Un nou studiu realizat de Harvard Business Review sugerează că IA nu reduce munca, ci o intensifică, permițând mai multe sarcini individuale, de mare viteză, care necesită timp de „conexiune umană” protectoare pentru a evita burn-out-ul profesional.
Una dintre promisiunile IA este că poate reduce volumul de muncă, astfel încât angajații să se poată concentra mai mult pe sarcini cu valoare mai mare și mai captivante. Dar, conform unui nou studiu, instrumentele IA nu reduc munca, ci o intensifică în mod constant: În cadrul studiului, angajații au lucrat într-un ritm mai rapid, au preluat o gamă mai largă de sarcini și au extins munca pe mai multe ore ale zilei, adesea fără a li se cere acest lucru. Acest lucru poate părea o victorie, dar nu este chiar atât de simplu. Aceste schimbări pot fi nesustenabile, ducând la creșterea volumului de muncă, oboseală cognitivă, epuizare profesională și slăbirea procesului decizional, dezvăluie noua analiză a Harvard Business Review. Creșterea productivității de care s-a bucurat la început poate da loc unei munci de calitate inferioară, fluctuației de personal și altor probleme. Pentru a corecta această problemă, companiile trebuie să adopte o „etică IA” sau un set de norme și standarde privind utilizarea IA, care pot include pauze intenționate, secvențierea muncii și adăugarea unei abordări umane mai ample.
În prezent, multe companii sunt îngrijorate de cum să convingă mai mulți angajați să utilizeze IA. La urma urmei, promisiunea reducerii poverii unor sarcini prin intermediul IA – redactarea documentelor de rutină, rezumarea informațiilor și decodarea – și acordarea de mai mult timp lucrătorilor pentru sarcini de mare valoare este tentantă.
Dar sunt ei pregătiți pentru ceea ce s-ar putea întâmpla dacă reușesc? În timp ce liderii se concentrează pe câștigurile de productivitate promise, este posibil să fie surprinși de realitatea complexă și să nu vadă cât îi costă aceste câștiguri până când nu este prea târziu.
”În cercetarea de față, s-a descoperit că instrumentele IA nu au redus munca, ci au intensificat-o constant. Într-un studiu de opt luni despre modul în care inteligența artificială generativă a schimbat obiceiurile de lucru la o companie de tehnologie din SUA cu aproximativ 200 de angajați, s-a constatat că angajații au lucrat într-un ritm mai rapid, au preluat o gamă mai largă de sarcini și au extins timpul de lucru pe mai multe ore ale zilei, adesea fără a li se cere acest lucru. Este important de menționat că firma nu a impus utilizarea inteligenței artificiale (deși a oferit abonamente la instrumente de inteligență artificială disponibile comercial pentru întreprinderi). Din proprie inițiativă, lucrătorii au făcut mai mult, deoarece inteligența artificială a făcut ca „a face mai mult” să pară posibil, accesibil și, în multe cazuri, intrinsec recompensator”, spun autorii studiului.
Deși acest lucru poate părea un vis devenit realitate pentru lideri, schimbările aduse de adoptarea entuziastă a inteligenței artificiale pot fi nesustenabile, cauzând probleme pe parcurs. Odată ce entuziasmul experimentării dispare, lucrătorii pot constata că volumul lor de muncă a crescut în liniște și se pot simți suprasolicitați de la jonglarea cu tot ce le este brusc în față. Această creștere graduală a volumului de muncă poate duce, la rândul său, la oboseală cognitivă, epuizare și slăbirea procesului decizional. Creșterea productivității de care s-a bucurat la început poate da loc unei munci de calitate inferioară, fluctuației de personal și altor probleme.
Acest lucru îi pune pe lideri într-o situație dificilă. Ce ar trebui să facă? A cere angajaților să se autoreglementeze nu este o strategie câștigătoare. Mai degrabă, companiile trebuie să dezvolte un set de norme și standarde privind utilizarea IA – ceea ce numim o „etică IA”. Iată ce trebuie să știe liderii și ce pot face pentru a-și pregăti angajații pentru succes.
Cum intensifică IA generativă munca
Din aprilie până în decembrie anul trecut, am studiat modul în care instrumentele de IA generativă au schimbat obiceiurile de lucru la compania de tehnologie, susțin specialiștii HBR. Am făcut acest lucru prin observare personală două zile pe săptămână, urmărind canalele de comunicare interne și peste 40 de interviuri aprofundate în domenii precum inginerie, produs, design, cercetare și operațiuni.
Am identificat trei forme principale de intensificare:
- Extinderea sarcinilor
Deoarece IA poate completa lacunele în cunoștințe, lucrătorii au preluat din ce în ce mai mult responsabilități care anterior aparțineau altora. Managerii de produs și designerii au început să scrie cod; cercetătorii au preluat sarcini de inginerie; iar persoane din întreaga organizație au încercat lucrări pe care le-ar fi externalizat, amânat sau evitat complet în trecut.
