Często próba „użycia AI do wszystkiego” sprawia, że… praca po prostu spowalnia. Gdzie w takim razie leży granica? Kiedy warto odpuścić i zaufać starym metodom, a kiedy zainwestować czas w naukę, nawet jeśli na początku wszystko idzie wolniej niż dotychczas?
Celem nie jest używać AI, celem jest być skutecznym
Jeśli wykonanie zadania w tradycyjny sposób jest szybsze – w wielu przypadkach należy je tak wykonać. To nie herezja, a kwintesencja produktywności. Świadomość, kiedy nie używać AI, jest równie ważną kompetencją, co umiejętność korzystania z niego. To oznaka dojrzałości i zrozumienia, a nie porażki we wdrażaniu innowacji.
Profesjonalny szef kuchni ma do dyspozycji najnowocześniejszy robot kuchenny, ale do pokrojenia jednego ząbka czosnku wciąż używa noża. Dlaczego? Bo wie, że w tym konkretnym przypadku wyciąganie, składanie i mycie maszyny zajęłoby więcej czasu niż samo zadanie. Podobnie jest z AI. To niesamowicie potężne narzędzie, ale nie do wszystkiego. Z naszych obserwacji w AI Hero wynika, że najbardziej efektywne zespoły nie używają AI najwięcej. Używają go najmądrzej, świadomie wybierając zadania, w których technologia daje im największą dźwignię.
Tego typu podejście wymaga jednak godzin poświęconych na eksperymentowanie, porażki i problemy, które pojawiają się po drodze. Wbrew pozorom, to również bardzo wartościowa inwestycja.
Kiedy odpuścić korzystanie z AI?
Jak więc podejmować opisywane przeze mnie powyżej decyzje na co dzień? Oto trzy proste zasady, które pomogą Ci ocenić, czy warto angażować sztuczną inteligencję do konkretnego zadania.
1. Zasada jednorazowości
Czy wykonujesz to zadanie tylko ten jeden raz, czy będzie się ono powtarzać co tydzień lub co miesiąc? Jeśli zadanie jest jednorazowe, proste i szybkie, często nie warto inwestować czasu w tworzenie procesu z AI. Jeśli jest powtarzalne (np. przygotowanie cotygodniowego raportu), poświęcenie nawet kilkudziesięciu minut na stworzenie szablonu idealnego promptu lub szablonu z AI może być genialną inwestycją, która zaoszczędzi Ci godziny w przyszłości.
2. Zasada 10 minut
Jeśli zadanie jest Ci doskonale znane, wiesz dokładnie, jak je wykonać, a manualna praca zajmie Ci mniej niż 10 minut – po prostu to zrób. Czas i wysiłek umysłowy potrzebny na sformułowanie idealnego promptu, dodanie kontekstu i wytycznych, a potem na ewentualną korektę wyniku, prawdopodobnie przewyższy czas wykonania zadania ręcznie. To dotyczy prostych maili, szybkich poprawek w znanym dokumencie czy krótkich obliczeń.
3. Zasada “mięsień kontra mózg”
Przed wykonaniem zadania sobie pytanie: czy to zadanie angażuje głównie „pamięć mięśniową”, czy „pamięć mózgową”?
- Zadania „mięśniowe” to te, które wykonujesz niemal automatycznie, np. szybkie formatowanie znanego dokumentu, wpisanie danych do tabeli według schematu, odklikanie rutynowych czynności. Często wykonujemy je szybciej sami.
- Zadania „mózgowe” wymagają kreatywności, analizy, syntezy informacji, np. stworzenie pierwszej wersji strategii, analiza nieustrukturyzowanych danych, research skomplikowanego tematu, napisanie złożonego kodu. AI jest stworzone właśnie do wspierania zadań angażujących „mózg”.
Co możesz zrobić, gdy czujesz, że AI Cię spowalnia?
Stwórz swoją własną “listę zadań dla AI”
Zamiast próbować używać AI do wszystkiego, świadomie zidentyfikuj 3-5 konkretnych, powtarzalnych i złożonych zadań w swojej pracy (lub pracy Twojego zespołu), w których AI może dać Ci największą wartość. Skup się tylko na nich przez najbliższy czas i doprowadź ich automatyzację do mistrzostwa.
Wejdź świadomie w „tryb inwestycyjny”
Wybierz jedno, ważne, powtarzalne zadanie i świadomie zdecyduj, że przez najbliższy miesiąc będziesz je robić z pomocą AI, nawet jeśli na początku będzie to trwało dłużej. Potraktuj to jako inwestycję w naukę – czas poświęcony na opanowanie narzędzia zwróci się z nawiązką w kolejnych miesiącach.
Naucz się „delegować”, a nie „rozkazywać”
Zmień swoje myślenie z „AI, zrób raport sprzedaży” na „AI, jesteś moim analitykiem. Oto kontekst: przygotowuję raport sprzedaży za ostatni kwartał dla zarządu. Oto dane w pliku X. Proszę, przeanalizuj je i przygotuj dla mnie pierwszą wersję podsumowania, zwracając szczególną uwagę na trendy w kategorii Y i porównanie z poprzednim kwartałem. Wynik przedstaw w formie punktów„. Lepsze delegowanie to lepsze i szybsze rezultaty.
Prawdziwa sztuka pracy z AI polega nie na używaniu technologii do wszystkiego, ale na mądrości w decydowaniu, kiedy po nie sięgnąć, a kiedy zaufać własnym umiejętnościom. To, że czasem jesteś szybszy od AI, nie świadczy o słabości technologii, ale o Twojej rosnącej świadomości i dojrzałości przy wykorzystaniu tej technologii.
