GazdaságSzerző: forbes 2026. 08. 01. 7 percnyi olvasás
Az AI-t méri, vagy azt méri, hogy az emberei mit érnek el, mert használják? Tudja meg, miért hiányozhattak a mérőszámok vezetői az emberi és mesterséges intelligencia együttműködéséből.
Minden mesterséges intelligenciába beruházó szervezet tudni akarja, hogy megtérül-e. A legtöbben a termelékenység, a hatékonyság vagy a költségmegtakarítások alapján válaszolnak erre a kérdésre. Ezek ésszerű intézkedések, de egy új Wharton-tanulmány szerint van egy másik intézkedés is, amelyre a vezetőknek figyelniük kell. Lehetséges, hogy a szervezetek annyi időt töltenek az AI teljesítményének mérésével, hogy figyelmen kívül hagyják az emberi és mesterséges intelligencia együttműködése révén létrehozott értéket. Lehet, hogy ez az a hely, ahol a mesterséges intelligencia a legnagyobb hozadékai közé tartozik. Ha ez igaz, akkor a vezetőknek nem csak azt kell átgondolniuk, hogyan értékelik az AI-t, hanem azt is, hogyan értékelik az emberek által a használatával elért eredményeket.
Ha a mesterséges intelligencia feleannyi idő alatt készíti el a jelentést, mint korábban, akkor ez könnyen mérhető. Ha egy alkalmazott több munkát végez, mert a mesterséges intelligencia ismétlődő feladatokat kezelt, azt is könnyű mérni. Amit közel sem olyan könnyű mérni, hogy mi történik, amikor az emberek és a mesterséges intelligencia javítják egymás teljesítményét.
Az AI másodpercek alatt képes tartalmat generálni. De az emberek magukkal hozzák a tapasztalatot, a kontextust és azt a képességet, hogy felismerjék, ha a válasz nem illik a helyzethez. Az érték abból adódik, ahogyan kiegészítik egymást. Ennek ellenére a legtöbb szervezet továbbra is külön értékeli az alkalmazottat és a technológiát.
A Wharton-kutatás megállapította, hogy az emberek és a mesterséges intelligencia együtt dolgozva gyakran erősebb eredményeket értek el, mint bármelyikük egyedül. Ez felvet egy gyakorlati kérdést, amelyet minden vezetőnek fel kell tennie. Ha az emberei és a mesterséges intelligencia több értéket teremt együtt, honnan tudhatja, hogy a szervezete felismeri-e ezt?
Amikor interjút készítettem Dave Ulrich-al, a Michigani Egyetem üzleti professzorával, azt mondta, hogy az értéket a fogadó határozza meg, nem az ajándékozó. Ugyanez az elv vonatkozik az AI-ra is. A mesterséges intelligencia nem csak azért teremt értéket, mert választ ad. Értéket teremt, ha az emberek ezt az információt jobb döntések meghozatalára vagy jobb eredmények elérésére használják fel. Ez azt sugallja, hogy a szervezeteknek ugyanolyan figyelmet kell fordítaniuk az emberek által az MI-vel elért eredményekre, mint a mesterséges intelligencia kimenetére.
A legtöbb szervezet már méri a mesterséges intelligencia elfogadását. Tudják, hány alkalmazott használja az AI-t, milyen gyakran használják, és hogy időt takaríthat meg. Ezek a számok nem árulják el, hogy az alkalmazottak egyre jobb problémamegoldókká válnak-e, mivel a mesterséges intelligencia a munkájuk része.
Képzeljen el két vezetőt, akik ugyanazt a teljesítményértékelést kapják. Mindketten határidőre és a költségvetésen belül fejezték be projektjüket. Az egyik egyszerűen mesterséges intelligencia segítségével dolgozott gyorsabban. A másik a mesterséges intelligencia segítségével kérdőjelezte meg a feltételezéseket, tesztelte az alternatívákat, és olyan megoldást talált, amelyre a csapat soha nem gondolt volna. A hagyományos teljesítménymérők pontosan ugyanúgy kezelhetik ezeket a vezetőket. Nem hiszem, hogy azok.
Egy alkalmazott az AI-t használta parancsikonként. A másik az AI-t használta gondolkodó partnerként. Ezek nagyon különböző képességek, de sok szervezet nem tud különbséget tenni közöttük.
Sok vezető azt feltételezi, hogy az alkalmazottak hatékonyan használják az AI-t, egyszerűen azért, mert gyakran használják. Az a munkavállaló, aki a mesterséges intelligencia ajánlásait jelentésbe másolja anélkül, hogy megkérdőjelezné azokat, nem hoz létre sok plusz értéket. A mesterséges intelligencia gyakrabban történő használata nem feltétlenül jelenti azt, hogy jobban is használjuk. Általában azok az alkalmazottak teremtik meg a legnagyobb értéket, akik megkérdőjelezik az AI ajánlásait, javítják azokat, és saját ítéletüket alkalmazzák, mielőtt cselekednének.