IA generativă a făcut ca aceste sarcini să pară din nou accesibile. Aceste instrumente au oferit ceea ce mulți au experimentat ca un impuls cognitiv împuternicitor: au redus dependența de ceilalți și au oferit feedback imediat și corecții pe parcurs. Lucrătorii au descris acest lucru ca „doar încercarea unor lucruri” cu IA, dar aceste experimente s-au acumulat într-o lărgire semnificativă a domeniului de aplicare al posturilor. De fapt, lucrătorii au absorbit din ce în ce mai mult muncă care anterior ar fi putut justifica ajutor sau număr suplimentar de angajați.
Au existat efecte secundare ale extinderii atribuțiilor oamenilor. De exemplu, inginerii, la rândul lor, au petrecut mai mult timp revizuind, corectând și îndrumând lucrările generate de IA sau asistate de IA produse de colegi. Aceste cerințe s-au extins dincolo de revizuirea formală a codului. Inginerii s-au trezit din ce în ce mai mult îndrumând colegi care „codau prin vibrații” și finalizau cereri de extragere parțial complete. Această omisiune a apărut adesea informal – în thread-uri Slack sau în consultări rapide la birou – adăugând volumul de muncă al inginerilor.
- Granițe estompate între muncă și non-muncă
Deoarece inteligența artificială a făcut ca începerea unei sarcini să fie atât de ușoară – a redus fricțiunea de a se confrunta cu o pagină goală sau un punct de plecare necunoscut – lucrătorii au strecurat cantități mici de lucru în momente care anterior fuseseră pauze. Mulți au solicitat informații de către inteligența artificială în timpul prânzului, în cadrul ședinței sau în timp ce așteptau încărcarea unui fișier. Unii au descris trimiterea unei „ultime solicitări rapide” chiar înainte de a părăsi biroul, astfel încât inteligența artificială să poată lucra în timp ce ei se îndepărtau.
Aceste acțiuni rareori au simțit că fac mai multă muncă, dar, în timp, au produs o zi de lucru cu mai puține pauze naturale și o implicare mai continuă în muncă. Stilul conversațional de solicitare a atenuat și mai mult experiența; tastarea unei linii către un sistem de inteligență artificială se simțea mai aproape de conversație decât de îndeplinirea unei sarcini formale, facilitând extinderea muncii în seara sau dimineața devreme fără intenție deliberată.
Unii lucrători au descris că și-au dat seama, adesea în retrospectivă, că, pe măsură ce solicitarea în timpul pauzelor a devenit obișnuită, timpul de nefuncționare nu mai oferea același sentiment de recuperare. Prin urmare, munca părea mai puțin limitată și mai ambiantă – ceva ce putea fi întotdeauna avansat puțin mai mult. Granița dintre muncă și non-muncă nu a dispărut, dar a devenit mai ușor de depășit.
- Mai mult multitasking
IA a introdus un nou ritm în care lucrătorii gestionau mai multe fire de execuție active simultan: scriau manual cod în timp ce IA genera o versiune alternativă, rulau mai mulți agenți în paralel sau reactivau sarcini amânate de mult timp, deoarece IA le putea „gestiona” în fundal. Au făcut acest lucru, în parte, pentru că simțeau că aveau un „partener” care îi putea ajuta să își gestioneze volumul de muncă.
Deși acest sentiment de a avea un „partener” le permitea un sentiment de impuls, realitatea era o schimbare continuă a atenției, verificarea frecventă a rezultatelor IA și un număr tot mai mare de sarcini deschise. Acest lucru a creat o sarcină cognitivă și un sentiment de jonglerie constantă, chiar dacă munca părea productivă.
De-a lungul timpului, acest ritm a crescut așteptările de viteză – nu neapărat prin cerințe explicite, ci prin ceea ce a devenit vizibil și normalizat în munca de zi cu zi. Mulți lucrători au remarcat că făceau mai multe deodată – și simțeau mai multă presiune – decât înainte de a utiliza IA, chiar dacă economiile de timp obținute prin automatizare erau aparent menite să reducă o astfel de presiune.
Ce înseamnă acest lucru pentru organizații – și cum poate ajuta o „etică IA”
Toate acestea au produs un ciclu de auto-întărire. IA a accelerat anumite sarcini, ceea ce a crescut așteptările privind viteza; viteza mai mare i-a făcut pe lucrători mai dependenți de IA. O dependență sporită a lărgit domeniul de aplicare al a ceea ce încercau lucrătorii, iar un domeniu de aplicare mai larg a extins și mai mult cantitatea și densitatea muncii. Mai mulți participanți au remarcat că, deși se simțeau mai productivi, nu se simțeau mai puțin ocupați și, în unele cazuri, se simțeau mai ocupați decât înainte. După cum a rezumat un inginer: „Te-ai gândit că poate, pentru că ai putea fi mai productiv cu IA, atunci economisești timp, poți lucra mai puțin. Dar, de fapt, nu lucrezi mai puțin. Pur și simplu lucrezi aceeași cantitate sau chiar mai mult.”
