Мышление садовника и плотника

В недавней статье McKinsey The learning organization: How to accelerate AI adoption, авторы размышляли над двумя возможными подходами к AI-трансформации: подход садовника и подход плотника. Названия обоих этих подходов отсылают к книге “The Gardener and the Carpenter: What the New Science of Child Development Tells Us About the Relationship Between Parents and Children”. Если коротко, то подход садовника предполагает поддержку, культивирование и корректировку того, что прорастает. Подход плотника заключается в том, что он строит и конструирует нечто, совершая больше прямой работы для создания необходимой формы.

Эти два подхода, кажется, довольно неплохо коррелируют и с подходами к трансформациям организаций: сверху-вниз (top-down) и снизу-вверх (bottom-up). У каждого из этих подходов есть свои сторонники. Примечательно, что говоря именно об ИИ-трансформации, оба подхода могут иметь свое место в организации и могут друг друга даже дополнять. В этой статье хочется сосредоточиться в большей степени на подходе bottom-up, так как top-down более очевиден и понятен.

Этот подход видится чуть менее сложным, так как в рамках него не требуется продумывать наперед и оценивать различные варианты внедрения AI, вкладываясь в мега-проекты. В организации уже наверняка есть сотрудники, которые используют искусственный интеллект в своей работе. Это те самые инноваторы и ранние последователи, которые дают старт распространению любой инновации. И этот процесс можно поддерживать и фасилитировать.

Про барьеры внедрения ИИ в организации мы уже писали раннее. Однако здесь хотелось бы заострить внимание на барьерах, которые есть именно у инноваторов и ранних последователей: они уже как-то используют ИИ и могут это делать больше, чаще, лучше, безопаснее. Всё, что для этого нужно — доступ к лучшим и самым мощным моделям и инструментам вместе с политикой относительно того, какие данные можно обрабатывать в этих моделях, но опять же без перекосов в сторону полностью стерильной безопасности.

BCG проводили большой опрос (более 10 000 респондентов), и, в частности, задавали следующий вопрос: воспользовались ли бы вы AI по работе, если в вашей компании либо не разрешено его использование, либо даже существуют некоторые ограничения. 54% сказали, что в любом случае воспользовались бы. Среди миллениалов и зумеров этот процент был еще выше — 62%.

Для сотрудников российских компаний порой именно доступ к топовым моделям является ключевым барьером. Чтобы использовать ChatGPT или Claude, необходимо иметь VPN с иностранного сервера и оплатить подписку иностранной картой. Для многих это непреодолимые факторы. Если бы организация могла сделать доступ своим сотрудникам, это бы значимо ускорило распространение инновации и увеличило эффект от ее использования.

Вторая важная вещь, которая напрашивается — дать возможность инноваторам и ранним последователям делиться своими успешными кейсами и нюансами использования ИИ. Кажется, что это само собой разумеющееся, и непоятно, зачем туда вообще вовлекаться: сотрудники в рамках своих горизонтальных связей и так делятся друг с другом информацией. Однако, во-первых, в зависимости от размера организации, этот объем горизонтальных связей может не покрывать всю организацию. В результате распространение инновации может быть довольно очаговым.

Во-вторых, важно снизить нагрузку этих евангелистов по другим проектам, чтобы они могли полноценно готовиться, упаковывать свои знания и лайфхаки в базу знаний организации, выступать на внутренних митапах и собраниях и делиться своими находками.

Другие сотрудники могут вдохновиться кейсами инноваторов, если для них это не будет звучать как «птичий язык». Чтобы полноценно использовать или уметь повторить и перенести результат на свою область, может потребоваться дополнительная прокачка скиллов. Следовательно, возникает запрос на широкое обучение сотрудников. VTORNIK.Company в этом может помочь: мы разрабатываем кастомизированные корпоративные программы и для топ-менеджеров, и для линейных сотрудников.

В том же исследовании Boston Consulting Group это хорошо заметно: только 36% опрошенных сотрудников сказали, что они в достаточной степени хорошо обучены.

Также любопытен прирост эффективности, если это обучения является синхронным, то есть когда участники могут общаться друг с другом и задавать вопросы эксперту: 79% регулярных пользователей ИИ в когорте синхронного обучения против 67% в когорте асинхронного.

Поддержка и внимание со стороны руководства также чрезвычайно важны. Если внедрение искусственного интеллекта является одним из главных приоритетов в организации, если об этом регулярно слышно из разных источников внутренней коммуникации, если инициативы в этой области как-то поощряются и стимулируются, то это также позитивно влияет на процесс распространения инноваций внутри компании.

При этом только 25% опрошенных такую поддержку ощущают, согласно исследованию Boston Consulting Group.

ИИ-трансформация может протекать в двух стримах: в рамках мышления плотника и в рамках мышления садовника. Пока организация решает, оценивает, продумывает большую рамку стратегии по внедрению ИИ, приоритезирует мега-проекты и ищет под них финансирование, можно параллельным курсом заниматься трансформацией в рамках мышления садовника.

Для этого требуется:

1. Доступ к лучшим моделям и инструментам (VPN + подписка),
2. Поддержка инноваторов и стимулирование взаимообмена практиками использования ИИ внутри организации,
3. Широкое обучение сотрудников (хотя бы 5 часов обучения на человека),
4. Поддержка со стороны руководства.

Это тот минимум, который может поддержать естественный процесс распространения технологии искусственного интеллекта и его внедрения на местах, что в конечном счете приведет к большому кумулятивному эффекту с точки зрения роста производительности труда.