoći.

U utorak, 29. rujna, CPO kompanije Tempo Software Kevin Nanney i ja pridružujemo se Adaptavistu na virtualnom razgovoru o tome što nam zabrinutost zaposlenika zbog AI-ja zapravo govori i što lideri mogu učiniti prije nego što ljudi počnu tiho razmišljati o odlasku.