В 2022 году меня наняли для разработки операций искусственного интеллекта в стартапе, занимающемся технологиями здравоохранения. В то время мы были пионерами в использовании искусственного интеллекта в здравоохранении, что требовало значительного человеческого контроля, пока однажды это не изменилось. Вышел GPT-4, и через короткое время я понял, что моя роль больше не имеет смысла. Мой работодатель пришел к такому же выводу. Не было никакого плана по переподготовке или перераспределению моих навыков для новой версии работы. Моя работа просто исчезла.
Я говорю это не в качестве предупреждения, а для контекста. Когда я вижу, что волна массовых увольнений оправдывается трансформацией ИИ, я не читаю это на расстоянии. Я был на другой стороне этого решения.
Что я узнал по пути вниз
Сейчас я понимаю то, чего не понимал тогда до конца, — это то, что мой работодатель не трансформировался. Они оптимизировали. Увольнения предлагают ясную математику. Они предлагают немедленную экономию средств и простую историю для советов директоров, желающих получить прибыль от инвестиций в ИИ. Чего они не предлагают, так это большей производительности, творческого влияния или новых видов работы. Я был ценой, которая исчезла. Основной вопрос о возможностях: какой должна быть эта работа? — никогда не спрашивали.
Когда такие компании, как Meta и Microsoft, сокращают десятки тысяч сотрудников, многие руководители видят в этом необходимый шаг, чтобы стать более «родными» для ИИ. Я осознаю, что происходит на самом деле. Они выбирают более быстрый путь к эффективности, а не более трудный путь к переосмыслению. Они откладывают свой путь к трансформации, потому что это проще, чем перенастроить способ выполнения работы. Я знаю разницу между этими двумя вещами не понаслышке.
Что я сделал по-другому
Сегодня я руковожу AI Operations в Pearl, компании, занимающейся искусственным интеллектом для фрилансеров, где мы пошли по другому пути: повышаем квалификацию сотрудников, меняем роли и вступаем в неприятные разговоры раньше, чем готовы пойти на это большинство компаний. Один из таких разговоров выделяется.
Я тесно сотрудничаю с техническим писателем, который недавно задал вопрос, над которым тихо думают многие сотрудники: «ИИ может сделать за меня большую часть моей работы, так какова же моя работа сейчас?» Он осознал, что большая часть того, что он принес — написание, редактирование и уточнение документации — теперь доступна каждому, кто эффективно использует ИИ. Я сразу узнал этот момент. Я прожил это.
Разница на этот раз заключалась в том, что мы не уклонились от вопроса. Мы ответили на него вместе. Сегодня он работает как целый отдел технического письма с командой агентов искусственного интеллекта, которые помогают ему корректировать, редактировать и стандартизировать контент. Ему также принадлежит наша внутренняя интранет, функция, которая часто дает сбой, поскольку зависит от постоянных обновлений вручную. Вместо того, чтобы гоняться за обновлениями, используйте ИИ для сбора, организации и обновления контента в разных отделах, превращая обычно устаревшую систему в живой источник истины. Полностью самостоятельно она сократила время, обычно необходимое для обслуживания этой системы, на 95%.
Причина, по которой это сработало, заключается в том, что мы с самого начала откровенно говорили о том, как ИИ меняет работу. Такие программы, как наша инициатива AI Champions, которая выделяет руководителям разных отделов 10 % времени на изучение и создание рабочих процессов на основе ИИ, помогли нормализовать экспериментирование и облегчить честный разговор о том, в каком направлении меняются роли.
Модель, которая развивается в масштабе
Это возможность, которую компании упускают. Когда лидеры избегают раннего переопределения ролей, они создают время, когда увольнения кажутся неизбежными. Команды просыпаются с сотнями людей, чья старая работа больше не существует, и у которых нет четкого плана на будущее. В этот момент увольнения становятся реакцией на бездействие. Это провал руководства, а не следствие ИИ.
Компании, которые действительно трансформируются с помощью ИИ, делают нечто гораздо более сложное, чем сокращение штата сотрудников. Они осознают, что сама работа меняется, и активно проектируют ее. Они переобучают сотрудников, переводят их на новые должности и по-новому определяют, как выглядит «хорошая» работа в среде с поддержкой ИИ.
Это непросто, особенно в больших масштабах. Гораздо проще сказать каждому отделу, чтобы он сократил 20% штата и «разобрался с этим». Крупные организации оптимизированы для такого типа директив. А когда советы директоров требуют результатов за один квартал, лидеры часто не идут на увольнения, потому что чувствуют немедленность и решительность.
Но есть более глубокий риск: увольнения создают нисходящую спираль. ИИ будет продолжать совершенствоваться, поэтому, если каждая новая волна возможностей будет встречаться с очередным раундом сокращения, компании будут постепенно сокращать штаты и становиться все более зависимыми от технологий до тех пор, пока не останется ничего, что можно было бы трансформировать. Эти компании выживут, но не будут развиваться. Они становятся меньшими версиями самих себя, способными выполнять тот же объем работы с меньшим количеством людей, в то время как более адаптируемые организации расширяют сферу своей деятельности и производительность с помощью тех же команд.
Дивизия уже формируется
Мы все еще находимся на ранних стадиях этого перехода, но уже наметилось четкое разделение. С одной стороны, есть компании, которые рассматривают ИИ как оправдание сокращения рабочей силы. С другой стороны, есть компании, которые рассматривают это как катализатор перемен. Разница будет заключаться в том, выберут ли лидеры трансформацию, основанную на долгосрочном развитии потенциала, а не на краткосрочном давлении.
Компании, которые хорошо справятся с этой задачей, не будут теми, кто никогда не сталкивался с потрясениями. Именно они извлекли уроки из этого и построили структуры, чтобы справиться со следующей волной до ее прихода.
ИИ не просто сокращает трудозатраты. Это умножает то, чего могут достичь организации, когда людям предоставляется структура, позволяющая развиваться вместе с ней. Я знаю это, потому что мне пришлось найти эту структуру самому, а теперь я помог найти ее и кому-то другому. Вы можете отложить свой путь к трансформации и надеяться, что эффективность поможет вам двигаться вперед. Или вы можете заняться более тяжелой работой. Я знаю, куда ведет первый.
Мнения, выраженные в комментариях Fortune.com, являются исключительно взглядами их авторов и не обязательно отражают мнения и убеждения Fortune.
