N. D.

Da li ste ikada osjetili da vaš tim ne ostvaruje svoj puni potencijal? Možda su vremena odgovora neznatno sporija nego što ste se nadali? Ili se generiranje grupnih ideja osjeća malo pješakom? Ako je tako, nemojte ih kriviti, to je prirodna ljudska pojava koja se zove društveno bezveze. I važno je imati na umu kada je u pitanju AI.

U psihologiji postoji dugotrajno zapažanje da grupe ljudi često imaju lošije rezultate od zbira njihovih dijelova. Klasični eksperiment koji to pokazuje, i jednu od najstarijih studija socijalne psihologije, sproveo je Max Ringelmann 1913. godine. On je bio poljoprivredni inženjer i želio je da testira šta se dešava kada ljudi rade zajedno u odnosu na rad sami. Postavio je konopac i zamolio ljude da ga povuku što jače mogu, u stilu potezanja konopa. On je mjerio snagu napora dok su ljudi radili ili samostalno ili u grupama. I brzo je otkrio da ljudi u grupama ne ulažu toliko posla kao kada su sami. Jedna osoba može povući 85 kilograma. U grupi od 7, očekivali biste da ukupna sila bude 595 ,ali, u stvari, povukli su 455 kilograma. Samo 65 kilograma svaki.

Također je primijetio da što je više ljudi u grupi, to svaki ulaže manje truda u zadatak. Na primjer, 14 ljudi je izvuklo samo 854 kilograma, daleko od njihovog potencijala od 1.190 kilograma. To je fenomen poznat kao društveno bezveze, ili tendencija smanjenja individualne produktivnosti kako se veličina grupe povećava.

Bilo je nekoliko teorija zašto se to događa. Možda svaka osoba osjeća manji pritisak da nastupi, tako da ne pojača. Ili se možda s većim grupama pojedinci osjećaju manje povezanim s nagradom povezanom s dovršenjem zadatka, ili se manje prepoznaju, pa je motivacija niža. Možda samo misle da će se tim dobro snaći i bez njih, pa zašto se mučiti.

Bez obzira na razlog, društveno bezveze je stvarno i ima značajan uticaj, pa se danas ostavlja pitanje, može li umjetna inteligencija povući svoju težinu? Očigledno je da svako preduzeće želi maksimizirati produktivnost. Stoga je važno biti svjestan mogućnosti društvenog bezveze, posebno kada počnemo da se okrećemo AI.

AI nudi primamljivu priliku za sve nas da se oslobodimo malo teškog dizanja. Obećavajući da ćete preuzeti naporan posao od bilo čega, od usluga korisnicima do kreativnih ideja, mogućnost da se AI ugradi kao vaš najnoviji član tima je izuzetno primamljiva. Ali treba da uzmete u obzir društveno bezveze.

eć smo skloni da smanjimo napore kada bi neko drugi mogao povući za nas, a ako je to neko kompjuterski sistem, to dolazi sa rizicima bez obzira na to koliko je AI partner precizan.

Sve je veći broj upozoravajućih priča koje sugeriraju da AI nije srebrni metak. Primjer dolazi iz studije iz 2022. koju je proveo Fabrizio Dell’Acqua na Harvard Business School, koji se bavio upotrebom AI u zapošljavanju. Zamolio je 181 regrutatora da procijene ukupno 7.964 CV-a za ulogu softverskog inženjeringa, sa užim izborom isključivo na osnovu matematičkih vještina kandidata, objektivna metrika koja je omogućila jasno poređenje tačnosti regrutera. Svaki regruter imao je pomoćnika AI koji je pomogao u zadatku. Međutim, neki su dobili AI alat niske kvalitete, s preciznošću od 75 posto u predviđanju da li bi kandidat trebao biti u užem izboru.

Drugi regruteri su koristili visokokvalitetnog AI asistenta, sa stopom preciznosti od 85%. Svako je znao koji sistem koristi. Pored njihove satnice, regruteri su bili stimulisani bonusom do 20 dolara u zavisnosti od njihove tačnosti.

Dell’Acqua je mjerio brzinu, trud, tačnost i samopouzdanje svakog regrutera. Naravno, očekivali biste da korisnici alata visoke preciznosti ovdje budu pobjednici. Ali rezultati su bili iznenađujući. Regruteri koji su koristili visokokvalitetni AI alat bili su manje precizni i uložili su manje vremena i truda, jednostavno se oslanjajući na prijedloge algoritma.

Međutim, oni koji koriste AI alat niske kvalitete pokazali su kritičniji pristup, što je na kraju dovelo do preciznijih odluka. Ono što se ovdje događa povezano je sa efektom društvenog bezveze. Prilično smo sretni što se povlačimo i puštamo AI da preuzme posao. A ovi nalazi sugeriraju da je vjerovatnije da će radnici biti slobodni kada je kvalitet algoritamskih savjeta naizgled visok. Ali ovo se može vratiti.

Dell’Acqua je to lijepo izrazio naslovom rada “Zaspati za volanom”, govoreći da postoji rizik da se previše oslanjamo na AI koja je dobra, ali ne tako dobra kao ljudska prosudba. Umjesto da procjenjujemo umjetnu inteligenciju na osnovu njenih objektivnih tehnoloških vrijednosti, trebali bismo je ocijeniti na osnovu rezultata kombinacije korisnika i AI. Dakle, ako planirate da iskoristite ogromnu moć AI, imajte na umu da bi vaš tim mogao biti u iskušenju da se previše oslanja na tehnologiju.

Od vitalnog je značaja uspostaviti procese za praćenje i prilagođavanje kada je to potrebno. Jer, iako mašinsko učenje svakako može ponuditi vrhunske prednosti, rezultati farmerske studije od prije više od 100 godina i dalje vrijede.

VEZANO

5 korisnih načina kako se nositi sa stresom na radnom mjestu