Трудности делегирования

Мы внедряем ИИ (или пытаемся внедрять), питая надежды освободить себя от рутины, сократить затраты на персонал и получать быстрее то, на что раньше требовалось время. Это происходит. Рутина действительно уходит – у кого-то по минимуму, кому-то удаётся переложить на агентов больше, но дальше...

Дальше происходит неприятное открытие. Оказывается, что ИИ не только освобождает от рутины, а ещё:

✊ многократно ускоряет скорость происходящего без разбора – нужное это или нет, то есть получение не только хорошего результата, но и ошибок, и неудач

✊ берёт то, что уже есть – культуру, процессы, паттерны – и усиливает их так, что они становятся видимыми настолько, что и разочарование наступает быстрее. Прежде всего от себя, но перекладываем мы его на ИИ.

Выясняется, что

✊ недостаточно сказать сотруднику ИИ "Хочу, чтобы было красиво/понятно/интересно", нужно ещё и объяснить, как это выглядит в моей картине мира

✊ малоэффективно использовать одного сотрудника одну модель ИИ для всех задач, и придётся потратиться не на одну подписку, а на три как минимум

✊ нужно обладать достаточным уровнем знаний и разбираться в вопросе, чтобы проверить то, что выдают подчиненные ИИ-модели

✊ требуются опыт и насмотренность, чтобы понять, как всё-таки этот коллектив этот набор агентов работает и почему выдает именно такой результат

✊ нужно иметь время не только на постановку задач, но и на то, чтобы применить результаты того, что подготовлено командой ИИ-помощниками, а не слить это в отложенное на «когда руки дойдут»

✊ нужно уметь остановиться в генерации поручений и начать разгребать то, что уже нагенерили или иметь мужество выбросить это в помойку и оставить себе просто как опыт, закрыв глаза на потраченное время и деньги

Что ещё?

И вообще главный вывод: тот, кто не умел нормально делегировать людям, тот в большинстве случаев и в трех соснах моделях ИИ заблудится.

#управлениекомандой
#пример

© Татьяна Иванова