Biorąc pod uwagę rozwój technologii robotycznych oraz przyspieszające tempo budowania i wdrażania systemów sztucznej inteligencji, trzeba jednocześnie spojrzeć na to, że coraz większego znaczenia nabierają kompetencje tzw. miękkie, których pracodawcy poszukują u kandydatów na pracowników. Z jednej strony mamy więc możliwości wprowadzania automatów i robotów, które z powodzeniem zastępują człowieka w wielu zadaniach, z drugiej zaś potrzebę budowania zespołów, opartych na takich fundamentach jak empatia, komunikacja, kreatywność, a przede wszystkim humanizm, którego znaczenie w tworzeniu przyszłości biznesu jest nie do przecenienia.
Używamy pojęcia sztuczna inteligencja (ang. AI, artificial intelligence), powszechnie zastępując nim technologie zaawansowanych algorytmów. Proste i stosunkowo proste zadania, które dotychczas zajmowały wiele czasu wykwalifikowanym pracownikom, dzięki AI mogą być realizowane znacznie szybciej. Problemem jest jednak standaryzowanie danych wejściowych, chociażby ze względu na konieczność ich przetwarzania przez programy, których składnia jest z góry ustalona, nawet jeżeli algorytmy mają wiele możliwości automodyfikacji także w zależności od zmieniających się zasad tego przetwarzania oraz w zależności od wyników tego przetwarzania. Ale dopiero stworzenie uniwersalnej sztucznej inteligencji (ang. AGI, artificial general intelligence), będzie w jakikolwiek sposób odzwierciedlało możliwości percepcji i przetwarzania danych przez mózg człowieka, jednocześnie umożliwiając systemom cyfrowym kierowanie się nie tylko wynikami kolejnych iteracji przetwarzania danych, ale pozwalającymi czasem iść na przekór uzyskiwanym wynikom, czyli podejmować działania jakie wydawałyby się nielogiczne z punktu widzenia wcześniejszych doświadczeń [1].
Zaawansowane algorytmy, zdolne do automodyfikacji (dla uproszczenia dalej używam AI) wchodzą jednak coraz bardziej w różne dziedziny naszego życia, a przede wszystkim biznesu, w tym obszarów zarządzania personelem. Jednym z nich jest niewątpliwie wsparcie procesów rekrutacyjnych. Wstępna weryfikacja nadsyłanych przez kandydatów aplikacji pozwala na wyszukiwanie osób o pożądanym wykształceniu i kwalifikacjach, historii zatrudnienia, a więc szeroko rozumianych kompetencjach twardych. AI w formie chat-botów może być także wykorzystana do komunikacji z kandydatami, dzięki czemu będą oni mogli uzyskać więcej informacji na temat firmy oraz oferowanego stanowiska pracy, a nawet przejść przez pierwszy etap rozmów rekrutacyjnych. Równie dobrze AI może być zaangażowana do przeszukiwania portali internetowych, a szczególnie społecznościowych, wspierając w ten sposób head hunterów.
Ułomnością AI jest jednak możliwość weryfikacji kompetencji miękkich, związanych głównie z charakterem, postawami, zaangażowaniem i zachowaniami ludzkimi. Co prawda w laboratoriach instytutów badawczych oraz firmach technologicznych są prowadzone różne próby cyfrowego analizowania mowy ciała i mimiki w oparciu o zapis video, jednakże szukanie reguł w wyrwanym z kontekstu materiale, może prowadzić do wielu pomyłek. Dodatkowym aspektem w kontekście weryfikacji kandydatów do zatrudnienia może być konieczność wyrażania przez nich zgody na nagrywanie materiału video, a także późniejsze jego przetwarzanie i archiwizację, wynikające z konieczności ochrony danych osobowych [2].
Odpowiednio dopasowane do organizacji kompetencje miękkie pracownika same w sobie jeszcze nie są gwarancją jego zaangażowania, a tym bardziej związania go z firmą w dłuższej perspektywie czasu. Podkreślić przy tym należy, że większość kompetencji miękkich jest kwestią cech wrodzonych i ich ukształtowania w procesie wychowawczym. Ich rozwinięcie, a tym bardziej zmiana jest możliwa, jednakże wymaga intensywnej pracy nad charakterem. Ale to między innymi łączenie umiejętności komunikacyjnych i interpersonalnych, zarządzanie emocjami i otwartość na wielokulturowe wartości, a także interdyscyplinarne wykorzystanie wiedzy będą najbardziej pożądane w budowaniu zespołów w przyszłości.
