ChatGPT, Qwen, Adobe Sensei, Perplexity, DeepSeek — каждый день на рынок выходят десятки инструментов, работающих на базе ИИ. Однако у многих сотрудников внедрение новых технологий может вызвать стресс и сопротивление переменам. Руководитель маркетингового агентства HumanswithAI Григорий Шевченко рассказывает о том, как помочь команде быстро и эффективно адаптироваться к работе с искусственным интеллектом
По данным ежегодного опроса CEO крупнейших компаний мира от PwC, более 56% руководителей считают, что GenAI оптимизировал время их работников, а 32% сообщили об увеличении доходов после внедрения инструментов на базе искусственного интеллекта. При этом 41% выбрали в качестве приоритетов на ближайшие три года интеграцию ИИ-технологий в рабочие и бизнес-процессы. Основной особенностью, напрямую повлиявшей на скорость внедрения, менеджеры назвали обучение коллег правильному применению возможностей ИИ в своей работе. Более 70% опрошенных компаний по данным Boston Consulting Group (BCG) связывают проблемы с внедрением именно с организацией процессов и адаптацией сотрудников.
Например, GenAI стал на шаг ближе к мультимодальности по сравнению со своими предшественниками. Он способен обрабатывать тексты, аудиофайлы и даже видео. Для пользователей это значит, что его развитие и обучение пойдет еще быстрее, будут появляться новые сервисы. И за этими изменениями действительно сложно успевать. Помимо скорости перемен, осваивать новую технологию мешает и страх потерять работу. Хотя, как показал опрос от Deloitte, компании, которые продемонстрировали высокие результаты темпов внедрения ИИ, не стали сокращать сотрудников, а наоборот, увеличили финансирование на обучение и сферу управления изменениями. А согласно прогнозам Forrester, к 2030 году из-за GenAI сократится всего 1,5% рабочих мест.
Энтузиазм вместо стратегии
Компании спешат внедрить ИИ, чтобы не отстать от конкурентов, но часто энтузиазм опережает реальные возможности технологий, а решения принимаются под влиянием моды, а не стратегического анализа. Результат — потраченные миллионы, разочарование сотрудников и провал проектов.
Какие типичные ошибки совершают менеджеры?
Отсутствие контроля за алгоритмами. Amazon разработала ИИ-систему для автоматизации процесса найма. Она анализировала резюме кандидатов и оценивала их на основе исторических данных компании. Однако система начала дискриминировать женщин, так как в прошлом на позиции сотрудников технических отделов нанимали мужчин. В результате от идеи найма через ИИ пришлось отказаться.
Внедрение ИИ без инфраструктуры. IBM Watson for Oncology создавали для помощи врачам в диагностике и лечении рака. Со временем специалисты начали жаловаться, что система давала неточные или нереалистичные рекомендации, основываясь на недостаточных данных. Как итог, врачи перестали доверять технологии, а IBM пришлось значительно сократить масштаб проекта, что заметно повлияло на репутацию компании в сфере здравоохранения.
Выбор неподходящих технологий. H&M внедрила искусственный интеллект для прогнозирования спроса на одежду и оптимизации запасов. Система не смогла адаптироваться к локальным изменениям потребительских предпочтений, что привело к избыточным запасам на складах. Компания столкнулась с финансовыми потерями и была вынуждена проводить масштабные распродажи для ликвидации одежды.
Желание доверить все ИИ. Tesla активно продвигает свои системы автопилота как ключевую функцию автомобилей. Однако случаи аварий, вызванных ошибками в работе технологии, вызвали понятную реакцию общества. Например, в некоторых случаях система не распознавала стоящие автомобили или дорожные знаки. В результате компания столкнулась с многочисленными судебными исками и расследованиями.
Подключение искусственного интеллекта к задачам, к которым он не готов. Facebook (принадлежит компании Meta, которая признана в России экстремистской организацией, ее деятельность запрещена) привлек нейросети для создания контента. Ленты рекомендаций заполнили нереалистичные фото. Пользователи стали жаловаться на нерелевантный контент, что повлияло на вовлеченность и удовлетворенность платформой.
