AI už nemění jen prá­ci. Mění celé firmy, role i to, jak tvoříme hodnotu

První vlna využití AI byla přede­vším o autom­a­ti­zaci. Firmy řeši­ly, jak díky umělé inteligen­ci dělat ste­j­nou prá­ci rych­le­ji a efek­tivněji. Dnes se ale stále více ukazu­je, že skutečný poten­ciál AI je jinde. ​„Najed­nou díky AI dokážeme dělat víc, než bylo původ­ním obsa­hem naší role. Man­ažer může být ana­lytikem, mar­ketér soci­olo­gem, vzdělava­tel pro­gramá­torem jednoduchých aplikací. To je obrovská změ­na,“ vysvětluje. 

Právě rozšíření schop­nos­tí lidí vede k tomu, že firmy začí­na­jí pře­hod­no­co­v­at celé pra­cov­ní pos­tupy. Pokud člověk zvládne díky AI více kom­pe­tencí, log­icky se mění i role, struk­tu­ry týmů nebo způ­sob spolupráce. ​„Firmy začí­na­jí přicházet na to, že reál­ná síla AI není v tom, jak člověku umožnit dělat jeho prá­ci rych­le­ji. Ale v tom, jak změnit samot­né vytváření hod­no­ty pro klien­ta,“ dodává. 

Zatím­co něk­teré firmy stále řeší zák­lad­ní prá­ci s chat­bo­ty, jiné už podle France budu­jí celé sys­témy autonom­ních AI agen­tů. ​„Je to doslo­va mno­harychlost­ní provoz. Někde se teprve řeší, jak správně promp­to­vat analýzu, a jinde už fun­gu­jí armády autonom­ních agen­tů nebo vznika­jí úplně nové role a odd­ělení,“ popisu­je. Přík­la­dem jsou i velké globál­ní firmy. Konzul­tační společnost McK­in­sey napřík­lad podle France mluvi­la o tom, že vedle desítek tisíc zaměst­nanců pracu­je také s tisí­ci autonom­ních agen­tů. To zároveň otevírá otázku, jak budou firmy vypa­dat v budouc­nu. ​„Pokud máte změněné pra­cov­ní pos­tupy a pro­cesy, je možné, že bude úplně jinak vypa­dat i samot­ná fir­ma,“ říká. 

Adopce AI v českých fir­mách výrazně kolísá. Něk­teré orga­ni­zace už kolem AI trans­for­mu­jí pro­duk­ty i pro­cesy, jiné stále váha­jí. České prostředí má navíc jed­nu speci­fick­ou překážku. ​„Čeští zaměst­nan­ci i man­ažeři čas­to říka­jí, že na AI nema­jí čas. To je něco, co v zahraničních analýzách téměř nev­idíme,“ upo­zorňu­je. Prob­lém nespočívá jen v tech­nologiích, ale hlavně v přís­tupu k učení. ​„Máme ten­den­ci vní­mat učení jako něco odd­ěleného od práce. Jenže v pří­padě AI se učení musí stát součástí práce samot­né. Exper­i­men­tování, zkoušení a hledání nových cest nej­sou ztra­cený čas, ale pod­mín­ka změny,“ vysvětlu­je. Firmy, které budou AI zvlá­dat nejlépe, podle něj neb­u­dou nut­ně ty s největším rozpočtem, ale ty, které dokážou vytvořit prostředí pro průběžné učení a sdílení zkušeností. 

Jed­nou z největších chyb je podle France sna­ha imple­men­to­vat AI bez jas­ného cíle. ​„Je strašně jednoduché podlehnout AI psy­chóze, kdy to vypadá, že musíte všech­no změnit okamžitě. Ale firmy si nejdřív musí odpovědět na otázku, proč AI vlast­ně chtějí,“ říká. Podle něj nes­tačí obec­né fráze o efek­tiv­itě nebo úsporách. Firmy by si měly ujas­nit, zda chtějí: 

• opti­mal­i­zo­vat interní fungování, 

• zlepšit pro­duk­ty a služby, 

• otevřít nové obchod­ní příležitosti, 

• nebo kom­plet­ně změnit způ­sob fun­gování firmy. 

Až násled­ně dává smysl řešit konkrét­ní nástro­je, role nebo reor­ga­ni­zaci týmů. 

Zají­mavý posun podle France nastává také v tom, jak firmy hod­notí návrat­nost AI inves­tic. Ještě nedávno se čas­to mluvi­lo o pojmech jako ​„return on employ­ee“ nebo ​„return on future“, tedy inves­ticích do připravenos­ti zaměst­nanců a budouc­nos­ti firmy. Dnes se ale vrací tlak na kla­sické ROI. ​„Bez dopadu na výsle­dovku firmy je jakáko­liv změ­na trochu na vodě. Inves­tice do AI býva­jí obrovské a firmy chtějí vidět konkrét­ní výsled­ky,“ vysvětluje. 

Podle něj pro­to ros­te tlak na to, aby AI neby­la jen exper­i­mentem, ale byla napo­jená na reál­né firem­ní cíle, pro­duk­ty a pro­cesy. AI už lidé použí­va­jí i jako kouče nebo živ­ot­ního part­nera. Výrazně se mění i způ­sob, jak lidé AI využí­va­jí v osob­ním živ­otě. ​„Mezi nejčastější use casy dnes patří osob­ní kouč, parťák pro rozhodování nebo orga­ni­zace živ­ota a času. Ještě před rokem tohle vůbec neby­lo běžné,“ popisu­je. Z výzkumů podle něj zároveň vyplývá, že lidé AI stále méně použí­va­jí jen pro jednoduché úkoly. ​„Nep­táme se už jen na shrnutí meetingu. Chceme porozumět tématům mimo náš obor, rozšiřo­vat si kom­pe­tence a dělat věci, které jsme dřív neuměli,“ říká. 

Právě schop­nost rozšiřo­vat vlast­ní možnos­ti považu­je za jeden z největších přínosů AI. ​„Díky AI jsem se po letech mohl vrátit k oblastem, jako je soft­ware engi­neer­ing nebo soci­olo­gie. Najed­nou dokážete tvořit věci, které byly dříve nedos­tup­né,“ dodává.

Vedle poz­i­tivních dopadů ale upo­zorňu­je také na ros­toucí prob­lém takz­vaného AI slopu. ​„Stačí se podí­vat na LinkedIn. Máte poc­it, že deset různých příspěvků nap­sal jeden člověk. Obsah gen­erovaný AI bývá čas­to podob­ný, nafouknutý a rych­le začne půso­bit nud­ně,“ vysvětluje. 

Podob­né prob­lémy se podle něj obje­vu­jí i ve vizuál­ní tvor­bě nebo mar­ketingu. Lidé podle něj stále více hleda­jí aut­en­tic­i­tu, lid­skost a přirozenost. ​„Ukazu­je se, že si potře­bu­jeme zacho­vat urči­tou lid­skost, chaotičnost a aut­en­tic­i­tu. Někdy pro nás má větší hod­no­tu nedokon­alá zkušenost od člově­ka než per­fek­t­ní odpověď od AI,“ říká. Právě pro­to podle něj v posled­ních letech ros­te zájem o komu­ni­ty, osob­ní setkávání a lid­ské sítě.