Леѓе одучени од „мешавина со АИ“?Научниците за учење од платформата за вештачка интелигенција Multiverse предлагат решение: вработените што активен простор ја менуваат својата улога околу АИ—наместо само да ја користат за да ја забрзаат работа—покажуваат поголемо ангажирање, мотивација и креативност на работното место. Студијата на Multiverse од јуни до јули опфати 295 полноработни професионалци од Обединетото Кралство од секторите финансијски, владин и технолошки, сите со најмалку шестмесечно искуство со генеративна АИ. Тие открија дека оние што „кастомизираат работа“ преку преработка на задаци и работни процеси со интеграција на АИ покажуваат значително поголемо ангажирање во споредба со пасивните корисници. Барри Гулдинг, организациски психолог во Multiverse, објаснува дека „кастомизирањето на работата“ вклучува преиспитување и преобликување на компонентите на работата за подобро извршување на задачите—преб transitioning од „ова ми е работата“ во „ова е како можам подобро да ја извршам работата“. Тимот гледа на „мешавина со АИ“, 洪 » the flood of low-quality, generic AI output, not as a technology flaw but as a sign of employee disengagement. Goulding notes that merely copy-pasting AI-generated reports without review reflects low engagement and poor collaboration with AI tools. Conversely, job crafters critically evaluate AI output, catch errors, and ensure high-quality results. Training employees to think critically about AI’s fit in their roles can thus reduce sloppy work and boost output quality. The research challenges the common belief that AI diminishes cognitive engagement. While some studies suggest AI use can reduce deep thinking, Multiverse’s data shows that intentional AI use actually increases focus and dedication. Goulding emphasizes that if AI is used for low-effort automation, cognitive and employee engagement drop.

However, when employees actively and purposefully integrate AI into their jobs, their absorption, dedication, and vigor—key engagement factors—rise. For example, a customer service manager might use AI not just to handle tickets but to analyze trends and recommend improvements, sparking greater work engagement. To unlock these benefits, Goulding argues AI adoption must go beyond tool rollout. Simply distributing AI licenses without training leads to low-quality output, poor engagement, and minimal productivity gains. Instead, AI strategies should embed training, measure outcomes, and allow employee experimentation. Leadership plays a vital role by setting expectations, modelling behavior, and empowering staff to reshape roles within guardrails. Goulding cites Capita, which made AI adoption a strategic effort; after training, one employee created an “Ask Me Anything” assistant that handled over 70, 000 company queries. Rather than measuring job crafting itself, leaders should focus on the outcomes it drives—such as improved productivity and higher engagement scores—as tracking behaviors alone misses the point. Training employees to use AI effectively fosters curiosity, problem-solving, and quality collaboration with the technology. Goulding believes job crafting will soon be a fundamental skill in the AI era: “AI will change how we all work. Those who take control will succeed faster and bigger, with benefits multiplying across organizations when such behaviors are embedded through tech training. ”