Как минимизировать ошибки
Постройте обучение через практику
Одной из самых распространенных ошибок является попытка учить всех всему и сразу. Вместо этого стоит начать с простых ежедневных задач, которые можно решить с помощью нейросетей.
- Если вы используете искусственный интеллект для анализа данных, предложите протестировать его на небольших объемах информации, например при составлении еженедельного отчета.
- Для тех, кто работает с контентом, можно делегировать ИИ-генератору текста написание черновиков или редактирование готовых материалов.
- Для первичного ознакомления создайте подборку сервисов, которые подойдут для выполнения рутинных задач. Это поможет сотрудникам подобрать те технологии, которые действительно смогут упростить их работу.
Найдите то, что важно для сотрудников
Люди часто боятся изменений, особенно если они не видят в них пользы. Поэтому задача любого руководителя перед внедрением сервиса — объяснить, как ИИ будет помогать команде работать лучше.
- Отделу анализа покажите, как нейросети автоматизируют сбор и обработку данных, освобождая время для более сложных задач.
- Дизайнерам, которые используют графические программы, продемонстрируйте, как сервисы генерируют первые варианты макетов.
- Покажите заранее отобранный набор сервисов или сделайте презентацию, в которой наглядно продемонстрируете, как ИИ-инструменты улучшают конкретные процессы внутри компании. Приведите примеры успешного применения технологий в других бизнесах или среди ваших конкурентов.
Создайте безопасное пространство для ошибок
Новый инструмент — это всегда зона риска. Сотрудники боятся сделать ошибку или не справиться с новым интерфейсом. Чтобы минимизировать этот страх, создайте культуру, где ошибки воспринимаются как часть обучения.
- Разрешите экспериментировать с инструментами, даже если результаты будут не идеальными.
- Введите систему обратной связи, где каждый сможет делиться своими успехами и трудностями.
- Организуйте регулярные встречи, на которых сотрудники смогут обсудить свои проблемы и найти решения вместе. Такой подход создаст чувство поддержки, что крайне важно при внедрении новых технологий, так как люди учатся у людей.
Подключите внутренних лидеров
Не все одинаково быстро адаптируются к изменениям. Но в каждой команде есть те, кто с радостью берется за новые технологии, быстро осваивает их. Эти люди могут стать внутренними лидерами, которые помогут другим коллегам освоиться.
- Назначьте таких сотрудников на роль наставников, которые будут консультировать остальных по вопросам использования ИИ-инструментов.
- Поддерживайте их, предоставляя дополнительные ресурсы для обучения и развития.
- Создайте систему поощрений для тех, кто активно помогает коллегам освоить новые технологии, в форме материального вознаграждения или признания достижений на общих собраниях.
ИИ должен упрощать
Иногда внедрение нового приводит к тому, что сотрудники начинают чувствовать себя перегруженными. Исходите из того, что искусственный интеллект лишь инструмент. Он создан для того, чтобы упростить работу, а не заменить людей.
- Следите за тем, чтобы новый инструмент действительно экономил время и усилия.
- Регулярно спрашивайте у сотрудников, удобно ли им пользоваться новыми технологиями, и корректируйте процесс при необходимости.
- Проведите опрос команды через пару недель после внедрения ИИ-инструмента. Он поможет понять, какие аспекты работы стали проще, а какие — сложнее. На основе полученной информации можно скорректировать использование инструмента или выбрать другой.
Терпение и последовательность
Адаптация к новым технологиям — это процесс, который требует времени. Не ожидайте, что все сразу начнут их активно использовать. Будьте терпеливы, дайте людям возможность привыкнуть к новому.
- Напоминайте команде о долгосрочных преимуществах, но не торопите их.
- Давайте четкие указания, ставьте реальные сроки для освоения новых технологий.
- Разработайте дорожную карту внедрения ИИ в компании. План должен включать этапы обучения, ключевые даты, ожидаемые результаты. Такая структурированная система поможет команде двигаться вперед уверенно и последовательно.
Мнение редакции может не совпадать с точкой зрения автора
