U pojedinim timovima događa se upravo suprotno. Zaposleni sve češće dobijaju materijale koji na prvi pogled izgledaju završeno i profesionalno, ali iza uredne forme nema dovoljno tačnosti, konteksta ili stvarnog promišljanja. Umesto da AI ubrza posao, neko drugi na kraju mora da ga provjerava, ispravlja ili radi gotovo ispočetka, prenosi BIZlife. Za ovaj fenomen već postoji i naziv – workslop.
Kada AI završi posao, ali posao zapravo nije završen
Workslop je sadržaj napravljen uz pomoć veštačke inteligencije koji djeluje kao da ispunjava zadatak, ali mu nedostaju suština, preciznost ili adekvatna ljudska provjera.
To može biti prezentacija koja izgleda odlično, ali ne odgovara na najvažnije pitanje, analiza sa pogrešnim zaključcima, generički mejl koji ne uzima u obzir kontekst ili dokument koji je toliko opširan da kolega mora prvo da shvati šta je autor uopšte želio da kaže.
Problem zato nije samo kvalitet AI sadržaja. Problem nastaje kada je vrijeme koje je jedna osoba uštedjela korišćenjem AI zapravo samo prebačeno na nekog drugog.
Jedno istraživanje Zetyja pokazalo je da 66 odsto zaposlenih troši i do šest sati ili više nedeljno na ispravljanje grešaka nastalih zbog workslopa. Svaki peti ispitanik kaže i da se nekvalitetan AI rad često toleriše ukoliko je zadatak završen u roku.
Kolega je završio za deset minuta, vi popravljate dva sata
Tu se pojavljuje jedan od zanimljivijih paradoksa AI produktivnosti.
Ako zaposleni uz pomoć AI za deset minuta napravi dokument koji bi mu inače oduzeo sat vremena, na papiru je produktivniji. Ako njegov kolega zatim mora da provjerava činjenice, prepravlja formulacije, dopunjava kontekst i otkriva šta je zapravo trebalo uraditi, kompanija možda nije uštedjela ništa.
Forbes upravo na to upozorava u tekstu o sve prisutnijem AI slopu na radnom mestu: AI bi trebalo da ljudima oslobodi vrijeme za razmišljanje, a ne da zamijeni samo razmišljanje. Posljedice pretjeranog oslanjanja na generativne alate već se vide u generičkim mejlovima, dokumentima i drugim materijalima koji nose prepoznatljiv AI obrazac, ali malo individualnog doprinosa osobe koja ih šalje.
Drugim rečima, problem nije korišćenje ChatGPT-a ili nekog drugog alata. Problem je trenutak kada “napravi mi ovo” postane zamjena za “razmisli o ovome”.
Workslop ne troši samo vrijeme
Posljedice nisu ograničene na nekoliko izgubljenih sati.
Istraživanje Zetyja povezuje workslop sa većim stresom, nižim moralom, padom produktivnosti i sagorijevanjem zaposlenih.
Posebno zanimljiv problem nastaje kada nekvalitetan AI sadržaj ne dolazi od kolege, već od nadređenog.
U drugom Zety istraživanju, sprovedenom među 1.000 zaposlenih u SAD koji su imali iskustva sa workslopom, 55 odsto ispitanika reklo je da je takav sadržaj već dobilo od menadžera ili supervizora. Čak 85 odsto navodi da bi dobijanje workslopa od rukovodioca smanjilo njihovo povjerenje u liderstvo.I to nije teško razumjeti.
Ako zaposleni traži konkretan feedback o projektu, očekuje iskustvo, procjenu i mišljenje svog menadžera. Generičan AI odgovor možda je gramatički savršen, ali teško može da zamijeni nekoliko rečenica koje pokazuju da je neko zaista pogledao njegov rad, prenosi b92.net .
AI nije problem. Odsustvo pravila jeste
Jedan od razloga zbog kojih se workslop širi može biti i to što mnoge kompanije uvode AI mnogo brže nego što razvijaju pravila za njegovo korišćenje.
U Zety istraživanju 24 odsto zaposlenih kaže da od poslodavca nije dobilo nikakvu obuku ili smjernice za rad sa AI-jem, dok je samo 31 odsto dobilo detaljniju obuku i kontinuiranu podršku. Kao najvažnija rešenja zaposleni navode jasnije standarde kvaliteta i bolju AI edukaciju.
To znači da kompanijama vjerovatno nije dovoljno da zaposlenima kupe AI alat i poruče im da ga koriste što više.Potrebno je definisati i za šta ga koristiti, kada ga ne koristiti i ko odgovara za konačni rezultat.
AI može biti veoma koristan za sažimanje sastanaka, sređivanje bilješki, pravljenje prvog nacrta ili automatizaciju ponavljajućih poslova. Ali ako je riječ o procjeni rada zaposlenog, osetljivom razgovoru sa kolegom ili odluci koja zahtjeva iskustvo i kontekst, potpuno prepuštanje zadatka algoritmu lako može da napravi više problema nego što rješava. Forbes upravo zato preporučuje timovima da jasno dogovore granice i pravila AI upotrebe umjesto da svaki zaposleni sam određuje šta je prihvatljivo.
Sve važnija vještina biće procjena kada tehnologija zaista ubrzava posao, a kada samo proizvodi još jedan sloj sadržaja koji neko kasnije mora da obrađuje.
Prije nego što zaposleni klikne “send”, pitanje više nije samo: “Da li mi je AI ovo završio?”.
Mnogo važnije pitanje postaje: “Da li bih ja stavio svoje ime ispod ovoga?”
Ako je odgovor ne, zadatak vjerovatno još nije završen.
Saznajte sve o najvažnijim vijestima i događajima, pridružite se našoj Viber zajednici ili čitajte na Google News.