Od alata do suradnika: kako uz AI potaknuti kvalitetniju suradnju

Čak 65% zaposlenika redovito osjeća nostalgiju za načinom rada prije široke primjene AI-ja.

„Ljudi žele osjećati da su važni”, kaže Jobin. „Postoji osjećaj da, ako svi mogu raditi iste stvari, više nisam toliko važan.”

Dobar primjer je vibe coding. Čak i u našoj organizaciji primjećujemo da su upravo vrlo kompetentni ljudi često oprezniji prema AI-ju i više se prisjećaju načina rada prije njegove široke primjene.

„Prije su se svi oslanjali na te ljude da osmisle nešto novo i naprave nešto iznimno. Danas imaju osjećaj da svatko može napraviti nešto iznimno uz pomoć AI-ja. Možda to nije potpuno točno, ali tako ljudi doživljavaju situaciju.”

Prema Jobinu, taj se osjećaj vidi na nekoliko načina, između ostalog kroz sve veći pritisak da pojedinci stalno dokazuju svoju kreativnu vrijednost.

„Ljudi se također boje iznijeti svoje ideje jer AI može početi koristiti njihov rad. I zbog toga se javlja sve veći otpor.”

Jobin smatra da je upravo kreativnost područje u kojem ljudi mogu pokazati svoju najveću vrijednost – i da AI neće u potpunosti zamijeniti ljudsku stručnost.

„Problem koji danas vidimo jest da sve počinje izgledati isto i postaje monotono jer je velik dio sadržaja i rješenja napravljen uz pomoć istih AI alata. Potrebni su nam ljudi koji će stvari raditi drugačije. Ono što je drugačije ističe se u odnosu na konkurenciju, a ljudska kreativnost pritom je ključna.”

Istovremeno, jasno je da organizacije još uvijek traže najbolji način za primjenu AI-ja.

„Većina naših korisnika, osobito velikih organizacija, ulaže milijune u AI. Ali što onda s ljudima? Ta se pitanja već postavljaju i zbog toga zaposlenici počinju brinuti za sigurnost svojih radnih mjesta. Upravo to pokazuje i naše istraživanje.”

Za rukovoditelje je to pitanje ravnoteže. „Naravno da želite zadržati i razvijati svoje zaposlenike, ali istovremeno ulažete velika sredstva u AI inicijative, često na temelju odluka uprave. Ne možete uvijek imati jedno i drugo bez jasnog plana. Zato su kvalitetni temelji toliko važni. Nije dovoljno samo ubrzati procese – morate što prije ostvariti konkretnu poslovnu vrijednost i moći pokazati ROI.”

U našem istraživanju taj smo fenomen nazvali „verification tax”, odnosno dodatnim opterećenjem koje nastaje zbog potrebe za provjerom AI rezultata.

Podaci pokazuju da 42% zaposlenika troši više vremena na provjeru AI rezultata nego što ga uštedi njihovim korištenjem, dok 52% zaposlenika redovito ispravlja AI-generirani sadržaj ili rezultate koje su izradili njihovi kolege.

Ipak, prema Jobinu, moguće je da se nalazimo na početku pozitivnog trenda. Proizvođači tehnologije i same organizacije sve intenzivnije traže načine kako smanjiti potrebu za takvom dodatnom provjerom.

„Mnoge organizacije koje su počele uvoditi AI krenule su s lijeve strane životnog ciklusa razvoja softvera (SDLC), prvenstveno s pisanjem koda”, objašnjava Jobin. „Zato danas ljudi velik dio vremena troše na provjeru koda koji je generirao AI.”

No to se postupno mijenja.

„Očekujemo da će se potreba za takvom provjerom smanjivati jer platforme poput Atlassiana, GitLaba i Datadoga ugrađuju AI i u druge faze SDLC-a – testiranje, izgradnju i isporuku softvera – kako bi i ti procesi bili jednostavniji.”

Ljudski nadzor i stručnost i dalje su potrebni, ali uz manje ručnog rada. Organizacije zato sve više preispituju svoje razvojne procese i način rada. Razlog je jednostavan: AI vrlo često samo pojačava ono što već postoji u organizaciji.

„Ako nešto radite pogrešno, AI će taj problem samo dodatno povećati”, kaže Jobin. Zato vodeće organizacije prvo uređuju temelje – od podataka i infrastrukture do DevOps procesa. Tek kada su ti temelji kvalitetno postavljeni, mogu u potpunosti iskoristiti nove AI mogućnosti koje nude tehnološke platforme.

Riječ je o osjećaju da se brzina, količina i kvaliteta nečijeg rada neprestano uspoređuju s onime što može napraviti AI.

U našem istraživanju 50% zaposlenika navodi da ima upravo takav osjećaj. Sve više ljudi koristi AI kako bi pratili tempo posla, istovremeno strahujući da bi zbog toga njihova uloga mogla postati nepotrebna.

Za organizacije je zato važno izaći iz okvira razmišljanja „čovjek protiv stroja”. To nije uvijek jednostavno, osobito kada se rezultati uspoređuju kroz brojke i pokazatelje na dashboardima.

„Očito je da se ne možete natjecati sa strojevima – oni ne spavaju!” kaže Jobin. Umjesto toga, organizacije trebaju razmišljati o tome kako povećati utjecaj i vrijednost koju ljudi donose razvoju softvera.

Istovremeno, nalazimo se u prijelaznom razdoblju. Sve intenzivnije korištenje AI-ja, uključujući vibe coding, može dovesti do toga da ljudi rade više i duže, a pritom sve teže održavaju ravnotežu između poslovnog i privatnog života.

Takav način rada dugoročno nije održiv.

Istraživanja već pokazuju da ljudi koji u početku ostvaruju velike rezultate uz pomoć AI-ja s vremenom mogu usporiti i dosegnuti svojevrsnu granicu. Kao i kod tradicionalno pisanog koda, AI-generirani rezultat i dalje zahtijeva ljudski nadzor prije nego što se uvede u produkciju. Upravo se na toj točki danas pojavljuje dio problema s ravnotežom između automatizacije i ljudskog rada.

Čak 33% zaposlenika koji rade na poslovima temeljenima na znanju razmatra promjenu industrije kako bi se udaljili od utjecaja AI-ja, dok gotovo tri četvrtine (74%) aktivno uči nove vještine kako bi ostali relevantni na tržištu rada.

Što će onda najviše utjecati na to kako će se ljudi snaći u ovoj promjeni?

Prema Jobinu, velik dio odgovora leži u usavršavanju zaposlenika i kontinuiranom razvoju njihovih kompetencija.

„Neki ljudi već aktivno razvijaju svoje vještine i to je odlična stvar. Što bolje razumijete tehnologiju, to ćete realnije moći procijeniti što je s njom zaista moguće napraviti. Često upravo tada shvatite da neki od strahova koje ste imali zapravo nisu utemeljeni.”

Isto vrijedi i za rukovoditelje. „Mnogi lideri još uvijek ne razumiju stvarne mogućnosti AI-ja, dok ih drugi precjenjuju. Zbog toga, često i nesvjesno, donose odluke bez dovoljno informacija. To može izazvati puno nepotrebne panike. Kada ljudi shvate što AI zaista može i kako ga mogu iskoristiti za ostvarivanje poslovne vrijednosti, postaje jasno da su im i dalje potrebni ljudi koji će tu tehnologiju znati pravilno primijeniti. Tada strah da će ljudski rad postati nepotreban postupno nestaje.”