– Przez ostatnie 10 lat pracy w obszarze technologicznym widziałem bardzo dużo przypadków fast & fail – firmy bardzo szybko się rozwijały i równie szybko upadały, ponieważ innowacje, które decydowały się wdrażać, nie były uszyte do ich problemów – przekonuje prof. dr hab. Artur Modliński, ekspert Digital University. W rozmowie z nami mówi więcej o podejściu Slow & Grow, o ukrytych kosztach nieprzemyślanej automatyzacji i o tym, czego współczesne organizacje mogą nauczyć się od… fińskiej poczty.
Jakub Rusak, Digital University: Od ponad 10 lat badasz sztuczną inteligencję na styku nauki i biznesu. AI to dziś dla firm spełnienie marzeń czy raczej rosnące zagrożenie?
Prof. dr hab. Artur Modliński: Powiedziałbym: to zależy od tego, czy traktujemy AI jako narzędzie, czy jako cel sam w sobie. Moje badania są zawsze mostem między akademią a praktyką – biorę problemy organizacji i wracam do nich z rozwiązaniami, które da się wdrożyć. I właśnie z tej praktyki wynika najważniejsza obserwacja: samo posiadanie AI niczego jeszcze nie gwarantuje. Przez ostatnie pięć-sześć lat byliśmy w fazie, którą nazywam podejściem AI 4.0. Organizacje wdrażały sztuczną inteligencję niemal do każdego procesu. W centrum były efektywność, redukcja błędów i automatyzacja, nie ludzie.
Z czego wynika takie podejście?
Często pomijano pytania kluczowe, np. jak AI wpływa na kondycję talentów w firmie? Czy inwestycja się zwróci? Czy to w ogóle jest najlepsze rozwiązanie danego problemu? Dziś coraz więcej firm – nie tylko w Polsce, ale też w moich projektach we Włoszech i Portugalii – robi krok w tył i zadaje sobie strategiczne pytanie: „Czy my naprawdę tego potrzebujemy?”. To jest moment przejścia do AI 5.0. W tej perspektywie sztuczna inteligencja ma wspierać pracowników, a nie wchodzić do organizacji „z zaskoczenia” jako zastępstwo.
Nieprzemyślane wdrażanie nowych technologii kojarzy mi się z pojęciem remanualizacji, które pojawia się w twoich pracach. Co ono oznacza?
To bardzo ważny sygnał ostrzegawczy. Pięć lat temu, podczas warsztatów o automatyzacji zauważyliśmy z zespołem zjawisko, które pracownicy trafnie nazwali robot retirement – „emerytura robota”. To sytuacja, w której automatyzacja zostaje wycofana, a proces wraca w ludzkie ręce. Firmy zakładały, że automatyzacja to ostatni etap i odwrotu nie ma. A odwrót bywa konieczny, zwłaszcza gdy automatyzacja nie spełnia standardów albo została wdrożona do procesów, które wcale nie powinny być automatyzowane.
Ale czy powrót zawsze jest możliwy?
Dwa błędy powtarzają się wyjątkowo często. Po pierwsze: menedżerowie zwalniają ludzi, którzy wdrażają proces, tracąc tym samym wiedzę organizacyjną. Po drugie: niszczą albo nie przechowują map procesowych. A kiedy trzeba wrócić do manualnej wersji – nie ma ani ludzi, ani dokumentacji. Remanualizacja staje się więc nie tylko kosztowna, ale też chaotyczna.
Przejdźmy teraz do innego ważnego pojęcia pojawiającego się w twoich pracach: ery VULCANO. Co to oznacza?
To matryca, która pomaga opisać środowisko, w jakim dziś funkcjonujemy – w organizacjach i jako konsumenci. Bazuje na znanym modelu VUCA [akronim opisujący współczesne, trudne do przewidzenia otoczenie biznesowe: volatility (zmienność), uncertainty (niepewność), complexity (złożoność) i ambiguity (niejednoznaczność) – red.], ale ja rozszerzam ją o trzy elementy i nazywam VULCANO.
L – liquidity (płynność): rotacja pracowników, krótsze cykle kariery, „upłynnienie” relacji. Kiedyś jedna praca mogła być na całe życie. Dziś średnio zmieniamy ją co trzy lata. Podobnie z relacjami – jest ich mniej, są słabsze, a to potęguje samotność i obniża dobrostan.
N – negativity (negatywność): dominacja negatywnych treści. W mediach społecznościowych częściej widzimy hejt, nie wsparcie. Co więcej, w organizacjach działa podobny mechanizm. To niszczy kulturę pracy i poczucie sensu.
