Dlaczego transformacja AI potrzebuje managerów (i co manager może z tym zrobić)

Entuzjaści: iskra, od której zaczyna się zmiana

W prawie każdym zespole jest osoba, która pierwsza poznaje narzędzia AI i buduje pierwsze rozwiązania, często po godzinach. Mateusz radzi doceniać takie osoby na głos, żeby cały zespół widział, jaki kierunek firma premiuje.

Wyzwanie zaczyna się przy przejściu od jednej osoby do całego zespołu. Wiele firm zakłada, że z czasem pozostali sami przejmą sposób pracy entuzjastów. W AI Hero też tak było. Jedna osoba przygotowała szkielet prezentacji, reszta skopiowała go do siebie i rozwijała własne kopie. Przy zmianie oferty każdą kopię trzeba było poprawiać osobno.

Rozwiązanie, które poleca Mateusz:

1. Entuzjasta przygotowuje pierwszą wersję i szybko sprawdza, czy przekłada się ona na zakładane wyniki biznesowe.
2. Po potwierdzeniu rozwiązanie trafia do wspólnego repozytorium albo jest udostępniane w narzędziach, w których zespół pracuje na co dzień.
3. Każde rozwiązanie ma właściciela, który aktualizuje je, gdy zmieniają się potrzeby albo narzędzia dostają nowe możliwości.

Przykład z AI Hero to firmowe reguły do przygotowania ofert, w które wkład mieli entuzjaści z różnych zespołów. Oferta powstaje teraz w 30 minut zamiast 3 godzin, a jej jakość jest wyższa, bo korzysta z doświadczeń wielu osób.

Połowa zespołu potrzebuje innego argumentu

Druga strona medalu: 50% pracowników uważa, że AI nie wnosi wartości do ich pracy (Future Mind / SW Research). Entuzjaści i sceptycy pracują w tych samych zespołach. Mateuszowi chodzi o podniesienie poziomu całego zespołu, a tym procesem zarządza manager.

Kto za co odpowiada w transformacji AI

Na pytanie, kto w ich firmach odpowiada za AI, uczestnicy wskazywali zarząd, IT, managerów i połączenia tych ról. Mateusz rozpisał zakres każdej z czterech ról:

• Zarząd: kierunek i priorytety. Decyduje o inwestycjach i jasno mówi, po co firma wdraża AI i czego się spodziewa. Wspólne „po co” chroni firmę przed rozciąganiem w różnych kierunkach, zależnie od tego, kto najgłośniej przedstawi swój pomysł.
• IT, zespół AI albo transformacji: narzędzia i zasady. Licencje, zasady pracy z danymi i wsparcie w korzystaniu z narzędzi.
• Managerowie: zmiana pracy zespołu. Przekładają kierunek zarządu i narzędzia od IT na codzienne zadania zespołu i rozbrajają problemy, które się pojawiają.
• Zespół: codzienne korzystanie. Zespół współodpowiada za wdrożenie, dlatego potrzebuje jasnej informacji, czego firma od niego oczekuje i jak go wesprze.

Narzędzia AI są dziś łatwiejsze na start, a jednocześnie dają tyle możliwości, że łatwo się w nich pogubić. Czas samych eksperymentów mija. Firmy oczekują konkretnych rezultatów, a coraz częściej także przebudowy procesów. To zadanie trafia do managerów, choć rzadko ktoś przygotował ich do prowadzenia takiej zmiany.

Dlaczego bez managera zmiana staje

Entuzjasta działa bez mandatu

Mandat to prawo do decyzji o tym, jak pracuje zespół. Zmiana sposobu pracy z AI wymaga czasu na naukę i eksperymenty, a kalendarze zespołów są zwykle pełne. Wysoko na liście priorytetów ustawia ją manager. Entuzjasta może pokazać i zachęcić, a manager daje zespołowi czas i sprawdza, skąd bierze się opór:

• Osoba widzi za mało wartości? Znajdź zastosowanie bardzo blisko jej pracy i maksymalnie proste do wdrożenia.
• Ma za sobą złe doświadczenia z narzędziami? Pokaż, jak bardzo zmieniły się w ostatnich miesiącach.
• Obawia się, że nie nauczy się AI albo straci pracę? Taką rozmowę przeprowadzi manager, który zna zespół i każdą osobę.

Wiedza płynie przypadkiem

Bez organizacji wiedza krąży losowo i zależy od tego, kto z kim pije kawę w kuchni. Manager zamienia to w rytuał, na przykład stały punkt spotkania zespołu, na którym dzielicie się tym, co powstało.

