Utrujeni zaradi “AI slops”?Učenje znanstvenikov na platformi AI veščin Multiverse predlaga rešitev: zaposleni, ki proaktivno preoblikujejo svoje vloge okoli AI — namesto da bi jo le uporabljali za pospeševanje opravljanja nalog — kažejo večjo vključenost, motivacijo in ustvarjalnost pri delu. Študija, izvedena junija in julija s strani Multiverse, je zajela 295 polno zaposlenih profesionalcev v Združenem kraljestvu iz finančnega, vladnega in tehnološkega sektorja, vsi z vsaj šestimi meseci izkušenj z generativnim AI. Ugotovili so, da tisti, ki “oblikujejo delo” z preoblikovanjem nalog in potekov dela za integracijo AI, izkazujejo bistveno večjo vključenost v primerjavi s pasivnimi uporabniki. Barry Goulding, organizacijski psiholog v Multiverse, pojasnjuje, da oblikovanje dela vključuje ponovno preučevanje in preoblikovanje sestavin delovnih nalog za izboljšanje izvedbe — prehod od “to je moje delo” k “tako lahko svoje delo naredim bolje. ” Ekipa dojema “AI slop, ” versus obilo nizkokakovostnih, generičnih izhodov AI, ne kot napako tehnologije, temveč kot znak odklonjenosti zaposlenih. Goulding poudarja, da zgolj kopiranje in lepljenje poročil, ki jih je ustvaril AI, brez pregleda odraža nizko vključenost in slabo sodelovanje z orodji AI. Nasprotno, oblikovalci dela kritično ocenjujejo izhod AI, odkrivajo napake in zagotavljajo visokokakovostne rezultate. Usposabljanje zaposlenih za kritično razmišljanje o vpeljavi AI v njihove vloge lahko tako zmanjša površno delo in poveča kakovost izhoda. Raziskava postavlja pod vprašaj splošno prepričanje, da AI zmanjšuje kognicijsko angažiranost. Medtem ko nekatere študije nakazujejo, da uporaba AI lahko zmanjša globoko razmišljanje, podatki Multiverse kažejo, da namerna uporaba AI dejansko povečuje osredotočenost in zavezanost. Goulding poudarja, da če se AI uporablja za avtomatizacijo z nizkim naporom, pade tako kognicijska kot zaposleninska vključenost.

Vendar pa, ko zaposleni aktivno in namerno vpeljujejo AI v svoje delo, se njihova popolna vključenost, predanost in energija — ključni dejavniki angažiranosti — povečajo. Na primer, vodja v storitvi za stranke bi lahko uporabljal AI ne le za obravnavo vstopnic, temveč tudi za analizo trendov in priporočanje izboljšav, kar sproži večje sodelovanje pri delu. Za odklepanje teh koristi Goulding trdi, da mora uvajanje AI preseči zgolj delitev orodij. Enostavno razdeljevanje licenc za AI brez ustreznega usposabljanja povzročí nizko kakovostne izhode, slabo vključenost in minimalne produktivnosti. Namesto tega bi morali načrti za AI vključevati usposabljanje, merjenje rezultatov in omogočanje eksperimentiranja zaposlenih. Vodstvo igra ključno vlogo z nastavljanjem pričakovanj, modeliranjem vedenja in opolnomočenjem osebja za preoblikovanje vlog znotraj določenih meja. Goulding navaja primer podjetja Capita, ki je uvajanje AI sprejelo kot strateški cilj; po usposabljanju je en zaposleni ustvaril asistenta “Vprašaj me karkoli, ” ki je odgovoril na več kot 70. 000 podjetniških poizvedb. Namesto merjenja samega oblikovanja dela bi morali vodje osredotočiti na rezultate, ki jih to prinese — na primer na izboljšano produktivnost in višje ocene vključenosti — saj spremljanje le vedenj ne prinaša celotne slike. Usposabljanje zaposlenih za učinkovito uporabo AI spodbuja radovednost, reševanje problemov in kakovostno sodelovanje z tehnologijo. Goulding verjame, da bo oblikovanje dela kmalu postalo temeljna veščina v dobi AI: “AI bo spremenil način našega dela. Tisti, ki prevzamejo nadzor, bodo hitreje in bolj uspešno napredovali, koristi pa se bodo pomnoževale v celotnih organizacijah, ko se bodo taka vedenja uveljavila s pomočjo tehnološkega usposabljanja. ”