Изкуственият интелект все по-бързо превзема корпоративните системи, а мениджърите се сблъскват с един на пръв поглед прост въпрос: как трябва да работят хората с него?

Обичайният отговор – „да се запази човешкото участие“ – звучи успокоително.

Но нови изследвания разкриват, че не е съвсем така.

Това, което изглежда като един и същ подход „човек в цикъла“, всъщност се проявява по три коренно различни начина, с различни последствия за производителността и развитието на уменията, съобщава Fortune.

За да се разбере как компаниите могат наистина да извлекат полза от сътрудничеството между човека и изкуствения интелект учени от Харвардския бизнес университет, MIT Sloan School of Management, Wharton School и Warwick Business School провеждат експеримент с 244 консултанти, използващи GPT-4 за решаване на сложна бизнес задача.

Опитът анализира близо 5000 взаимодействия между хора и AI, за да отговори на един критичен въпрос: Когато хората си сътрудничат с GenAI, какво всъщност правят – и какво трябва да правят?

„Агенти, роботи и ние“: McKinsey обяснява защо AI няма да ни отнеме работата

Три модела на сътрудничество

Най-забележителното откритие на експеримента е, че професионалистите, работещи с GenAI, се разделят на три стила на сътрудничество – всеки с различни резултати.

Киборгите (60% от участниците) се занимават с т.нар. „съвместно създаване на знания“ – непрекъснат, повтарящ се диалог с AI през целия работен процес. Те го използват за всяка подзадача в работния процес и по различни начини: присвояват роли на AI, разделят сложни задачи на модули, отхвърлят резултатите, разкриват противоречия и валидират резултатите в динамичен обмен. За киборгите границата между човешкото и AI мислене става умишлено размита.

Кентаврите (14% от участниците) практикуват „насочено съвместно създаване на знания“ – използват избирателно AI за конкретни подзадачи, като същевременно поддържат строг контрол върху цялостния процес. Те използват AI, за да подобрят способностите си, картографират проблеми, да събират методологична информация да усъвършенстват собственото си съдържание. Но запазват твърдо контрола, използвайки технологията като целенасочено средство, а не като партньор за сътрудничество.

Селфавтоматизаторите (27% от участниците) се занимават с „отстъпено съвместно създаване на знания“ – делегират работни процеси на изкуствения интелект с минимална итерация или критично участие. Те му предоставят данни и инструкции за изпълнение на подзадачите, а след това приемат резултатите без промени или с малки редакции. Работата им е бърза и изпипана, но липсва дълбочина.

Забележително е, че всеки участник има достъп до едни и същи инструменти и една и съща задача. Те не получават различни инструкции за работния процес с AI. Въпреки това, техните спонтанни/инстинктивни решения кога да ангажират AI и колко власт да му дадат, създава една фундаментално различна динамика на сътрудничеството.

AI прави задачите по-лесни – защо служителите все още го демонизират

Рамки и динамики

За да разберат по-добре тези модели, учените разработват рамка, изградена около два фундаментални въпроса, които структурират всяка динамика на съвместно решаване на проблеми между човек и машина: Кой избира какво трябва да се направи? и Кой определя как да се направи?

Киборгите позволяват на хората да определят „какво”, но дават на изкуствения интелект значителен контрол над „как”. Кентаврите запазват човешкия контрол и лидерство и в двете измерения, като използват технологията само за целенасочена помощ. Селфавтоматизаторите преотстъпват контрола и над двете.

Четвъртата теоретична възможност – при която AI определя задачите, но хората ги изпълняват, остава неизползвана; когато професионалистите се откажат от контрола над това, върху какво да работят, те са склонни да се откажат и от това как да го направят.

„Новите сини якички“: AI променя кариерния прогрес – но не както си го представяме

Какво се случва с експертния опит

Може би най-важното откритие се отнася до това, какво се случва с професионалната експертиза при всеки от начините на сътрудничество.

Последствията се различават драстично:

Киборгите развиват нова експертиза, свързана с AI, т.нар. „нови умения“. С непрекъснати експерименти те комуникират ефективно с изкуствения интелект, и се учат кога да отстъпват и как да извлекат максимална полза. Те запазват експертизата си, като остават активно ангажирани през целия процес.

Кентаврите задълбочават експертния си опит – традиционното „повишаване на квалификацията“. Използвайки изкуствения интелект, за да ускорят изучаването на непознати индустрии, да съберат методологични насоки и да усъвършенстват собственото си мислене, те изграждат по-силни основни способности. Не развиват обаче значителен експертен опит, свързан с технологията, защото взаимодействията им са ограничени и целенасочени.

Селфавтоматизаторите не развиват нито едното, нито другото – т.нар. „липса на квалификация“. Делегирайки целия когнитивен процес на AI, пропускат възможността да изградят познания или да овладеят технологията.

Повишаването на производителността е за сметка на професионалното развитие. Това откритие трябва да накара мениджърите да се замислят. Когато служителите по подразбиране се държат като самоавтоматизатори, компаниите могат да изчерпят опита си, който създава конкурентно предимство.