A vezetőknek kevesebb időt kell tölteniük azzal a kérdéssel, hogy az alkalmazottak használnak-e mesterséges intelligenciát, és több időt arra, hogy megkérdezzék, hogyan használják. Elfogadják az első választ, amit kapnak, vagy javítanak rajta? Az AI-t használják gondolkodásuk helyettesítésére vagy megerősítésére? Ezek a kérdések sokkal világosabb képet adnak arról, hogy az emberi és mesterséges intelligencia együttműködése teremt-e értéket.
Azt tapasztaltam, hogy a vezetők gyakran azt mérik, hogy mi a legkönnyebb megszámolni. A döntések minőségének mérése sokkal nehezebb. Még nehezebb mérni, hogy az alkalmazottak folyamatosan javítják-e az AI ajánlásait. Ez nem jelenti azt, hogy ezt nem szabad megtenni.
Ahelyett, hogy azt kérdezné, hogy az AI termelékenyebbé tett-e valakit, inkább azt kérdezze meg, hogy segített-e jobb üzleti eredményt elérni. Felismerte-e a munkavállaló olyan kockázatot, amelyet esetleg elmulasztott? Segített a mesterséges intelligencia egy új lehetőség feltárásában? Javult a végső ajánlás, mert az alkalmazott megkérdőjelezte az AI első válaszát, ahelyett, hogy elfogadta volna? Ezek a kérdések kezdenek valamivel közelebb mérni ahhoz az értékhez, amelyet a mesterséges intelligencia teremt a szervezeten belül.
A teljesítményértékelések meglepően keveset változtak az elmúlt évtizedben, annak ellenére, hogy az emberek munkamódszere drámaian megváltozott. A legtöbb szervezet továbbra is jutalmazza az egyéni teljesítményeket anélkül, hogy megkérdezné, hogyan használják az alkalmazottak az AI-t munkájuk minőségének javítására. Ez költséges mulasztássá válhat.
Azok az alkalmazottak, akik tudják, hogyan kell megkérdőjelezni az AI-t, finomítani az ajánlásait, és ötvözni a technológiát az emberi ítélőképességgel, olyan készségeket fejlesztenek, amelyek egyre értékesebbek lesznek. Ha ezeket a viselkedéseket nem ismerik fel, az alkalmazottaknak nem sok okuk van arra, hogy erősítsék őket. Azok a vezetők, akik átgondoltabb mesterséges intelligencia használatára vágynak, ezeket a képességeket láthatóvá kell tenniük a teljesítményről szóló megbeszélések során, ahelyett, hogy azt feltételeznék, hogy maguktól fejlődnek.
A mérési rendszer fejlesztésének egyik legegyszerűbb módja a feltett kérdések javítása. Ha egy projekt sikeres, ne hagyja abba a kérdést, hogy az AI időt takarított-e meg. Kérdezd meg, hogyan befolyásolta a mesterséges intelligencia a végső döntést. Kérdezze meg, hogy az alkalmazottak javították-e az AI ajánlásait, mielőtt cselekednének. Kérdezd meg, hogy a mesterséges intelligencia segített-e olyan információkat felfedni, amelyek megváltoztatták az eredményt. Ezek a beszélgetések gyakran olyan hozzájárulásokat tárnak fel, amelyek soha nem jelennek meg a termelékenységi jelentésekben.
Idővel ezek a megbeszélések segítenek azonosítani azokat az alkalmazottakat, akik következetesen több értéket teremtenek szakértelmük és mesterséges intelligencia ötvözésével. Ők azok, akik megtaníthatnak másokat az AI hatékonyabb használatára a szervezeten belül.
A mesterséges intelligencia továbbra is gyorsabb, olcsóbb és hatékonyabb lesz. Valószínűleg nem ez választja el a sikeres szervezeteket mindenkitől. Nagyobb előnyt jelenthet, ha olyan embereket fejlesztenek ki, akik tudják, hogyan kell hatékonyan együttműködni az AI-val, megfontoltan kérdőjelezik meg azt, és javítják azt, amit termel. Azok a vezetők, akik megtanulják mérni ezeket a képességeket, sokkal tisztább képet kapnak arról, hogy a mesterséges intelligencia hol teremt értéket, és hol hoznak a jövőbeni befektetések a legnagyobb megtérülést. A mesterséges intelligencia által a legnagyobb előnyt élvező szervezetek lehetnek azok, amelyek a legjobban felismerik, mérik és ösztönzik a hatékony ember-AI együttműködést.
Napi