Primer šta ne treba raditi: Da li ste čuli za "workslop"?

U pojedinim timovima događa se upravo suprotno. Zaposleni sve če&scaron;će dobijaju materijale koji na prvi pogled izgledaju zavr&scaron;eno i profesionalno, ali iza uredne forme nema dovoljno tačnosti, konteksta ili stvarnog promi&scaron;ljanja. Umesto da AI ubrza posao, neko drugi na kraju mora da ga proverava, ispravlja ili radi gotovo ispočetka, prenosi BIZlife.Za ovaj fenomen već postoji i naziv &ndash; workslop.Kada AI zavr&scaron;i posao, ali posao zapravo nije zavr&scaron;enWorkslop je sadržaj napravljen uz pomoć ve&scaron;tačke inteligencije koji deluje kao da ispunjava zadatak, ali mu nedostaju su&scaron;tina, preciznost ili adekvatna ljudska provera.To može biti prezentacija koja izgleda odlično, ali ne odgovara na najvažnije pitanje, analiza sa pogre&scaron;nim zaključcima, generički mejl koji ne uzima u obzir kontekst ili dokument koji je toliko op&scaron;iran da kolega mora prvo da shvati &scaron;ta je autor uop&scaron;te želeo da kaže.Problem zato nije samo kvalitet AI sadržaja. Problem nastaje kada je vreme koje je jedna osoba u&scaron;tedela kori&scaron;ćenjem AI zapravo samo prebačeno na nekog drugog.Jedno istraživanje Zetyja pokazalo je da 66 odsto zaposlenih tro&scaron;i i do &scaron;est sati ili vi&scaron;e nedeljno na ispravljanje gre&scaron;aka nastalih zbog workslopa. Svaki peti ispitanik kaže i da se nekvalitetan AI rad često toleri&scaron;e ukoliko je zadatak zavr&scaron;en u roku.Kolega je zavr&scaron;io za deset minuta, vi popravljate dva sataTu se pojavljuje jedan od zanimljivijih paradoksa AI produktivnosti.Ako zaposleni uz pomoć AI za deset minuta napravi dokument koji bi mu inače oduzeo sat vremena, na papiru je produktivniji. Ako njegov kolega zatim mora da proverava činjenice, prepravlja formulacije, dopunjava kontekst i otkriva &scaron;ta je zapravo trebalo uraditi, kompanija možda nije u&scaron;tedela ni&scaron;ta.Forbes upravo na to upozorava u tekstu o sve prisutnijem AI slopu na radnom mestu: AI bi trebalo da ljudima oslobodi vreme za razmi&scaron;ljanje, a ne da zameni samo razmi&scaron;ljanje. Posledice preteranog oslanjanja na generativne alate već se vide u generičkim mejlovima, dokumentima i drugim materijalima koji nose prepoznatljiv AI obrazac, ali malo individualnog doprinosa osobe koja ih &scaron;alje.Drugim rečima, problem nije kori&scaron;ćenje ChatGPT-a ili nekog drugog alata. Problem je trenutak kada &quot;napravi mi ovo&quot; postane zamena za &quot;razmisli o ovome&quot;.Workslop ne tro&scaron;i samo vremePosledice nisu ograničene na nekoliko izgubljenih sati.Istraživanje Zetyja povezuje workslop sa većim stresom, nižim moralom, padom produktivnosti i sagorevanjem zaposlenih.Posebno zanimljiv problem nastaje kada nekvalitetan AI sadržaj ne dolazi od kolege, već od nadređenog.U drugom Zety istraživanju, sprovedenom među 1.000 zaposlenih u SAD koji su imali iskustva sa workslopom, 55 odsto ispitanika reklo je da je takav sadržaj već dobilo od menadžera ili supervizora. Čak 85 odsto navodi da bi dobijanje workslopa od rukovodioca smanjilo njihovo poverenje u liderstvo.I to nije te&scaron;ko razumeti.Ako zaposleni traži konkretan feedback o projektu, očekuje iskustvo, procenu i mi&scaron;ljenje svog menadžera. Generičan AI odgovor možda je gramatički savr&scaron;en, ali te&scaron;ko može da zameni nekoliko rečenica koje pokazuju da je neko zaista pogledao njegov rad.AI nije problem. Odsustvo pravila jesteJedan od razloga zbog kojih se workslop &scaron;iri može biti i to &scaron;to mnoge kompanije uvode AI mnogo brže nego &scaron;to razvijaju pravila za njegovo kori&scaron;ćenje.U Zety istraživanju 24 odsto zaposlenih kaže da od poslodavca nije dobilo nikakvu obuku ili smernice za rad sa AI-jem, dok je samo 31 odsto dobilo detaljniju obuku i kontinuiranu podr&scaron;ku. Kao najvažnija re&scaron;enja zaposleni navode jasnije standarde kvaliteta i bolju AI edukaciju.To znači da kompanijama verovatno nije dovoljno da zaposlenima kupe AI alat i poruče im da ga koriste &scaron;to vi&scaron;e.Potrebno je definisati i za &scaron;ta ga koristiti, kada ga ne koristiti i ko odgovara za konačni rezultat.AI može biti veoma koristan za sažimanje sastanaka, sređivanje bele&scaron;ki, pravljenje prvog nacrta ili automatizaciju ponavljajućih poslova. Ali ako je reč o proceni rada zaposlenog, osetljivom razgovoru sa kolegom ili odluci koja zahteva iskustvo i kontekst, potpuno prepu&scaron;tanje zadatka algoritmu lako može da napravi vi&scaron;e problema nego &scaron;to re&scaron;ava. Forbes upravo zato preporučuje timovima da jasno dogovore granice i pravila AI upotrebe umesto da svaki zaposleni sam određuje &scaron;ta je prihvatljivo.Nova kancelarijska ve&scaron;tina: znati kada ne koristiti AIDobar rad uz AI zato verovatno neće značiti samo znati napisati pravi prompt.Sve važnija ve&scaron;tina biće procena kada tehnologija zaista ubrzava posao, a kada samo proizvodi jo&scaron; jedan sloj sadržaja koji neko kasnije mora da obrađuje.Pre nego &scaron;to zaposleni klikne &quot;send&quot;, pitanje vi&scaron;e nije samo: &quot;Da li mi je AI ovo zavr&scaron;io?&quot;.Mnogo važnije pitanje postaje: &quot;Da li bih ja stavio svoje ime ispod ovoga?&quot;Ako je odgovor ne, zadatak verovatno jo&scaron; nije zavr&scaron;en.

Primer šta ne treba raditi: Da li ste čuli za "workslop"?

Vaš komentar je uspešno snimljen i biće vidljiv nakon verifikacije administratora portala.

Vrati se na vest

0 Ostavite komentar

Najnovije

Avio-kompanija planira da se otarasi trećine flote

"Istorijska katastrofa"; Usevi im presušili, pogođene sve kulture: Neviđena šteta