27. juna izvršni direktor Forda, Jim Farley, postao je najnoviji u nizu istaknutih rukovodilaca koji upozoravaju na masovna otpuštanja uslijed uvođenja AI tehnologije. „Vještačka inteligencija će zamijeniti bukvalno polovinu svih kancelarijskih radnika u SAD-u,“ rekao je Farley.
Takve tvrdnje mogu djelovati prilično ubjedljivo – i uznemirujuće. Međutim, Farleyjeva prognoza dominacije AI-a je agresivnija od većine i nije odraz trenutnih planova Fordove radne snage. Štaviše, masovna otpuštanja povezana s AI-em do sada su gotovo isključivo ograničena na kompanije poput Mete i Googlea, koje su blisko vezane za AI platforme.
Ipak, neosporno je da alati poput ChatGPT-a već imaju dubok uticaj na budućnost rada, što može potvrditi svako ko ga je koristio za sumiranje sastanka, pisanje izvještaja ili istraživanje složenih tema – a standard se stalno podiže kako dobavljači AI platformi lansiraju sve novije i moćnije verzije.
Veliko pitanje je da li će tradicionalne kompanije biti spremne da ulože ozbiljan novac u AI funkcionalnosti. ChatGPT trenutno ima oko 400 miliona korisnika, ali gotovo 98% koristi samo besplatnu verziju. U međuvremenu, glavne AI platforme i dalje gube milijarde. Ono na šta računaju OpenAI, Google, Anthropic i drugi jeste da će korporativni lideri, osjećajući neminovnost opšte vještačke inteligencije (AGI) koja može nadmašiti većinu ljudskih radnika, preći na „AI-first“ stratešku orijentaciju – koncept koji je Googleov direktor Sundar Pichai uveo još 2017. godine.
AI-first kompanije, prema toj viziji, reorganizuju svoje ključne odluke i operativne procese da bi u potpunosti iskoristile prednosti AI-a, usvajajući ono što bismo mogli nazvati poslovnim modelom prijateljski nastrojenim prema AI-u. Shodno tome, kad god kompanija traži novu sposobnost, podrazumijevano pitanje postaje: „Može li AI ovo uraditi?“
Takve kompanije bi, pretpostavlja se, bile spremne izdvajati desetine hiljada dolara godišnje za AI „agente“ koji zauzimaju mjesto ljudskih radnika. Popularna meta su poslovi koji su standardni u mnogim kompanijama, poput obrađivanja upita zaposlenih prema računovodstvu ili HR-u. Nekoliko dobavljača, na primjer, nudi AI glasovne platforme koje koriste HR bazu znanja kompanije da odgovaraju na rutinske pozive upućene HR odjelu.
Međutim, takav posao nije tako jednostavan kako se čini. Prema Gini Benedict, HR konsultantici upoznatoj s ovim proizvodima, zadovoljavajući odgovor zahtijeva „navigaciju osjećajima i emocijama koje ne očekujete na radnom mjestu, a koje ne bi ni trebale da se jave na poslu, ali se ipak javljaju. To je nešto što AI još nije uspio replicirati – i upravo zato su pokušaji implementacije AI alata u ovom području bili neuspješni.“
Ovo ograničenje nije izuzetak nego pravilo, prema istraživanju MIT-ovog ekonomiste i Nobelovca Darona Acemoglua, čiji rad iz 2024. godine The Simple Macroeconomics of AI predviđa da će u narednih 10 godina samo 5% svih zadataka koje trenutno obavljaju ljudi biti profitabilno automatizovano.
U intervjuu za Sloan Management Review, Acemoglu je naglasio da je prećutno znanje ključno na svakom radnom mjestu: „Svaka profesija ima toliko složenih dijelova prećutnog znanja i zahtijeva mnogo provjera i različitih tipova inteligencije.“
Acemoglu poziva na humanocentričan pristup: „Mi ne razvijamo AI na najbolji mogući način. Najbolji način bio bi mnogo više pro-ljudski pristup, usmjeren na saradnju s ljudskim donosiocima odluka. To zahtijeva veće uvažavanje područja gdje je AI bolji od ljudi, ali i onih gdje su ljudi bolji od AI-a.“
Toyota i strategija „Prvo pojednostavi“
Acemogluovi nalazi usklađeni su s onim što lean lideri govore već decenijama. Jedinstveno ljudske sposobnosti su ključne za kontinuirano unapređenje i stoje u centru najvažnijeg lean stuba – poštovanja ljudi.