Managerowie wyłapują też sytuacje, w których kilka zespołów pracuje nad tym samym. Prezentacje przygotowuje prawie każdy dział, więc wspólny rdzeń (wytyczne wizualne, baza wiedzy) warto zbudować raz. Wybór kierunku i trudne decyzje należą do managera. Według Mateusza przeprowadzenie przez nie zespołu to uczciwe podejście do entuzjastów, którzy rzadko mają doświadczenie w prowadzeniu projektów.

Opór, którego nie widać

Osoby, które w ogóle nie korzystają z AI, widać od razu w raportach użycia od IT. Trudniej zauważyć tych, którzy zatrzymali się na podstawach: streszczą dokument, przygotują odpowiedź na maila i na tym kończą. W raporcie świecą się na zielono, a entuzjasta jest już daleko przed nimi. Podobnie wyglądają zespoły przeszkolone pół roku temu, których praca od tego czasu zmieniła się niewiele. Taką sytuację rozpozna manager, który jest blisko zespołu.

Rola managera zmienia się w czasie

1. Napędzić. Pokazujesz, że sam korzystasz z AI, gdzie się sprawdza i gdzie stawiasz granice. Uczciwy obraz buduje zaufanie. Ekspertami od narzędzi są entuzjaści i IT, a rolą managera jest przykład, czas dla zespołu i wsparcie w zmianie.
2. Utrzymać. Po pierwszych efektach zawsze przychodzi dołek. Zespół wraca do starych nawyków, gdy robi się intensywnie, albo rozwiązanie przestaje działać po zmianie procesu, bo zabrakło osoby odpowiedzialnej za aktualizację. Najgłębszy dołek przychodzi przy przebudowie procesów: zespół przez chwilę pracuje wolniej i popełnia więcej błędów. Mateusz radzi dowieźć taki redesign do końca, bo daje realną przewagę konkurencyjną. Korzystanie z tych samych narzędzi co konkurencja pozwala jedynie dotrzymać jej kroku. Manager prowadzi zespół przez dołek i broni zmiany, gdy pojawiają się naciski.
3. Wzmocnić. Komunikat „teraz tak pracujemy” to dopiero początek. Manager sprawdza, jak nowy sposób pracy działa w praktyce, i na bieżąco rozwiązuje trudności.

Co zrobić od jutra: cztery kroki

Mateusz dał prosty plan, który zmieści się w intensywnym czwartym kwartale:

1. Rozeznanie. Sprawdź, jak zespół korzysta dziś z AI, jakie ma nastawienie i co mówią dane. Raporty użycia ma każde narzędzie, więc IT łatwo je przygotuje. Pomogą też wyniki ankiet. Na wspólnym spotkaniu często wychodzą inicjatywy, o których reszta zespołu nie wiedziała. Rozeznanie starsze niż 3 miesiące warto odświeżyć.
2. Rozmowa z zespołem. Około 30 minut o tym, jak zespół podchodzi do AI, czego się obawia i gdzie widzi szansę. Wychodzisz z listą możliwych blokad, obrazem tego, co zespół już ma, i pomysłami na usprawnienia. Uczestnicy webinaru dostali skrypt takiej rozmowy w PDF.
3. Dwa worki. Wybór pierwszych zadań do usprawnienia, opisany niżej.
4. Co ja z tego mam? Przygotuj odpowiedź z perspektywy pracownika. Zarząd i managerowie są rozliczani z efektywności, a pracownik zastanawia się, czy AI oznacza dla niego więcej pracy albo zastąpienie. Uniwersalny argument: kompetencje AI są potrzebne na całym rynku pracy, więc pracownik zyskuje je także dla siebie. Osadź go w realiach swojego zespołu.

Dwa worki: od czego zacząć

Wybierając zadania do usprawnienia, firmy patrzą zwykle na oszczędność czasu i jakość. To pierwszy worek: zadania ważne dla firmy, o których wie manager. Drugi worek to zadania, których zespół nie lubi robić, i o nich wie zespół. Najlepszy start leży na przecięciu obu worków.

Mateusz radzi zacząć nawet od zadania mniej korzystnego biznesowo, jeśli ludzie widzą w nim korzyść dla siebie, bo to mocno ułatwia adopcję. Sam zaczął od przygotowywania ofert, za którym nie przepadał, i właśnie ta motywacja pomogła mu dopracować rozwiązanie, z którego dziś korzysta cały zespół.