Od strachu do płynności: dlaczego empatia jest brakującym składnikiem wdrożeń AI

Podczas gdy wiele organizacji jest chętnych do zbadania, w jaki sposób AI może przekształcić ich biznes , jej sukces będzie zależał nie od narzędzi, ale od tego, jak dobrze ludzie je przyjmą. Ta zmiana wymaga innego rodzaju przywództwa zakorzenionego w empatii, ciekawości i intencjonalności.

Liderzy technologii muszą kierować swoimi organizacjami z jasnością i troską. Ludzie używają technologii do rozwiązywania ludzkich problemów, a AI nie jest wyjątkiem, co oznacza, że ​​adopcja jest tak emocjonalna, jak i techniczna, i musi być włączająca dla Twojej organizacji od samego początku.

Empatia i zaufanie nie są opcjonalne. Są niezbędne do skalowania zmian i zachęcania do innowacji.

Tylko w ciągu ostatniego roku byliśmy świadkami przyspieszenia wdrażania sztucznej inteligencji w zawrotnym tempie.

Najpierw była to generatywna sztuczna inteligencja, potem Copilots; teraz jesteśmy w erze agentów AI . Z każdą nową falą innowacji AI firmy spieszą się, aby przyjąć najnowsze narzędzia, ale najważniejsza część zmian technologicznych, która jest często pomijana? Ludzie.

W przeszłości zespoły miały czas na dostosowanie się do nowych technologii. Systemy operacyjne lub narzędzia do planowania zasobów przedsiębiorstwa (ERP) ewoluowały przez lata, dając użytkownikom więcej miejsca na naukę tych platform i nabywanie umiejętności ich obsługi. W przeciwieństwie do poprzednich zmian technologicznych, ta z AI nie wiąże się z długim pasem startowym. Zmiany pojawiają się z dnia na dzień, a oczekiwania podążają za nimi równie szybko. Wielu pracowników czuje, że proszono ich o nadążanie za systemami, których nie mieli czasu się nauczyć, a co dopiero zaufać. Niedawnym przykładem jest ChatGPT, który osiągnął 100 milionów aktywnych użytkowników miesięcznie zaledwie dwa miesiące po uruchomieniu.

To powoduje tarcie — niepewność, strach i wycofanie — zwłaszcza gdy zespoły czują się pozostawione w tyle. Nic dziwnego, że 81% pracowników nadal nie korzysta z narzędzi AI w swojej codziennej pracy.

Podkreśla to emocjonalną i behawioralną złożoność adopcji. Niektórzy ludzie są z natury ciekawi i szybko eksperymentują z nowymi technologiami, podczas gdy inni są sceptyczni, niechętni ryzyku lub niespokojni o bezpieczeństwo pracy.

Aby w pełni wykorzystać potencjał sztucznej inteligencji, liderzy muszą spotykać się z pracownikami tam, gdzie oni są, i rozumieć, że wdrożenie będzie wyglądać inaczej w przypadku każdego zespołu i każdej osoby.

Aby skutecznie wdrożyć sztuczną inteligencję, potrzebne są starannie przemyślane ramy, a tu właśnie pojawiają się „cztery E”.

1. Ewangelizacja – inspirująca poprzez zaufanie i wizję

Zanim pracownicy zaczną korzystać ze sztucznej inteligencji, muszą zrozumieć, dlaczego jest ona dla nich ważna.

Ewangelizacja nie polega na szumie medialnym. Chodzi o to, aby pomóc ludziom dbać, pokazując im, jak sztuczna inteligencja może sprawić, że ich praca będzie bardziej znacząca, a nie tylko bardziej wydajna.

Liderzy muszą połączyć kropki między celami organizacji a indywidualnymi motywacjami. Pamiętaj, że ludzie stawiają stabilność i przynależność na pierwszym miejscu przed transformacją. Priorytetem jest pokazanie, w jaki sposób AI wspiera, a nie zakłóca ich poczucie celu i miejsca.