Toyota, shodno tome, nikad ne stavlja tehnologiju na prvo mjesto, već najprije definiše potrebu za unapređenjem procesa, a zatim, prije nego što procijeni automatizacijska rješenja, istražuje načine da se ta potreba zadovolji pojednostavljivanjem procesa (npr. uklanjanjem suvišnih koraka). Na taj način se izbjegava česta greška – automatizovanje otpada – i dolazi do efikasnijih i dugotrajnijih tehnoloških rješenja.
„Mnoge kompanije koje vidim, a koje intenzivno uče kako koristiti AI, rade to kroz timski rad na kontinuiranom unapređenju,“ kaže Jamie Flinchbaugh, osnivač konsultantske firme JFlinch i autor knjige People Solve Problems. „To je zato što prepoznaju da usvajanje transformativne tehnologije zahtijeva eksperimentisanje i učenje, i promišljanje o tome kako se posao obavlja. Upravo tako bismo trebali razmišljati o dolasku AI-a u naše radno okruženje.“
Ključna poenta je da je kontinuirano unapređenje holistički poduhvat koji nastoji smanjiti troškove i povećati vrijednost. To je u oštroj suprotnosti s čestim fokusom na isključivo smanjenje troškova i posljedičnu upotrebu AI-a prvenstveno za smanjenje broja zaposlenih.
Primjer s HR botom za pozive: kompanija bi mogla razmotriti zašto se ti pozivi uopšte dešavaju. Postoje li disfunkcionalni aspekti menadžerskog pristupa koji sprečavaju ljude da direktno razgovaraju sa svojim nadređenima? Da li je HR priručnik, dostupan svima online, težak za razumijevanje, zastario ili pun kontradikcija? Da li vlada atmosfera straha u radnom okruženju? Ljudi koji zovu mogli bi učestvovati u otkrivanju uzroka koji bi smanjili ne samo obim HR poziva, nego i drugih organizacijskih problema.
Na pitanja ovakvog tipa AI uglavnom nema odgovor. Kada sam nedavno pitao ChatGPT 4.0: „Koja su najvažnija područja u kojima su potrebne jedinstvene ljudske vještine da dopune AI mogućnosti?“ – ChatGPT je u tabeli sumirao odgovor koji je, zanimljivo, bio iznenađujuće iskren (jer proturječi dominantnom AI hajpu).
Da ljudsko biće ima ograničenja iz desne kolone, niko mu ne bi povjerio poziv od uznemirenog zaposlenika niti tražio savjet o poboljšanju radnog okruženja.
Ljudske vještine iz lijeve kolone, međutim, nisu dovoljno prepoznate ni razvijene u većini organizacija, a kultura koja ih podržava gradi se godinama. Lean organizacije zato polažu veliki naglasak na razvoj i njegovanje vještina poput slušanja, saradnje, rješavanja problema, praćenja vizije i mentorstva.
Institut Shingo, koji promoviše operativnu izvrsnost kroz principe Shigea Shinga, prati napredak kompanija koje su dugoročno uspješne u kontinuiranom unapređenju. Njihovi nalazi su jasni – ljudske vještine su temeljne.
„Jedna od stvari koju dosljedno viđamo jeste da kompanije koje su uspjele dugoročno se održati i biti sve bolje imaju angažman ogromne većine svojih ljudi,“ kaže Ken Snyder, izvršni direktor Instituta. „Također, imaju jasnu svrhu koju ljudi razumiju i kojoj su emocionalno posvećeni.“
Zajednička svrha usmjerava te kompanije kako biraju i uvode tehnologiju.
„Otkrivamo da organizacije s jasnom svrhom i angažovanošću ljudi mnogo brže i efikasnije shvate kako da iskoriste tehnologiju,“ kaže Snyder. „A pod efikasno mislim da imaju jasnu svrhu na umu. Istražuju dobre metode na način rješavanja problema. Zatim adekvatno ulažu u tehnologiju. Umjesto da kupuju bilo koju tehnologiju samo da vide odgovara li, oni ulažu namjenski.“
Rezultati u takvim kompanijama daleko su bolji nego u tradicionalnim. „Obično viđamo ono što nazivam faktorom 4X,“ kaže Snyder. „Suštinski, kompanije koje ispunjavaju Shingo kriterije dobiju duplo veću produktivnost od tehnologije nego druge kompanije, a troše samo polovinu.“
Pojedinačni radnici u svakom sektoru već doživljavaju značajna poboljšanja produktivnosti dok istražuju načine korištenja AI-a za pojednostavljenje svog rada. Ali dugoročni rezultati na organizacijskom nivou, kakvi se vide u kompanijama koje Institut Shingo proučava, ne mogu se postići ako se AI koristi isključivo kao alat za smanjenje troškova.
„Dokazi su, koliko vidim, prilično jasni – nijedan biznis nije postao dragulj svoje industrije samo kroz rezanje troškova,“ kaže Acemoglu.