Organizațiile ar putea vedea această extindere voluntară a muncii ca o victorie clară. La urma urmei, dacă lucrătorii fac acest lucru din proprie inițiativă, de ce ar fi rău? Nu este aceasta explozia de productivitate care ni s-a promis?
Însă cercetarea noastră dezvăluie riscurile lăsării muncii să se extindă și să se accelereze informal: ceea ce pare a fi o productivitate mai mare pe termen scurt poate masca o creștere silențioasă a volumului de muncă și o tensiune cognitivă crescândă, pe măsură ce angajații jonglează cu mai multe fluxuri de lucru bazate pe inteligență artificială. Deoarece efortul suplimentar este voluntar și adesea prezentat ca o experimentare plăcută, este ușor pentru lideri să treacă cu vederea cât de multă sarcină suplimentară suportă lucrătorii. În timp, suprasolicitarea poate afecta judecata, poate crește probabilitatea erorilor și poate îngreuna organizațiilor distingerea dintre câștigurile reale de productivitate și intensitatea nesustenabilă. Pentru lucrători, efectul cumulativ este oboseala, epuizarea și un sentiment tot mai mare că este mai greu să se renunțe la muncă, mai ales pe măsură ce așteptările organizaționale privind viteza și receptivitatea cresc.
În loc să răspundă pasiv la modul în care instrumentele IA remodelează locurile de muncă, atât indivizii, cât și companiile ar trebui să adopte o „practică IA”: un set de norme și rutine intenționate care structurează modul în care este utilizată IA, când este potrivit să se oprească și cum ar trebui și nu ar trebui să se extindă munca ca răspuns la noua capacitate dobândită. Fără astfel de practici, tendința naturală a muncii asistate de inteligență artificială nu este contracția, ci intensificarea, cu implicații pentru epuizare, calitatea deciziilor și sustenabilitatea pe termen lung. Pe măsură ce organizațiile lucrează la dezvoltarea practicii lor în domeniul inteligenței artificiale (IA), ar trebui să ia în considerare adoptarea:
Pauzelor intenționate
Pe măsură ce sarcinile se accelerează și limitele se estompează, lucrătorii ar putea beneficia de momente scurte și structurate care reglează tempo-ul: intervale protejate pentru a evalua alinierea, a reconsidera presupunerile sau a absorbi informații înainte de a merge mai departe.
Aceste pauze nu ar încetini munca în general; ele ar preveni pur și simplu acumularea liniștită a supraîncărcării care apare atunci când accelerarea nu este controlată. De exemplu, o pauză decizională ar putea necesita, înainte de finalizarea unei decizii majore, un contraargument și o legătură explicită cu obiectivele organizaționale – lărgind câmpul de atenție suficient de mult pentru a proteja împotriva derivei. Incorporarea unor astfel de pauze în fluxul de lucru zilnic este o modalitate prin care organizațiile pot susține decizii mai bune, limite mai sănătoase și forme mai sustenabile de productivitate în medii augmentate de IA.
Secvențierii
Pe măsură ce IA permite o activitate constantă în fundal, organizațiile pot beneficia de norme care modelează în mod deliberat momentul în care munca avansează, nu doar cât de repede. Aceasta include gruparea notificărilor non-urgente, menținerea actualizărilor până la punctele de întrerupere naturale și protejarea ferestrelor de concentrare în care lucrătorii sunt protejați de întreruperi.
În loc să reacționeze la fiecare rezultat generat de IA așa cum apare, secvențierea încurajează avansarea muncii în faze coerente. Atunci când coordonarea este ritmată în acest fel, lucrătorii se confruntă cu o fragmentare mai mică și cu mai puține schimbări de context costisitoare, în timp ce echipele mențin randamentul general. Prin reglarea ordinii și a calendarului muncii – în loc să solicite o reacție continuă – secvențierea poate ajuta organizațiile să păstreze atenția, să reducă supraîncărcarea cognitivă și să sprijine o luare a deciziilor mai atentă în locurile de muncă bazate pe IA.
Comunicării umane
Pe măsură ce IA permite o muncă mai individuală și autonomă, organizațiile pot beneficia de protejarea timpului și spațiului pentru ascultare și conexiune umană. Oportunitățile scurte de a se conecta cu ceilalți – fie prin scurte verificări, momente de reflecție comună sau dialog structurat – întrerup implicarea individuală continuă cu instrumentele IA și ajută la restabilirea perspectivei.
Dincolo de perspectivă, schimbul social susține creativitatea. IA oferă o perspectivă unică, sintetizată, dar perspectiva creativă depinde de expunerea la mai multe puncte de vedere umane. Prin instituționalizarea timpului și spațiului pentru ascultare și dialog, organizațiile reancorează munca în context social și ajută la contracararea efectelor epuizante și individualizante ale muncii rapide, mediate de IA, conchid autorii studiului.