Rasprava o umjetnoj inteligenciji prečesto kreće od pogrešnog pitanja: koliko će ljudi AI zamijeniti? To pitanje nije nevažno, ali je perspektiva preuska. Važnije pitanje glasi: što će se dogoditi s organizacijama kada se počnu mijenjati poslovi, vještine, timovi, odgovornosti i načini učenja brže nego što su na to navikle?

Upravo na to upozorava Gartner u tekstu o budućnosti radne snage u doba umjetne inteligencije. Njihova poruka nije pojednostavljena tvrdnja da dolazi masovna zamjena ljudi tehnologijom, nego znatno ozbiljnija teza: umjetna inteligencija neće samo automatizirati dio posla, nego će natjerati organizacije da ponovno promisle kako je rad dizajniran, kako se razvijaju vještine i kako se upravlja ljudima u okruženju u kojem se promjena više ne događa povremeno, nego stalno.

Gartner posebno naglašava da će se životni vijek tehničkih vještina dodatno skraćivati. Ako se ono što danas znamo sve brže pretvara u zastarjelo znanje, tada organizacije više ne mogu razvoj ljudi promatrati kao povremenu edukaciju ili godišnji plan treninga. Razvoj postaje trajna organizacijska funkcija. Nešto što mora biti ugrađeno u način rada, a ne naknadno dodano kada se pojavi novi alat, novi sustav ili nova poslovna potreba.

To mijenja samu logiku upravljanja ljudima. Mnoge su organizacije do sada mogle funkcionirati na pretpostavci da se posao relativno sporo mijenja. Zapošljavali smo ljude za određene uloge, razvijali ih kroz iskustvo, povremeno ih educirali i očekivali da će se većina znanja moći koristiti dovoljno dugo. AI tu pretpostavku ozbiljno narušava. Ako se poslovi sve češće redizajniraju, ako dio zadataka preuzimaju alati, ako se mijenja odnos između čovjeka i tehnologije, tada radno mjesto više nije stabilna jedinica analize. Ono postaje privremena konfiguracija zadataka, odgovornosti, vještina i odluka.

Gartner koristi pojam talent remix kako bi opisao organizacije u kojima se rad više neće oslanjati samo na stalno zaposlene ljude. U budućim timovima sve će se češće kombinirati zaposlenici, vanjski stručnjaci, privremeni suradnici, ljudi čiji je rad proširen AI alatima i različiti oblici autonomnih digitalnih rješenja. To znači da organizacija više ne upravlja samo klasičnom radnom snagom, nego sve složenijim sustavom kapaciteta.

U takvom sustavu pitanje više nije samo koliko ljudi imamo, nego kakve sposobnosti stvarno imamo na raspolaganju, gdje se one nalaze, koliko su dostupne, koliko brzo zastarijevaju i kako ih kombiniramo da bi posao bio napravljen kvalitetno. To je ozbiljan pomak za People & Culture funkciju, ali i za uprave. Jer ako se rad više ne može razumjeti samo kroz radna mjesta, tada se ni organizacijska sposobnost ne može razumjeti samo kroz sistematizaciju, broj zaposlenih i klasične opise poslova.

Tu se pojavljuje jedan od najvažnijih Gartnerovih naglasaka: potreba za boljim razumijevanjem vještina. Organizacije će morati znati koje vještine imaju, koje im nedostaju i koje će im uskoro prestati biti dovoljne. To nije samo pitanje edukacije, nego sposobnosti organizacije da predvidi gdje će nastati jaz između onoga što posao traži i onoga što ljudi mogu isporučiti.

No vještine, iako važne, ne objašnjavaju cijeli način rada. Ljudi mogu imati znanje, a da sustav u kojem rade to znanje ne koristi dobro. Mogu imati kapacitet za kvalitetniji rad, ali ako odgovornosti, procesi i odluke nisu dobro postavljeni, taj kapacitet ostaje neiskorišten. Zato je rasprava o AI workforceu istovremeno rasprava o organizacijskom dizajnu.

Ako se poslovi redizajniraju, organizacija mora znati što se točno redizajnira. Ako AI preuzima dio zadataka, organizacija mora razumjeti što ostaje ljudima i zašto. Ako ljudi trebaju razvijati nove vještine, organizacija mora znati u kojem smjeru ih razvija. Ako timovi postaju kombinacija ljudi i tehnologije, organizacija mora znati kako se u takvom sustavu donose odluke, kako se provjerava kvaliteta rada i tko preuzima odgovornost za rezultat.

Gartner vrlo važnom smatra i opasnost koju bismo mogli nazvati gubitkom razvojne putanje. Ako AI preuzme rutinske zadatke, mlađi zaposlenici mogu ostati bez dijela iskustva kroz koje su se ranije razvijali. To je ozbiljan problem koji je lako previdjeti. Rutinski zadaci često nisu samo operativni višak. Oni su način na koji ljudi uče osnovnu logiku posla, razvijaju profesionalnu prosudbu, razumiju kontekst i postupno preuzimaju složenije odgovornosti.

Ako AI ukloni previše tog početnog rada, organizacija kratkoročno može dobiti veću učinkovitost, ali dugoročno može izgubiti razvojnu osnovu za buduće stručnjake.

Upravo tu dolazimo do možda najvažnije posljedice AI-a: ljudske sposobnosti neće postati manje važne, nego važnije. Gartner izričito naglašava da će, kako AI bude preuzimao dio analize, dohvaćanja informacija i rutinske komunikacije, sve veću vrijednost imati sposobnosti poput prosudbe, emocionalne inteligencije, leadershipa i rješavanja kompleksnih problema.

Drugim riječima, AI ne smanjuje važnost čovjeka, nego smanjuje toleranciju prema površnom ljudskom radu.

Zato AI transformacija nije samo tehnološko pitanje. Ona je i pitanje organizacijske zrelosti. Organizacije koje imaju jasne odgovornosti, dobru strukturu odlučivanja, sposobnost učenja i dovoljno razvijene ljude, moći će koristiti AI kao ubrzanje. One koje nemaju jasnu sliku vlastitog rada vjerojatno će dobiti još jedan sloj kompleksnosti. Tehnologija će biti nova, ali problemi će ostati stari.

Za People & Culture to znači da klasično mjerenje zadovoljstva, angažiranosti i općeg dojma više nije dovoljno ako se ne poveže s načinom na koji se posao stvarno odvija. Gartnerova rasprava pokazuje da budućnost rada neće ovisiti samo o tome koliko su ljudi zadovoljni ili motivirani, nego i o tome koliko brzo uče, koliko se njihove vještine mogu prilagođavati, kako se kombiniraju s tehnologijom i kako organizacija upravlja novim oblicima rada.

To ne znači da zadovoljstvo i angažiranost prestaju biti važni. Znači da ih više ne možemo promatrati odvojeno od organizacijskog sustava u kojem ljudi rade. Ako posao nije jasno dizajniran, ako odgovornosti nisu jasne, ako se odluke stalno odgađaju ili vraćaju prema vrhu, ako se razvoj ljudi događa tek kada problem već postane vidljiv, tada AI neće riješiti slabosti organizacije. Može ih samo ubrzati i učiniti vidljivijima.

Gartnerov tekst zato treba čitati šire od teme tehnologije.

Zato se možda najveća promjena neće dogoditi u alatima, nego u pitanju koje će ozbiljne organizacije morati postaviti same sebi: razumijemo li dovoljno dobro vlastiti rad da bismo ga mogli pametno mijenjati?

Ako je odgovor ne, AI neće riješiti problem. Samo će ga učiniti vidljivijim.