2025 беше само началото – AI ще се превърне в лост за стратегически съкращения, според нов доклад

Ефект върху производителността

Експериментът оценява резултатите по две измерения: точност и убедителност. Те опровергават опростените предположения за сътрудничеството с изкуствен интелект:

Кентаврите постигат най-висока точност, надминавайки както киборгите, така и самоавтоматизиращите се в получаването на правилния отговор. Запазвайки контрол над аналитичния процес и използвайки собствената си преценка за оценка на входните данни, те избягват да бъдат подведени от уверените, но понякога неправилни препоръки на AI.

И киборгите, и кентаврите се отличават с убедителност – произвеждайки по-убедителни резултати. Дълбочината на ангажираността, било чрез итеративно усъвършенстване (киборги) или човешки анализ (кентаври), се превръща в по-висококачествени резултати.

Забележително е, че киборгите понякога стават жертва на убедителността на изкуствения интелект. Дори когато използват най-добри практики като валидиране, понякога се убеждават от уверените обосновки на технологията за неправилните отговори. Това подчертава критичен риск: сложното ангажиране с AI не гарантира имунитет срещу грешките му.

Токсична „тройна заплаха“ поставя в риск служителите и подкопава производителността

Какво трябва да направят компаниите

Тези констатации имат непосредствено влияние върху начина, по който организациите внедряват GenAI:

Първо, край на мита, че единственият подход е „човек в цикъла“.

Ръководителите трябва да осъзнаят, че служителите вече възприемат коренно различни стилове на сътрудничество – и че тези разлики са от значение. Простото налагане на „човешки надзор“ без да се уточнява какво означава това, ще доведе до изключително противоречиви резултати.

Второ, съобразявайте стиловете на сътрудничество със стратегическите цели.

За задачи, изискващи максимална точност при решения с висок залог, насърчавайте поведението на кентавър – селективно използване на AI със силно човешко съждение. За задачи, изискващи бърза итерация и творческо проучване, поведението на киборг е по-подходящо. Запазете подходите на селфавтоматизатора за рутинни задачи, а не за основни или рискови, и където развитието на умения не е проблем.

Трето, следете за самодоволство.

27% селфавтоматизатори в проучването – сред висококвалифицирани, мотивирани професионалисти, които са били наясно, че представянето им се оценява – показва, че изкушението да се делегират прекалено много задачи е силно. Компаниите трябва да разработят механизми за случаи, в които служителите се насочват към пълна автоматизация на задачи, изискващи човешко участие.

Мениджър на AI агенти - новата ключова длъжност в дигиталната икономика

Четвърто, преосмислете как измервате успеха на внедряването.

Използването само на крайни резултати – като процент на редакции или коефициент на приемане – като показатели за ангажираност е недостатъчно. Селфавтоматизатор, който приема резултатите от AI, и киборг, който прави многократни итерации и след това приема усъвършенствана версия, могат да изглеждат идентични в данните.

Компаниите трябва да проследяват качеството на взаимодействието през целия работен процес, а не само резултата.

Пето, инвестирайте в умения за изкуствен интелект, успоредно с експертните познания в дадена област. Най-устойчивият подход съчетава и двете.

Поведението на киборг развива напреднали умения за работа с изкуствен интелект, като същевременно поддържа експертните познания в дадена област; поведението на кентавър развива умения в дадена област, като същевременно осигурява базови познания за изкуствения интелект. Компаниите се нуждаят от програми за обучение, които целенасочено развиват и двете способности, вместо да разчитат, че служителите ще ги усвоят сами.

Хибридните компании или как AI агентите ще променят бизнес организациите

Залогът: Експертни познания в ерата на GenAI

Появата на GenAI поставя компаниите пред парадокс.

Технологията обещава да повиши човешката преценка, креативност и скорост, но носи и по-тиха опасност: като прехвърлят повече задачи на машините, служителите могат бавно да се откажат от самите способности, които ги правят ценни.

Същите инструменти, които усъвършенстват експертните познания в едни ръце, в други могат да ги заменят, постигайки впечатляващи резултати в краткосрочен план, но с изтъняване на човешката преценка. Това не е просто още един инструмент за ефективност, а революция.

Добрата новина е, че съществуват продуктивни модели на сътрудничество. Киборгите и кентаврите показват, че хората могат да работят ефективно с AI, като изграждат, а не изчерпват, своя експертен опит.

Предизвикателството за мениджърите е да създадат организационни условия, които насърчават тези продуктивни модели, но възпират съблазнителния, но саморазрушителен път на пълната автоматизация.

С разширяването и подобряването на възможностите на изкуствения интелект, проспериращите бизнеси ще бъдат тези, които владеят изкуственият интелект, но и това как хората работят с него.

Разбирането, че „човекът в цикъла“ не е единствен подход, а три фундаментално различни модела на сътрудничество – с фундаментално различни последствия, е първа стъпка към това овладяване.