Od straha do tečnosti: zašto je empatija nedostajući sastojak u AI Rollouts

Dok mnoge organizacije žele istražiti kako AI može transformirati svoje poslovanje, njegov će uspjeh zglob ne na alatima, već o tome kako ih ljudi prihvaćaju. Ovaj pomak zahtijeva drugačiju vrstu vodstva ukorijenjena u empatiji, znatiželjnosti i intencionalnosti.

Tehnološki lideri moraju s jasnoćom i brigom voditi svoje organizacije. Ljudi koriste tehnologiju za rješavanje ljudskih problema, a AI se ne razlikuje, što znači da je usvajanje jednako emocionalno koliko i tehničko i mora biti uključivo za vašu organizaciju od samog početka.

Empatija i povjerenje nisu neobavezni. Oni su ključni za skaliranje promjena i poticanje inovacija.

Zašto se ovaj AI trenutak osjeća drugačije

Samo tijekom prošle godine, vidjeli smo da se AI usvaja ubrzava brzinom.

Prvo, to je bio generativni AI, zatim kopiloti; Sada smo u doba agenata AI. Sa svakim novim valom AI inovacije, tvrtke žure s prihvaćanjem najnovijih alata, ali najvažniji dio tehnološke promjene koje se često zanemaruju? Ljudi.

U prošlosti su timovi imali vremena prilagoditi se novim tehnologijama. Operativni sustavi ili alati za planiranje resursa poduzeća (ERP) razvijali su se tijekom godina, pružajući korisnicima više prostora za učenje ovih platformi i stjecanje vještina za njihovo korištenje. Za razliku od prethodnih tehnoloških pomaka, ovaj s AI ne dolazi s dugom pistom. Promjena stiže preko noći, a očekivanja slijede jednako brzo. Mnogi se zaposlenici osjećaju kao da od njih traže da drže korak sa sustavima za koje nisu imali vremena za učenje, a kamoli povjerenje. Nedavni primjer bi bio chatgpt doseg 100 milijuna mjesečnih aktivnih korisnika Samo dva mjeseca nakon lansiranja.

To stvara trenje – neizvjesnost, strah i isključenje – posebno kada se timovi osjećaju zaostali. Nije iznenađenje da 81% osoblja Još uvijek ne koristite AI alate u svom svakodnevnom radu.

To podvlači emocionalnu i bihevioralnu složenost usvajanja. Neki su prirodno znatiželjni i brzo eksperimentiraju s novom tehnologijom, dok su drugi skeptični, rizični ili zabrinuti zbog sigurnosti posla.

Da bi otključali punu vrijednost AI, vođe moraju upoznati ljude tamo gdje jesu i razumjeti da će usvajanje izgledati drugačije u svakom timu i pojedincu.

4 E usvajanja AI

Uspješno usvajanje AI-a zahtijeva pažljivo promišljen okvir, gdje dolaze “četiri E”.

1. Evangelizam – nadahnjuje povjerenje i viziju

Prije nego što zaposlenici usvoje AI, moraju shvatiti zašto im je to važno.

Evangelizam nije u vezi s hipeom. Radi se o pomaganju ljudima da im se skrbi pokazujući kako AI može svoj rad učiniti značajnijim, a ne samo učinkovitijim.

Čelnici moraju povezati točke između ciljeva organizacije i pojedinačnih motivacija. Zapamtite, ljudi daju prioritet stabilnosti i pripadnosti prije transformacije. Prioritet je pokazati kako AI podržava, a ne ometa, njihov osjećaj svrhe i mjesta.

Koristite smislene metrike poput Dora ili poboljšanja vremena ciklusa kako bi se pokazala vrijednost bez tlaka. Kada se radi s transparentnošću, to izgrađuje povjerenje i potiče kulturu visokih performansi utemeljenu na jasnoći, a ne straha.

2. Omogućivanje – osnaživanje ljudi s empatijom

Uspješno usvajanje ovisi o emocionalnoj spremnosti koliko i o tehničkom treningu. Mnogi ljudi obrađuju poremećaje na osobne i često nepredvidive načine. Empatični čelnici to prepoznaju i izgrađuju strategije omogućavanja koje timovima daju prostor za učenje, eksperimentiranje i postavljanje pitanja bez prosudbe. AI talent jaz je stvaran; Organizacije moraju aktivno podržavati ljude u premošćivanju strukturirane obuke, vremena učenja ili unutarnjih zajednica kako bi podijelili napredak.

Kad se alati ne osjećaju relevantnim, ljudi se odvoje. Ako ne mogu povezati današnje vještine sa sutrašnjim sustavima, oni se prilagođavaju. Zbog toga se omogućavanje mora osjećati prilagođeno, pravodobno i prenosivo.

3. Provedba – usklađivanje ljudi oko zajedničkih ciljeva

Provedba ne znači naredbu i kontrolu. Riječ je o stvaranju usklađivanja kroz jasnoću, pravednost i kontekst.

Ljudi moraju razumjeti ne samo što se od njih očekuje u okruženju usmjerenom na AI, već i zašto. Preskakanje ravno na rezultate bez uklanjanja blokatora stvara samo trenje. Kao Chestertonova ograda sugerira, ako ne razumijete zašto nešto postoji, ne biste trebali žuriti da ga uklonite. Umjesto toga, postavite realna očekivanja, definirajte mjerljive ciljeve i učinite napredak vidljivim u cijeloj organizaciji. Podaci o performansama mogu se motivirati, ali samo kad se dijele transparentno, uokviren kontekstom i koristi se za podizanje ljudi, a ne pozvati ih.

4. Eksperimentiranje – Stvaranje sigurnih prostora za inovacije

Inovacija uspijeva kada se ljudi osjećaju sigurno pokušavati, proći i učiti.

To se posebno odnosi na AI, gdje tempo promjene može biti neodoljiv. Kad je savršenstvo bar, kreativnost pati. Vođe moraju modelirati način razmišljanja o napretku nad savršenstvom.

U mojim vlastitim timovima vidjeli smo da napredak, a ne poljski, gradi zamah. Mali eksperimenti dovode do velikih proboja. Kultura eksperimentiranja cijeni znatiželju koliko i izvršenje.

Empatija i eksperimentiranje idu ruku pod ruku. Jedan osnažuje drugi.

Vodeći promjenu, prvo ljudski

Usvajanje AI nije samo tehnička inicijativa, već je kulturno resetiranje, koje izaziva vođe da se pojave s više empatije, a ne samo stručnošću. Uspjeh ovisi o tome kako dobro vođe mogu nadahnuti povjerenje i empatiju u svojim organizacijama. 4 E posvojenja nude više od okvira. Oni odražavaju način razmišljanja o vodstvu ukorijenjen u uključivanju, jasnoći i brizi.

Uključivanjem empatije u strukturu i korištenjem mjernih podataka za osvjetljavanje napretka, a ne pritiska na ishode, timovi postaju prilagodljiviji i otporniji. Kad se ljudi osjećaju podržano i osnaženo, promjena postaje ne samo moguća, već i skalabilna. Tu se AI pravi potencijal počinje oblikovati.

Rukmini Reddy je SVP inženjeringa na Dostupan.