Rekrutacja jest jednym z obszarów, gdzie AI znajduje już swoje miejsce. Znacznie większe możliwości dostrzegam jednak w działaniach wewnątrz organizacji przy realizacji zadań HR. Wprowadzenie AI może dać odpowiedzi na wiele pytań, dotyczących między innymi zarządzania czasem pracy, absencjami chorobowymi i urlopami, a przede wszystkim może być doskonałym wsparciem w procesach oceny metod pracy i jej efektywności. Na tej podstawie zaawansowane i samouczące się algorytmy będą mogły diagnozować potrzeby rozwoju kompetencji poszczególnych pracowników, a następnie proponować ścieżki szkoleń [3].
Technologiczna przyszłość i wykorzystanie w niej AI oraz robotów wielu osobom wydaje się dużym zagrożeniem nie tylko w kontekście utrzymania stanowisk pracy przez ludzi, ale także wpływu na relacje społeczne. Wydaje się jednak, że w najbliższych latach nie tylko firmy technologiczne, ale i osoby odpowiedzialne za zarządzanie, w tym działy HR, powinny skupić się na kilku kluczowych kwestiach:
– budowanie wartości wzajemnej relacji pracownik-firma tak, aby pracownik czuł się szanowny i doceniany, dzięki czemu będzie bardziej związany z firmą, a swoje kompetencje będzie rozwijał pod kątem zwiększania aktywności i efektywności pracy;
– praca nad reputacją firmy, jaka wynika z jej kultury organizacyjnej oraz strategii działania, a dla której zagrożeniem jest niekontrolowany wypływ informacji o problemach wewnętrznych do internetu oraz aktualnych i przyszłych pracowników;
– podniesienie efektywności operacyjnej tak, aby rozwiązywanie problemów odbywało się w wielokrotnie krótszym czasie niż dotychczas, szczególnie tych dotyczących zmian organizacji pod kątem jej dostosowania do turbulentnego rynku, potrzeb klientów oraz współpracy z wszelkimi interesariuszami.
Oddanie w „ręce” AI poszczególnych obszarów działań niewątpliwie będzie dużym wyzwaniem, a już na pewno będzie prowadzić do odhumanizowania procesów poznawczych, możliwości budowania relacji, a także może ograniczyć kreatywność w szukaniu niestandardowych rozwiązań różnego rodzaju problemów. Algorytmy, nawet te najbardziej otwarte na automodyfikacje, mają bowiem to do siebie, że w oparciu o ten sam zestaw danych wejściowych, przetworzą go w określony sposób, dając na końcu powtarzalne wyniki. W naturze dzieje się nieco inaczej – ewolucja gatunków oraz błędy genetyczne sprawiają, że często dochodzi do anomalii, które w pewnych przypadkach powodują lepsze dostosowanie do otoczenia, a w innych nawet degradację całych populacji.
Niewątpliwą zaletą technologii jest to, że w pewnym sensie jest odporna na otoczenie – nie podlega emocjom, nie ma złego lub gorszego dnia, tylko działa tak, jak została skonstruowana i zaprogramowana. Więc chociaż osobiście jestem sceptycznym zwolennikiem wprowadzania rozwiązań opartych o AI, to jak najbardziej widzę w niej wiele korzyści. Z jednej strony nieosiągalne dla człowieka tempo przetwarzania złożonych danych, na dodatek pochodzących z różnych źródeł niemożliwych do ogarnięcia przez człowieka, pozwoli znacząco przyspieszyć nasze procesy decyzyjne. Z drugiej jednak strony dostrzegam szereg zagrożeń w tym, że błędy, jakie mogą powstać z najbardziej błahych powodów (nawet na poziomie błędów technologicznych w budowie procesorów, samej strukturze algorytmów, zużycia urządzeń, wprowadzanych do takich systemów zestawów danych [4]), z punktu widzenia decyzji podejmowanych na bazie wyników z tego rodzaju systemów mogą kierować nas w stronę nieprzewidywalną, a nawet niechcianą. W
[1] por. Maciej Iwankiewicz – Robot, czyli ten lepszy, Personel Plus 2(123)/2018, str. 106
[2] por. Maciej Iwankiewicz – Zgoda na zgodność, Personel Plus 6(127)/2018, str. 48
[3] por. Maciej Iwankiewicz – Cenzurka i laurka, Personel Plus 5(114)/2017, str. 110
[4] por. Maciej Iwankiewicz – Robot też człowiek, Personel Plus 8(117)/2017, str. 38
Maciej 'Mac' Iwankiewicz 