Podle nové zprávy institutu Work AI, vypracované ve spolupráci s výzkumníky z univerzit jako Notre Dame, Harvard a UC Santa Barbara, se ukazuje, že generativní AI tiše poškozuje základní dovednosti pracovníků. Spoluautorka zprávy Rebecca Hinds uvedla, že mladší zaměstnanci jsou vystaveni riziku ztráty důležitých dovedností, neboť AI nahrazuje tradiční apprenticeship.
Hinds konstatovala, že vedoucí pracovníci, kteří se zaměřují na využívání AI, často podporují povrchní využívání této technologie na úkor skutečného učení. Mnozí pracovníci mohou mít dojem, že jsou výrazně produktivnější a kompetentnější, zatímco jejich skutečné dovednosti se pozvolna vytrácejí.
„AI nám poskytuje odborné znalosti způsoby, které nejsou vždy předvídatelné,“ řekla Rebecca Hinds, vedoucí Work AI Institute. „Často vzniká iluze, že máte více odbornosti a dovedností, než ve skutečnosti máte,“ dodala.
Podobně, jako v minulosti lidé zaměňovali snadný přístup k informacím za skutečné porozumění, dnes s generativní AI vzniká silnější iluze. Hinds poznamenala, že rizika, která s tím souvisí, jsou mnohem vyšší.
Jak AI poškozuje dovednosti místo jejich zlepšování
Hinds uvedla, že tato rizika jsou nejzřejmější v kreativních a znalostně náročných rolích. Pracovníci častěji využívají AI, aby překonali „prázdnou stránku“ a generovali první návrhy textu. I když to zrychluje práci, zbavuje také pracovníky časově náročného procesu přemýšlení a boje s myšlenkami.
„Čím více se do toho ponoříte, tím více se to stává vaším, a tím snadněji za to bojujete na schůzkách, pokud někdo odporuje,“ dodala.
Hinds dále varovala, že použití AI jako reflexivní zkratky může vést k oslabení dovedností a falešné sebedůvěře. Zpráva naznačuje, že AI může vytvořit buď „kognitivní dividendy“, nebo „kognitivní dluh“. Správně využívaná AI může uvolnit čas a zlepšit úsudek, avšak pokud se používá jako povrchní zkratka, vede to k slabším dovednostem.
Mladší pracovníci jsou nejvíce ohroženi
Hinds upozornila, že pozice s největším rizikem zahrnují práce na začátku kariéry. To jsou role, které tradičně fungují jako apprenticeship: juniální vývojáři se učí od starších inženýrů, začínající marketéři se učí, jak budovat kampaně, a mladí analytici se učí, jak strukturovat modely od základů.
Pokud jsou tyto úkoly automatizovány nebo pokud mladší pracovníci spoléhat výhradně na AI, nemusí se nikdy rozvinout dovednosti potřebné k postupu, dodala.
Hinds také zdůraznila, že vedoucí pracovníci často nevědomky zvyšují problém iluze odbornosti. „Velkým varovným signálem je, když organizace hodnotí zaměstnance na základě počtu kliknutí na nástroj AI jako měřítko přijetí AI nebo produktivity AI,“ uvedla.
Jak se vyhnout stávání se ‚amatérem v AI‘
Hinds se domnívá, že řešením není odmítat AI, ale být mnohem uvážlivější při jejím používání. Doporučila pracovníkům a vedoucím pracovníkům tři otázky:
- Jaké role by měly zůstat důsledně lidské? Identifikujte části vaší práce, které budují úsudek, kreativitu a motivaci, a odolávejte plné automatizaci těchto činností.
- Kde je AI skutečně přítomná? Používejte AI nejprve v oblastech blízkých vaší odbornosti, nikoli jako zkratku do oblastí, které neovládáte.
- Co měříte? Zaměřte se méně na to, jak často lidé používají AI, a více na to, zda to zlepšuje skutečné výsledky.
„AI vás jako vůdce magicky nepřemění,“ poznamenala Hinds. „Častěji zesiluje to, co již existuje v organizaci.“
