Ahogy az AI egyre inkább standard eszközzé válik az üzleti életben, fontos kérdés merül fel: Továbbra is végezünk kritikai gondolkodást, amikor az AI lényeges feladatokat végez?Ez a kérdés nem csupán elméleti, hanem hatással van a munkahelyi elégedettségre és arra késztet minket, hogy átgondoljuk szerepünket – vajon arra vagyunk-e alkalmazva, hogy feladatokat végezzünk, vagy hogy gondolkodjunk? A Carnegie Mellon Egyetem és a Microsoft Research kutatói majdnem 1, 000 tudásmunkást kérdeztek meg, akik gyakran használnak AI eszközöket, és felfedezték a munkahelyi gondolkodási minták változásait. Tanulmányuk két fő területre összpontosított: arra, hogy a tudásmunkások mikor és hogyan alkalmaznak kritikai gondolkodást a generatív AI-val, valamint az ezeket a gondolkodásbeli változásokat befolyásoló tényezőkre. A legfontosabb megállapítások kiemelték a bizalom és a kritikai gondolkodás közötti összefüggést. Az AI kimeneteibe vetett nagyobb bizalom gyakran kevesebb kritikai értékelést eredményez. Ezzel szemben azok a szakemberek, akik nagyobb önbizalommal rendelkeznek saját készségeikben, hajlamosabbak voltak alaposabban megvizsgálni az AI által generált tartalmakat, annak ellenére, hogy ez plusz erőfeszítést igényelt. Ez kihívást jelent: ahogy az AI megbízhatóbbá válik, a kimeneteinek megkérdőjelezésére való hajlamunk csökkenhet, különösen, ha a felügyelet kulcsfontosságú. A kutatók konkrét motivációkat azonosítottak a kritikai gondolkodásra, mint például a munkaminőség javítása vagy a hibák elkerülése, de akadályokat is megjegyeztek. Ezek közé tartozik az AI kompetenciájával kapcsolatos tudatosság hiánya, az időkorlátok, és az AI teljesítményének ellenőrzésével kapcsolatos nehézségek. Lev Tankelevitch a Microsofttól megjegyezte, hogy az egyének esetleg nem végeznek kritikai értékelést az alacsony kockázatú feladatok kimenetei felett, potenciálisan felkészületlenül hagyva őket a magas kockázatú helyzetekre, ahol a kritikai készségek elengedhetetlenek. A kritikai gondolkodás természete fejlődik, a generatív AI három kulcsfontosságú területen változtatja meg a dinamikát: 1.

**Az információgyűjtéstől a verifikációig**: Miközben az AI hatékonyan gyűjt adatokat, a felhasználóknak biztosítaniuk kell azok pontosságát. 2. **A problémamegoldástól a válaszok alkalmazkodásáig**: A tudásmunkásoknak a generatív AI által létrehozott megoldásokat specifikus kontextusokhoz kell igazítaniuk. 3. **A feladatvégzéstől a felügyeletig**: A munkavállalók most az AI által végzett feladatokat felügyelik, ahelyett, hogy közvetlenül végeznék el azokat. Ezek a váltások befolyásolják a jövő munkáját. A szervezeteknek új felügyeleti szerepeket kell létrehozniuk, felül kell vizsgálniuk a teljesítménymutatókat, hogy értéket adjanak az AI kimeneteinek irányítására és értékelésére, valamint biztosítaniuk kell, hogy a rutinszerű kognitív feladatok ne legyenek túlságosan automatizálva a kritikai készségek fejlesztésének rovására. A kritikai gondolkodás előmozdítása érdekében a jövőbeli AI interfészeknek talán arra kellene ösztönözniük a felhasználókat, hogy kritikusan reflektáljanak, ahelyett, hogy passzívan elfogadnák az információt. Ez a változás elősegítheti a kognitív gyakorlatokat, amelyek bevonják a felhasználókat az AI válaszainak értékelésébe. Ennek eredményeként a tudásmunkában a lényeges készségek fejlődnek. A területi szakértelem továbbra is létfontosságú, de most már együtt kell élnie az AI felügyeletéhez, értékeléséhez és integrálásához szükséges képességekkel. Ez az átmenet nem a kritikai gondolkodás hanyatlását jelenti; inkább annak átalakulását. A siker az AI által vezérelt munkahelyen a mesterséges intelligencia képességeinek kihasználása és az egyedülállóan emberi kritikai gondolkodási készségek megőrzése közötti harmonikus egyensúlyon fog múlni. Tankelevitch hangsúlyozza, hogy az AI fontos gondolkodási partner, amely növeli a termelékenységet és a döntéshozatalt, és kiemeli, hogy azok fognak sikerülni, akik ügyesen integrálják az AI-t, miközben megőrzik kritikai gondolkodási képességeiket.