# Арвинд Карунакаран: «Фокус на продуктивности мешает внедрению ИИ»

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=U4QWzTPg1gI
Канал: Stanford Online
Опубликовано: 05.09.2024

---

Внедрение искусственного интеллекта в рабочие процессы часто воспринимается как способ простого ускорения текущих задач. Однако Арвинд Карунакаран, доцент Стэнфордского университета, утверждает, что такой подход ведет к деградации навыков и сопротивлению сотрудников. В рамках вебинара Stanford Online эксперт представил фреймворк для переосмысления обучения и организационных изменений в эпоху генеративного ИИ.

## 🧠 Уникальность генеративного ИИ: от функций к открытиям
[[JUMP:02:44]]

В отличие от традиционных технологий последних десятилетий, таких как ERP-системы, CRM или платформы для удаленной работы (Zoom), генеративный ИИ (GenAI) не обладает жестко заданным набором функций [03:13]. Карунакаран подчеркивает, что ChatGPT или DALL-E не приходят с готовой инструкцией по применению для конкретной роли [05:53].

Ключевые отличия GenAI от классического ПО:

*   **Отсутствие предустановленных функций:** возможности технологии обнаруживаются пользователями в процессе ежедневной работы методом проб и ошибок [06:06].
*   **Эмерджентный процесс:** внедрение ИИ происходит «снизу вверх», а не по приказу руководства, так как только сотрудник на месте понимает, где инструмент реально полезен [09:09].
*   **Зависимость от экспериментов:** если сотрудники не будут пробовать разные подходы (промпты), ценность технологии для компании останется нераскрытой [07:03].

По мнению Карунакарана, это создает проблему для менеджмента: нельзя просто «обучить» людей ИИ через просмотр видео [08:03]. Необходимо создать среду, где работники захотят рисковать и делиться найденными приемами.

## 🔍 Три линзы организационных изменений
[[JUMP:13:40]]

Для анализа внедрения ИИ Карунакаран предлагает использовать фреймворк «Трех линз», каждая из которых предлагает свой взгляд на структуру компании и развитие навыков [13:55]:

1.  **Линза стратегического дизайна:** Организация как машина. Основное внимание уделяется оптимизации информационных потоков и выбору структуры (централизованная или децентрализованная модель ИИ) [14:48].
2.  **Политическая линза:** Организация как соревнование. Здесь ИИ рассматривается через призму борьбы за ресурсы, статус и «территории» (jurisdiction). Внедрение ИИ часто приводит к тому, что один сотрудник начинает выполнять задачи, которые раньше считались прерогативой другого [15:28].
3.  **Культурная линза:** Организация как институт смыслов. Фокус на нормах, психологической безопасности и терпимости к ошибкам. Без культурной готовности сотрудники будут скрывать использование ИИ или бояться галлюцинаций системы [16:50].

## ⚖️ Кейс LawBot: почему одни отделы процветают, а другие стагнируют
[[JUMP:17:43]]

Карунакаран представил результаты многолетнего исследования юридической фирмы, специализирующейся на патентном праве [18:01]. Компания внедрила LawBot — специализированную языковую модель (LLM), обученную на юридических данных, задолго до появления ChatGPT.

Несмотря на одинаковые условия и обучение, два подразделения (А и Б) показали диаметрально противоположные результаты. В отделе А использование ИИ было на 58% выше, а сотрудники активно экспериментировали с функциями, которые даже разработчики не предусматривали (например, использование бота для анализа судебной истории, хотя он создавался для написания контрактов) [23:06].

