Generativna umetna inteligenca ne spreminja le načina dela, temveč tudi način, kako se ljudje učijo, prevzemajo odgovornost in razvijajo sposobnost presoje. Zato postaja psihološka varnost vse pomembnejša za trajnostno poslovanje. Za področji HR in trajnosti se odpira novo vprašanje: kako ustvariti delovno okolje, v katerem lahko ljudje tudi ob vse bolj zmogljivi umetni inteligenci razvijajo znanje, samostojnost in kritično razmišljanje?
Trajnost podjetja ni več povezana samo z zmanjševanjem vplivov na okolje ali finančno uspešnostjo. Med ključnimi dejavniki dolgoročne uspešnosti sta tudi človeški in socialni kapital, opozarja Haufe.
Človeški kapital ni nekaj, kar bi podjetje preprosto imelo in upravljalo. Nastaja ves čas: ko zaposleni pridobivajo izkušnje, rešujejo probleme, se soočajo z negotovostjo, sprejemajo odločitve in skupaj iščejo rešitve.
Trajnostne organizacije zato ne skrbijo zgolj za shranjevanje znanja. Ustvarjajo pogoje, v katerih lahko novo znanje in kompetence nenehno nastajajo.
Produktivnost še ne pomeni kompetentnosti
Generativna AI lahko močno poveča produktivnost. Besedila, analize in koncepti nastajajo hitreje, številne rutinske naloge pa zahtevajo manj časa.
Toda produktivnost in kompetentnost nista isto.
Produktivnost pove, kako učinkovito je bila opravljena določena naloga. Kompetentnost pa se pokaže, ko mora človek samostojno rešiti novo situacijo, oceniti različne perspektive, presoditi kakovost informacij in sprejeti odgovorno odločitev.
Raziskave zato razlikujejo med izboljšanjem delovne uspešnosti in dejanskim učenjem. AI lahko izboljša končni rezultat, ne da bi se pri tem izboljšale kognitivne sposobnosti človeka, ki je rezultat ustvaril.
Za podjetja je to pomembna razlika. Konkurenčna prednost v prihodnosti ne bo temeljila samo na tem, kdo najhitreje pride do informacij, temveč na tem, kdo zna informacije pravilno oceniti, prenašati negotovost in prevzeti odgovornost za odločitve.
Tudi napake so del učenja
Ljudje se ne učijo samo iz končnega rezultata, ampak predvsem iz procesa, ki do njega vodi. Pri učenju imajo pomembno vlogo lastne hipoteze, poskusi, napake in njihova analiza.
Če AI vedno ponudi takojšen odgovor, obstaja nevarnost, da človek preskoči prav ta učni proces.
To odpira pomembno vprašanje za HR in trajnost: katere izkušnje morajo zaposleni tudi v dobi AI še vedno pridobiti sami?
Če človek nikoli ne sprejema odločitev v negotovosti, težje razvije sposobnost presoje. Če svojih napak ne analizira, težje razvije samozavest pri odločanju. In če so vse pomembne odločitve vnaprej avtomatizirane, se lahko postopoma zmanjšata tako samostojnost kot občutek odgovornosti.
Psihološka varnost kot infrastruktura
Tu pride v ospredje psihološka varnost. Amy Edmondson jo opredeljuje kot prepričanje članov ekipe, da lahko prevzemajo medosebna tveganja, ne da bi se morali bati negativnih posledic.
V praksi to pomeni okolje, v katerem si zaposleni upajo:
- postaviti vprašanje,
- priznati, da nečesa ne vedo,
- opozoriti na napako,
- izpodbijati predpostavke,
- izraziti drugačno mnenje,
- opozoriti na tveganje pri uporabi AI.
V času generativne umetne inteligence je to še pomembnejše. AI pogosto ponuja odgovore, ki so videti prepričljivi, tudi kadar niso pravilni. Če se zaposleni ne počutijo varne pri izražanju dvomov ali preverjanju odločitev, lahko organizacija hitro postane odvisna od avtomatiziranih odgovorov brez ustrezne presoje.
Psihološka varnost zato ni samo vprašanje dobrega sodelovanja ali zadovoljstva zaposlenih. Postaja organizacijska infrastruktura za učenje, kritično razmišljanje in odgovorno uporabo AI.
Kaj to pomeni za HR in trajnost?
Področji HR in trajnosti morata zato socialno trajnost gledati širše. Kazalniki, kot so fluktuacija, bolniške odsotnosti ali zavzetost zaposlenih, ostajajo pomembni, vendar večinoma kažejo posledice.
Enako pomembno je vprašanje, kakšne organizacijske pogoje podjetje ustvarja.
Ali zaposleni lahko izrazijo dvom? Ali imajo prostor za učenje? Ali lahko sprejemajo odločitve? Ali se napake uporabljajo za učenje ali kaznovanje? Ali AI podpira človekovo presojo ali jo postopoma nadomešča?
To so vprašanja, ki bodo vse pomembnejša tudi pri razumevanju socialne trajnosti.
Za HR to pomeni premik od klasičnega razvoja kompetenc k oblikovanju učnega okolja.
Dejstvo, da je mogoče določeno nalogo avtomatizirati, še ne pomeni, da jo je smiselno v celoti prepustiti AI. Nekatere naloge imajo pomembno izobraževalno vrednost prav zato, ker zahtevajo samostojno razmišljanje, presojo in sprejemanje odločitev.
Podjetja bi zato morala pri uvajanju AI poleg vprašanja »Kako lahko z njo povečamo produktivnost?« postaviti tudi vprašanje: »Katere izkušnje morajo naši zaposleni še vedno pridobivati sami, da bodo dolgoročno ostali kompetentni, samostojni in odgovorni?«
