Kuulasin hiljuti HBRi Ideacasti saadet AI automaatika põhjustatud igavusest, mida tunnevad andmetega töötavad teadmisi rakendavad inimesed ja kuidas töökoha peab ümber kujundama, et inimese panus oleks jätkuvalt kõrge.
Tehisintellekti (AI) ja automatiseerimise kiire areng on loonud ettevõtetele uusi võimalusi, kuid sellega kaasneb ka uus väljakutse – kognitiivne igavus. Kui AI võtab üle korduvaid ja keerulisi ülesandeid, võib inimestel tekkida tunne, et nende töö on vähem kaasahaarav ja stimuleeriv. See omakorda põhjustab motivatsiooni langust ja rahulolematust tööga.
Suure osa teadmustöötaja tööst on võimalik tänu AI arengutele automatiseerida – andmete otsimine, andmete korrastamine, andmete kategoriseerimine, dokumendi mustandi koostamine jne. Kuna suur osa oskustest, mis on seotud nende tööetappidega, muutuvad üle öö vähem väärtuslikuks, tunnevad inimesed ennast ebakindlalt.
Miks tunnevad töötajad ennast ebakindlalt:
- Väljakutse puudumine: AI automatiseerib sageli ülesandeid, mis vajavad probleemide lahendamist ja kriitilist mõtlemist. Kui need ülesanded kaovad, võib inimestel olla vähem võimalusi enda intellektuaalsete võimete rakendamiseks.
- Tööde ühetaolisus: AI kasutuselevõtuga jäävad inimestele sageli lihtsamad ja vähem kaasahaaravad ülesanded, mis võivad muutuda kiiresti monotoonseks.
- Saavutustunde vähenemine: Automatiseerimine vähendab inimeste osalust otsustes, mis omakorda vähendab tunnet, et nad on saavutanud midagi olulist või panustanud suuremasse pilti.
- Vähenenud oskuste kasutamine: Kui AI võtab üle ülesandeid, mis varem nõudsid eriteadmisi või oskusi, võib töötajatel tekkida tunne, et nende pädevusi ei hinnata või kasutada piisavalt.
- Võõrandumine töölt: Töökoha automatiseerimine võib töötajatel tekitada tunde, et nad on asendatud masinatega, mis võib vähendada nende huvi ja seotust tööga.
Süvenedes eelnevatesse punktidesse peab paratamatult paralleele tõmbama motivatsiooni vähenemise põhjustega kui töökohta ümber kujundatakse.
Muudatuse juhtimine
Kui ümberkujundamine (struktuuri muutmine) on halvasti sõnastatud, tunnevad töötajad ebakindlust oma rolli , vastutusalade või isegi töökoha säilimise pärast. Muudatus struktuuris võib vähendada inimese võimalusi osaleda otsustamises ja see tekitab tunde vähenevast tööpanusest. Kui töökoha ümberkujundamisel on vaja kasutusele võtta uusi tööriistu või tehnoloogiaid, on senised teadmised ja oskused madalama väärtusega. See põhjustab lühiajaliselt kõrgemat töökoormust, mida ei kompenseerita. Ja iga muudatus võib tekitada tunde, et see ei ole enam see organisatsioon, millesse soovin panustada.
Kui nüüd võrrelda AI automatiseerimise põhjustatud häireid töökorraldusse ja motivatsiooni teiste muudatustega töökorralduses, siis paistavad psühholoogilised tegurid võrdlemisi sarnased. Seepärast usun, et mitmed võtted muudatuste edukaks juhtimiseks on rakendatavad ka AI automaatika juurutamisel.
Iga muudatuse juures on tähtis avatud ja läbipaistev suhtlus. Muudatuse elluviimisel peab regulaarselt jagama teavet ümberkujundamise põhjuste, eesmärkide ja mõju kohta. Kuigi muudatuse nägu peab alati olema juht, et näidata organisatsiooni pühendumust edasi liikumisele, peab juht endale leidma abi, kes aitab muudatust igapäevaselt korraldada ja sõnumeid ette valmistada.
Töötajate kaasamine protsessi muudab muutused vähem hirmutavaks, sest annab neile võimaluse otsustada ning suurendab seotuse tunnet. Võimalikult varajane alustamine koolitusega vähendab inimeste hirmu, et pärast muudatust on nende teadmised aegunud ja samas muudab nad ka kiiremini uute töövahenditega produktiivseks.
AI spetsiifika
Siiski on AI lahendustel nende uudsusest tulenevalt mõned spetsiifikad, millega peab arvestama.
Rõhuasetus kõrgema taseme mõtlemisele: Töötajaid tuleb suunata ülesannete juurde, mis nõuavad loovust, strateegilist mõtlemist ja keeruliste probleemide lahendamist. AI mudelid põhinevad kõige levinumatel tõekspidamistel, kuid eduks peab alati eristuma. AI ei suuda inimest asendada ebatraditsiooniliste ja ootamatute ideede genereerimisel ja see hoiab töötajad intellektuaalselt stimuleerituna.
Rutiinist vabastamine: AI peaks võtma enda peale rutiinsed ja korduvad ülesanded, jättes inimestele rohkem aega loovate ja innovaatiliste tegevuste jaoks, mis pakuvad suuremat rahulolu. Mida sügavamale äriprotsessidesse AI integreerida, seda enam vajab ta regulaarset juhendamist ja tuunimist. Nii saavad osad töötajad keskenduda protsesside tuunimisele, et AI oleks oma töös tulemusliku ning teine osa töötajaid vabanevad väärtusahela osadele, kus AI jänni jääb.
Pidev õpppimine: Töötajatele tuleks pakkuda koolitusi ja arenguvõimalusi, et nad saaksid omandada uusi AI oskusi ja kohaneda uute tööülesannetega, mis nõuavad keerukamaid teadmisi ja oskusi.
AI järelevalve: Töötajad peaksid olema kaasatud AI süsteemide disainimisse, juurutamisse ja monitoorimisse. See suurendab nende kaasatust ja vastutustunnet tehnoloogia kasutamisel. Kuna AI otsustab alati ajalooliste mudelite alusel, aga elu läheb edasi, peavad inimesed olema valvel, et treenida otsustusmudelitesse oskusi, mis on muutustega kooskõlas.
Inimkesksus: AI mudeleid saab kasutada tööülesannete personaliseerimiseks, määrates töötajatele ülesandeid vastavalt nende huvidele ja tugevustele. See aitab hoida töötajaid kaasahaaratuna ja motiveerituna. Töötajaid tuleks julgustada võtma endale ülesandeid, mis rõhutavad inimlikku empaatiat ja suhtlemist, näiteks kliendisuhete või meeskonnatöö rollides, kus inimeste emotsionaalne intelligents on asendamatu.
Kokkuvõte
Tehisintellekt ja automatiseerimine pakuvad ettevõtetele tohutuid võimalusi, kuid need tuleb tasakaalustada, et vältida töötajate kognitiivset igavust ja võõrandumist.
AI ja inimese koostöö tuleb kujundada selliselt, et hoiab töö stimuleeriva ja annab töötajatele võimaluse jätkuvalt areneda ja panustada.
Nutikas automatiseerimine peaks mitte ainult lihtsustama tööd, vaid ka rikastama seda.
Lisa kommentaar