O – overload (przeciążenie): ogrom informacji, których nie da się przetworzyć. W efekcie wielu ludzi ma poczucie, jakby siedzieli na wulkanie: zaraz coś wybuchnie, zaraz stracą pracę, zaraz wydarzy się coś złego.
Jaka jest rola organizacji w takim świecie?
Tworzyć przestrzeń, która oddala „erupcje” – czyli wzmacnia dobrostan, poczucie sprawczości i bycia ważnym: jako pracownik, rodzic, konsument.
AI wzmacnia część tych zjawisk – choćby natłok treści. To naturalny efekt rozwoju tej technologii czy efekt biznesowych decyzji?
To jest splot wielu czynników. Media społecznościowe, boty, generowanie treści, deepfake’i – to wszystko sprawia, że coraz trudniej odróżnić prawdę od fałszu. Dochodzi do tego ludzka natura: negatywne i sensacyjne rzeczy klikają się lepiej, więc cały system premiuje emocjonalną przesadę. A z tego środowiska nie wyjdziemy pojedynczo, potrzebna jest edukacja – od najmłodszych po seniorów.
Skoro „wulkan” jest realny, to jaka jest alternatywa?
Slow & grow, powolny zwrot. I tak, to bywa kontrowersyjne, bo wielu ludzi biznesu mówi: „Jeśli będziesz slow, to nie będzie grow”. Ale ja zapewniam, że przez te ostatnie 10 lat, które pracuję w obszarze technologicznym, widziałem bardzo dużo podejścia, które jest przeciwnie, czyli fast & fail. Firmy bardzo szybko się rozwijały i równie szybko upadały, ponieważ innowacje, które decydowały się wdrażać, nie były skrojone pod ich problemy.
Co znaczy podejście Slow & Grow w praktyce?
Slow & Grow ma w swoim zamyśle takie budowanie infrastruktury technologicznej i łączenie jej z człowiekiem, żeby faktycznie zadawać sobie pytania: co czeka nas za chwilę, czy technologie, które chcemy wprowadzić do infrastruktury, spełniają swoje role i jak to odbije się na ludziach? W końcu to oni są najważniejszym zasobem organizacyjnym.
Możesz podać jakiś praktyczny przykład skutecznego podejścia Slow & Grow?
Jeden z takich case’ów to wdrażanie nowych technologii w fińskiej poczcie. Tam pracownicy i menadżerowie spotykają się na burzach mózgów i zastanawiają wspólnie, w którym obszarze jakaś nowa technologia może im pomóc; zaczynają mówić o swoich problemach i wyzwaniach. Decyzja dotycząca tego, która technologia zostanie ostatecznie zaadaptowana, jest potem podejmowana wspólnie. To oznacza, że pracownicy bardziej się do niej przywiązują, bo czują odpowiedzialność i za technologię, i organizację. To jest naprawdę bardzo nietypowe, bardzo nieoczywiste. A jak jeszcze popatrzymy na wskaźnik sukcesu fińskiej poczty, to jest on niewyobrażalny. Organizacja nie doświadcza żadnej remanualizacji procesów, a lojalność pracowników i zadowolenie stoją na bardzo wysokim poziomie, nieporównywalnym do innych organizacji.
Jak to wygląda w Polsce?
W Polsce czy we Włoszech obserwuję odwrotne podejście: menadżer albo menadżerka decyduje sam/a, jaki proces zostanie zautomatyzowany albo gdzie sztuczna inteligencja zostanie wprowadzona i ta informacja jest po prostu komunikowana pracownikom. Fińska poczta jest idealnym przykładem na to, co robić, żeby w tym płynnym świecie rzucić kotwicę i sprawić, żeby ludzie faktycznie zostali, żeby zmienić trend płynności, w którym pracownicy mówią, że nic znaczą, bo czują, że AI jest ważniejsza od nich.
Jak organizacje mogą nauczyć się podejścia Slow & Grow na twoich warsztatach?
Z zespołem opracowaliśmy metodę, która pozwala diagnozować, na jakim etapie równowagi człowiek–technologia jest firma. Mamy skalę, potrafimy wskazać obszary do poprawy, a potem pracujemy wspólnie – z pracownikami i menedżerami – nad rozwiązaniami. To naprawdę niesamowite widzieć, jak pracownicy odżywają, kiedy są dopuszczani do głosu, a przestrzeń organizacyjna kwitnie. To jest moment, w którym slow zamienia się w grow.
***
Prof. UŁ Dr hab. Artur Modliński – kierownik Centrum Badań nad Sztuczną Inteligencją i Cyberkomunikacją przy Wydziale Zarządzania Uniwersytetu Łódzkiego oraz pracownik w laboratoriach ITIR (Włochy) i CITAD (Portugalia). Badacz, doradca w zakresie transformacji cyfrowej, ekspert Digital University.