### Провал отдела Б: Ловушка продуктивности
[[JUMP:26:54]]

Менеджеры отдела Б представили LawBot как «инструмент повышения продуктивности» [27:22]. По словам Карунакарана, это привело к следующим последствиям:

*   **Восприятие угрозы:** Паралегалы (помощники юристов) решили, что если они станут работать быстрее, их просто сократят или лишат ценности их экспертизу [28:28].
*   **Отсутствие доверия:** При первой же ошибке или галлюцинации ИИ сотрудники прекращали попытки, используя это как оправдание бесполезности инструмента [29:40].
*   **Скрытое использование:** Те, кто всё же находил пользу в ИИ, не делились знаниями с коллегами, чтобы сохранить личное преимущество или просто «смотреть Netflix в освободившееся время» [11:12].

### Успех отдела А: Фокус на развитии навыков
[[JUMP:31:25]]

В отделе А руководство использовало другой подход — «обогащение работы» (job enrichment). Они предложили использовать ИИ, чтобы делегировать ему рутинные задачи (написание NDA и контрактов), которые паралегалы ненавидели [32:34].

Стратегия отдела А включала:

*   **Освобождение времени для сложного:** Паралегалам разрешили тратить сэкономленные часы на юридические исследования и участие в стратегических встречах с клиентами — задачи, к которым их раньше не допускали [34:10].
*   **Кредит доверия:** Менеджеры выделили «slack time» (свободное время) специально для экспериментов с промптами [34:24].
*   **Обратное наставничество:** Младшие сотрудники обучали старших работе с LawBot, что создало культуру обмена знаниями [34:37].

## ⚔️ «Борьба за территорию» и ошибка распределения задач
[[JUMP:38:13]]

Успех в отделе А породил новую проблему: политические конфликты. Когда паралегалы начали заниматься юридическими исследованиями, младшие юристы (Associates) почувствовали угрозу своей «территории» [38:41]. Они утверждали, что помощники не обучены такой работе и могут допустить фатальные ошибки [39:07].

Карунакаран называет это **«Lump of Task Fallacy»** (ошибка фиксированного объема задач) — ложное убеждение, что количество задач в организации конечно, и если кто-то берет на себя часть твоей работы, ты теряешь ценность [39:33].

Для решения этого конфликта менеджерам пришлось:

*   Пересмотреть роли не одного, а сразу нескольких звеньев цепи [40:52].
*   Помочь младшим юристам также использовать ИИ для перехода к еще более сложным стратегическим задачам [41:07].
*   Изменить структуру отчетности: паралегалы стали подчиняться не только юристам, но и аккаунт-менеджерам, так как начали влиять на развитие бизнеса [41:20].

## 📊 Как измерять успех внедрения ИИ
[[JUMP:43:47]]

По мнению Карунакарана, традиционные метрики ROI и чистой продуктивности в случае с GenAI могут быть обманчивы. Он предлагает менеджерам оценивать:

1.  **Сложность задач:** Выполняют ли сотрудники функции, которые раньше были им недоступны? [43:47]
2.  **Объем клиентского портфеля:** Сколько новых типов клиентов смогла обслужить команда благодаря ИИ? [44:00]
3.  **Культуру эксперимента:** Сколько новых способов использования технологии было найдено и задокументировано внутри команды? [10:02]

## ❓ Вопросы и ответы: скорость ИИ против медлительности компаний
[[JUMP:45:07]]

Отвечая на вопросы аудитории, Карунакаран затронул тему психологической безопасности. Он определил её как «групповое убеждение, что в организации допустимы ошибки при экспериментировании» [51:11]. Без этой безопасности сотрудники будут чувствовать угрозу замещения и саботировать внедрение технологий [52:07].

Относительно будущего корпоративного обучения, профессор отметил сдвиг от общих тренингов к созданию узкоспециализированных ботов. Вместо просмотра видео сотрудники будут тренироваться на «ботах для переговоров» или «ботах для оптимизации цепочек поставок», интегрированных в их ежедневную деятельность [55:31].

На вопрос о наиболее уязвимых отраслях Карунакаран сослался на исследование экспертов из Уортона и OpenAI, указав, что под ударом в первую очередь находятся сферы, работающие с текстом и изображениями: юридические услуги, колл-центры, рекламные агентства и копирайтинг [53:29].

---