לא הטכנולוגיה היא זו שמעכבת את מהפכת ה-AI בארגונים – אלא בני האדם. כל מי שהוביל הטמעה של כלי בינה מלאכותית במקום העבודה מכיר את התופעה: האתגר הגדול ביותר אינו לבחור את המודל הנכון או להטמיע מערכת חדשה, אלא לגרום לעובדים לאמץ אותה.
בחברת הייעוץ BCG מצאו כי בארגונים שהצליחו להטמיע AI, כ-70% מהערך שנוצר הגיע דווקא מפעולות הקשורות לאנשים – ולא מהטכנולוגיה עצמה. לדבריהם, ארגונים מצליחים הם אלה שמעמידים את העובדים במרכז תהליך קבלת ההחלטות, תוך הבנה של החששות, המוטיבציות ודפוסי ההתנהגות שלהם.
לדברי גלב ציפורסקי, מדען מוח קוגניטיבי וכלכלן התנהגותי, האתגר הזה משותף כמעט לכל ארגון – מסטארט-אפ קטן ועד תאגיד בינלאומי. ״כדי שמהפכת ה-AI תצליח, העובדים צריכים לבחור להשתמש בבינה המלאכותית מרצונם, ולעשות זאת בצורה מושכלת״, הוא מסביר בספרו החדש The Psychology of AI Adoption at Work: From Resistance to Results.
מה באמת מטריד עובדים?
ציפורסקי סבור כי AI עשוי לשנות את עולם היצירתיות והאסטרטגיה כפי שהעבודה ההיברידית שינתה את תרבות המשרד. אבל לדבריו, כדי שהשינוי הזה יהפוך למציאות, לא מספיק להציג כלי חדש או הדגמה מרשימה.
״העובדים רוצים לדעת כיצד AI ישפיע על התפקיד שלהם״, הוא כותב. ״הם מצפים לשקיפות אמיתית ולביטחון בכך ששיפור היעילות לא יהפוך באופן אוטומטי לצמצום משרות״.
לדבריו, אמנם השימושים ב-AI משתנים בין ארגון לארגון – החל מכתיבת תכנים שיווקיים, דרך ניתוח שרשראות אספקה ועד פיתוח מוצרים – אך התהליך האנושי כמעט תמיד זהה. עובדים רוצים להרגיש שהערך שלהם אינו נעלם לטובת מכונה, אלא שהיכולות של הבינה המלאכותית משלימות את היכולות שלהם. במקביל, כל טעות של AI – בין אם מדובר ב״הזיה״ (Hallucination) או בשגיאה אחרת – הופכת למבחן עבור ההנהלה: האם היא תיצור תרבות שמעודדת למידה והתנסות, או כזו שמחפשת את מי להאשים.
מתוך התובנות האלה, ציפורסקי משרטט שבעה טיפוסים של עובדים – מהמתנגדים הגדולים ביותר ל-AI ועד למאמצים הנלהבים ביותר שלו.
חוששי ה-AI (המתנגדים הגדולים ביותר): עובדים אלה חוששים בעיקר מהאפשרות שהטכנולוגיה תשבש את עבודתם או אף תחליף אותם. בנוסף, הם מודאגים מכך שטעויות של AI יובילו לכך שהם יישאו באחריות, או מההשפעות הרחבות יותר של הטכנולוגיה על הארגון ואף על החברה כולה. לדבריו, החששות הללו נובעים מהעדפה לשמר את המצב הקיים ומהנטייה להתמקד בתרחישים הגרועים ביותר.
המתנגדים הפרגמטיים: עובדים אלה חוששים שהשימוש ב-AI ייצור יותר טעויות וסיבוכים משהוא יפתור, במיוחד במסגרת תפקידם. לרוב מדובר בעובדים העוסקים במשימות מורכבות, כמו חשבונאות, משפטים או שירות לקוחות מקצועי. ציפורסקי מציין כי הכשרה מתאימה יכולה להפיג חלק גדול מהחששות שלהם.
המשקיפים הספקנים: עובדים אלה נוטים להישאר על הגדר ולהמתין לראות כיצד הדברים יתפתחו. הם אינם מתנגדים באופן מובהק ל-AI, אך גם אינם מגלים מוטיבציה מיוחדת ללמוד או להתנסות בו. לעיתים הם אף טוענים שהם פשוט עסוקים מדי כדי לאמץ דרכי עבודה חדשות.
המאמצים בעל כורחם: עובדים אלה מרגישים שהם נדחפים לעולם ה-AI ולא בוחרים בכך מרצונם. לעיתים קרובות הם סבורים שאם לא ישקיעו בלמידת הכלים החדשים הם עלולים להיתפס כמיושנים או לא רלוונטיים. הם חוששים יותר מלהישאר מאחור מאשר מהטכנולוגיה עצמה, ולעיתים אף חשים אי-נוחות מהמחשבה שההסתמכות שלהם על AI עלולה להתפרש כחוסר במיומנויות המקצועיות המסורתיות.
האופטימיים הזהירים: עובדים אלה מאמינים בפוטנציאל של הטכנולוגיה ומגיעים בדרך כלל עם גישת צמיחה כלפי חדשנות, לצד חוויות חיוביות משינויים דיגיטליים בעבר. הם מרגישים בנוח להתנסות ב-AI, אך גם זהירים מספיק כדי להרגיע עמיתים סקפטיים.
מחפשי היעילות: עבור עובדים אלה, היתרון המרכזי של AI הוא היכולת לייעל משימות ולחסוך זמן. ברגע שהם רואים תועלת מדידה ושיפור בפרודוקטיביות, הם משתכנעים במהירות. מבחינתם, AI פשוט מאפשר לעבוד בצורה חכמה יותר.
מטיפי ה-AI (הנלהבים ביותר): עובדים אלה משקיעים זמן ומאמץ בלימוד הכלים החדשים, מחפשים דרכים חדשות להשתמש בהם ומעודדים גם את עמיתיהם לאמץ אותם. לדברי ציפורסקי, הם מונעים משילוב של סקרנות אמיתית כלפי טכנולוגיה ורצון להיתפס כאנשים חדשניים ויוזמים. לרוב הם מגיעים מרקע טכנולוגי, ובמידה פחותה גם מתחומים יצירתיים כמו שיווק ועיצוב.
כדי להתחיל בהטמעת AI בארגון, ממליץ ציפורסקי לזהות תחילה את אותם ״מטיפי AI״ ולרתום אותם להוביל שימוש אחד או שניים, פשוטים ובעלי סיכון נמוך, שיוכלו להמחיש לעובדים כיצד הטכנולוגיה מסירה חסמים ומקלה על העבודה היומיומית.
