В последние недели Accenture попала в заголовки газет, заявив, что перспективы карьерного роста старших менеджеров связаны с использованием внутренних инструментов искусственного интеллекта. На рынке, определяемом автоматизацией и эффективностью, сотрудники должны интегрировать искусственный интеллект в свои повседневные рабочие процессы. Использование сейчас может определить карьерный путь.
Эта политика отражает нечто более широкое, развивающееся в корпоративной Америке. Компании используют ИИ не только для автоматизации задач. Они используют его для формирования ожиданий относительно того, сколько работы должны выполнить люди.
В этом нет ничего плохого. Измерение необходимо для дисциплины и производительности. Инструменты искусственного интеллекта могут уменьшить разногласия, устранить малоценные задачи и прояснить цели. При осторожном использовании они могут улучшить человеческие способности.
Ошибка кроется в другом.
Опасность возникает, когда более высокая измеренная производительность путается с устойчивой производительностью. Когда организации приравнивают рост производительности к постоянному увеличению ожиданий, они фактически берут кредиты под биологические резервы. Долг выплачивается позже с разъединением, текучестью кадров и меньшей приспособляемостью.
ИИ может удвоить производство. Человеческая биология не может.
Логика эскалации понятна. Если генеративные инструменты позволяют консультанту анализировать вдвое больше данных, почему бы не скорректировать цели? Если мастера кодирования сжимают графики разработки, почему бы не сбросить графики поставки? Если информационные панели количественно оценивают производительность в режиме реального времени, почему бы не точно откалибровать ожидания?
Проблема в том, что ускорение машин не увеличивает автоматически человеческие возможности.
Человеческая деятельность следует нелинейным кривым. Умеренный стресс обостряет внимание. Хронический стресс ухудшает память, рассудительность и эмоциональную регуляцию. Энергия конечна. Возможности восстановления ограничены. Эмоциональный диапазон ограничен. Когда ИИ увеличивает темп и объем работы, биологическая система не масштабируется параллельно.
Технология может сжимать задачи. Сжать рекавери нельзя.
Когда компании используют ИИ для обработки вдвое большего объема информации, участия в вдвое большем количестве совещаний и получения вдвое большего количества результатов, возникает искушение рассматривать это увеличение как новый базовый уровень. То, что когда-то было исключительным, становится ожидаемым. То, что когда-то было временным, становится постоянным.
Со временем этот дисбаланс приводит к предсказуемым последствиям. Циклы утомления увеличиваются. Прогулы увеличиваются. Творческое решение проблем снижается по мере накопления когнитивной нагрузки. Дискреционные усилия уменьшаются. Те же самые инструменты, предназначенные для повышения производительности, начинают разрушать поддерживающие ее возможности.
Эти эффекты несут измеримые экономические последствия.
Товарооборот не является культурным неудобством. Замена квалифицированных работников может стоить значительную часть годового вознаграждения, если учесть сборы за набор персонала, время адаптации, потерю производительности и распад команды. Если перезагрузка ожиданий, вызванная искусственным интеллектом, даже незначительно увеличит отток сотрудников, финансовые выгоды от более высокой производительности могут быстро быть нивелированы затратами на замену и ослаблением институциональной памяти.
Нестабильность производительности также влияет на качество доходов. Рабочие, работающие вблизи физиологических пределов, имеют тенденцию производить короткие периоды повышенной производительности, за которыми следует усталость, отстраненность или длительные отпуска. Такая волатильность усложняет планирование и ослабляет операционную предсказуемость. В наукоемких отраслях устойчивая ценность зависит не столько от чистой производительности, сколько от суждений, инноваций и совместного решения проблем. Эти возможности ухудшаются, когда биологические ограничения игнорируются.
Динамика заимствований под биологические резервы напоминает финансовый рычаг. Когда компании увеличивают долг без укрепления основного денежного потока, они увеличивают краткосрочную прибыль, но увеличивают долгосрочную нестабильность. Увеличение производственных ожиданий без усиления восстановления, автономии и доверия создает аналогичный дисбаланс. Организации могут показывать впечатляющую квартальную прибыль, незаметно истощая человеческий капитал, который лежит в основе будущих результатов.
Существуют также риски, связанные с соблюдением требований и репутацией. Поскольку компании собирают больше биометрических и поведенческих данных с помощью систем искусственного интеллекта и носимых технологий, регулирующие органы уделяют больше внимания защите конфиденциальности и инвалидности. Нарушение данных о здоровье или поведении может быстро привести к репутационному ущербу и снижению рыночной стоимости. Управление человеческим капиталом все чаще становится частью фидуциарного надзора, а не второстепенным вопросом человеческих ресурсов.
Ничто из этого не предполагает отказа от метрик. Различие заключается в том, как они используются.
ИИ должен устранять трения, а не постоянно поднимать биологический потолок. Оно должно расширять стратегические возможности, а не сокращать время восстановления. Метрики могут дисциплинировать производительность, но они не могут устранить физиологические ограничения.
Доверие играет решающую роль. Среды с высоким уровнем доверия сокращают затраты на координацию и ускоряют выполнение. Когда мониторинг кажется прозрачным и поддерживающим, обычно следует принятие. Когда вы чувствуете себя добывающим, реакции на стресс усиливаются, а внутренняя мотивация снижается. Наблюдение может увеличить видимый результат в краткосрочной перспективе, но может незаметно повысить структуру затрат организации в долгосрочной перспективе.
Инвесторы все чаще рассматривают стабильность и устойчивость рабочей силы как движущие силы долгосрочной производительности. Раскрытие информации о человеческом капитале теперь идет наряду с финансовой отчетностью при оценке долгосрочного создания стоимости. Стратегия, основанная на удвоении производства с помощью ИИ без укрепления восстановления, автономии и доверия, рискует создать хрупкие организации, которые разрушатся под давлением.
Советы директоров и руководители должны задавать более строгие вопросы по мере ускорения внедрения ИИ. Прирост производительности достигается за счет устранения разногласий или повышения ожиданий? Встроены ли циклы восстановления в системы производительности? Укрепляем ли мы долговечность человеческого капитала или потребляем его ради краткосрочных выгод? Какой подход обеспечит более стабильную прибыль в перспективе трех-пяти лет?
Компании, которые, скорее всего, добьются успеха в эпоху искусственного интеллекта, не будут теми, которые требуют самых высоких показателей производительности. Они будут теми, кто согласует технологическое ускорение с биологической устойчивостью.
Это требует дизайнерской дисциплины. Это означает встраивание циклов восстановления в производительные системы. Это значит измерять ценность в течение нескольких лет, а не вознаграждать ежеквартальными скачками. И это означает признание того, что, хотя ИИ может расширить аналитические возможности и сократить сроки, он не может переписать пределы человеческой физиологии.
Организации, игнорирующие это ограничение, могут добиться впечатляющих краткосрочных выгод. Они также могут обнаружить, что настоящим узким местом в эпоху искусственного интеллекта являются не технологические возможности.
Ожидается, что биологическая система будет идти в ногу со временем.
Мнения, выраженные в комментариях Fortune.com, являются исключительно точками зрения их авторов и не обязательно отражают мнения и убеждения Fortune.