Używaj znaczących wskaźników, takich jak DORA lub udoskonalenia czasu cyklu, aby wykazać wartość bez presji. Kiedy robi się to w sposób przejrzysty, buduje to zaufanie i sprzyja kulturze wysokiej wydajności opartej na jasności, a nie strachu.

1. Umożliwienie – wzmocnienie ludzi empatią

Udana adopcja zależy w takim samym stopniu od gotowości emocjonalnej, jak i od szkolenia technicznego. Wiele osób przetwarza zakłócenia w sposób osobisty i często nieprzewidywalny. Empatyczni liderzy to dostrzegają i opracowują strategie umożliwiające, które dają zespołom przestrzeń do nauki, eksperymentowania i zadawania pytań bez osądzania. Luka w talencie AI jest realna; organizacje muszą aktywnie wspierać ludzi w jej niwelowaniu za pomocą ustrukturyzowanego szkolenia, czasu na naukę lub wewnętrznych społeczności, aby dzielić się postępami.

Kiedy narzędzia nie wydają się istotne, ludzie się wycofują. Jeśli nie mogą połączyć dzisiejszych umiejętności z systemami jutra, wyłączają się. Dlatego umożliwienie musi wydawać się dostosowane, terminowe i przenośne.

1. Egzekwowanie – łączenie ludzi wokół wspólnych celów

Egzekwowanie nie oznacza dowodzenia i kontroli. Chodzi o tworzenie zgodności poprzez jasność, uczciwość i kontekst.

Ludzie muszą zrozumieć nie tylko to, czego się od nich oczekuje w środowisku opartym na sztucznej inteligencji, ale także dlaczego. Przeskakiwanie od razu do wyników bez usuwania blokad tylko powoduje tarcia. Jak sugeruje Chesterton's Fence , jeśli nie rozumiesz, dlaczego coś istnieje, nie powinieneś spieszyć się z jego usunięciem. Zamiast tego ustal realistyczne oczekiwania, zdefiniuj mierzalne cele i spraw, aby postęp był widoczny w całej organizacji. Dane dotyczące wydajności mogą motywować, ale tylko wtedy, gdy są udostępniane transparentnie, ujęte w kontekście i wykorzystywane do podnoszenia ludzi, a nie do wytykania im błędów.

1. Eksperymentowanie – tworzenie bezpiecznych przestrzeni dla innowacji

Innowacje rozwijają się wtedy, gdy ludzie czują się bezpiecznie, próbując, ponosząc porażki i ucząc się.

Dotyczy to zwłaszcza AI, gdzie tempo zmian może być przytłaczające. Gdy poprzeczką jest perfekcja, cierpi kreatywność. Liderzy muszą modelować nastawienie na postęp ponad perfekcję.

W moich zespołach widzieliśmy, że postęp, a nie polerowanie, buduje pęd. Małe eksperymenty prowadzą do wielkich przełomów. Kultura eksperymentów ceni ciekawość tak samo jak wykonanie.

Empatia i eksperymentowanie idą ręka w rękę. Jedno wzmacnia drugie.

Wdrażanie AI to nie tylko inicjatywa techniczna, to kulturowy reset, który rzuca wyzwanie liderom, aby pojawili się z większą empatią, a nie tylko wiedzą specjalistyczną. Sukces zależy od tego, jak dobrze liderzy potrafią inspirować zaufanie i empatię w swoich organizacjach. 4 E wdrażania oferują więcej niż ramy. Odzwierciedlają nastawienie przywódcze zakorzenione w inkluzywności, jasności i trosce.

Dzięki wbudowywaniu empatii w strukturę i stosowaniu metryk do oświetlania postępów, a nie naciskania na wyniki, zespoły stają się bardziej elastyczne i odporne. Kiedy ludzie czują się wspierani i wzmocnieni, zmiana staje się nie tylko możliwa, ale i skalowalna. To właśnie tam zaczyna kształtować się prawdziwy potencjał AI.

Rukmini Reddy jest starszym wiceprezesem ds. inżynierii w PagerDuty .