A workslop valójában csak időt és energiát pazarol, sőt a gondolkodást áthárítja a címzettre – írja a Harvard Business Review frissen közzétett tanulmánya. A workslop szóösszetételt a hbr.org tanulmányának szerzői tavaly alkották: az angol slop sáros pocsolyát, szennyvizet jelent, a szlegben pedig lötty, moslék értelme is van, az AI-slop pedig már korábban is az értéktelen, MI-generált szöveg, kód vagy más, „munkának tűnő produktum” kifejezésére szolgált. 

Vagyis a workslop a fogadó fél számára zavaró és frusztráló, hiszen  ez a jelenség  

mérgező hatással lehet a munkahelyi dinamikára, bizalmatlanságot szül, sőt rontja az ezt használó megítélését is a kollégák szemében. 

Számos példát gyűjtöttek arra, hogyan teremt bizalmatlanságot a workslop, miként erodálja a bizalmat, illetve alapvetően káros hatással van a munkahelyi morálra. 

Amikor az MI-kód galibát okoz 

Egy technológiai cégnél a programozók az úgynevezett „vibe coding” gyakorlatát alkalmazzák, amikor az MI-re bízzák a kód írását anélkül, hogy értenék, mit csinálnak. Az eredmény elszomorító, hiszen rengeteg hiba marad a kódbázisban.  

A tanulmány több esetet is említ. Az egyikben a rengeteg kódolási hiba annyira feldühített egy mérnököt, hogy mindössze kétnapos felmondási idővel távozott egy nagyobb szoftvervállalattól. Egy másik cégnél pedig egy jó nevű szoftvermérnök  

becsapottnak és dühösnek érezte magát, miután a vezetője az ő kutatási eredményeit betáplálta a ChatGPT-be, hogy táblázatokat és egy elemző részt generáljon.  

Miért? Főként azért, mert a mesterséges intelligencia által közölt eredmények hibásak voltak, az elemzés pedig bár szakzsargonokkal volt teli, semmi értelme nem volt – számolt be a mérnök az esetről. Különösen az dühítette és sértette, hogy az alapos munkáját engedély nélkül használták fel az MI-ben. 

Egy harmadik esetet is idéz az anyag, amelyben egy technológiai cégnél dolgozó munkavállaló felismerte, hogy a teljesítményértékelése nem a vezetője hangnemére vall. Ráadásul a dokumentum a saját önértékelésének a részleteit ismételte meg, ami azt az érzést keltette benne, hogy valójában nem értékelik és nem becsülik meg, ezért minden reménye elveszett a várt előléptetésre – az értékelést a felettese természetesen mesterséges intelligenciával készítette. 

Több mint termelékenységi probléma 

Bár a reakciók során sokan a produktivitás költségeire összpontosítottak – arra az időre, amit az emberek a workslop kezelésére pazaroltak –, a vezetőknek leginkább az emberi kapcsolatokra gyakorolt hatás miatt kellene aggódniuk. 

A sértettek könnyen reagálnak megvetéssel azokra a kollégákra vagy beosztottakra, akik workslop révén, az MI-vel támogatott munkájukért kapnak dicséretet, megbecsülést vagy előmenetelt. A kutatás azonban egy kényelmetlen igazságra mutat rá:  

a workslop elterjedése egy csapatban jobbára vezető kudarcát jelzi.  

Ugyanis mindez jellemzően az MI-használati irányelvek hiányából és a túlterhelt csapatokból fakad. A vezetők homályos utasításokat adnak arra, hogy a dolgozók miként használják az MI-eszközöket, az alkalmazottak azonban túlterheltek, szellemileg-lelkileg kimerültek, sőt olyan környezetben dolgoznak, ahol nem lehet beismerni a bizonytalanságot, a hibát, nemhogy segítséget kérni. A workslop azonban elkerülhető, ám a vezetőknek tudniuk kell, mit tehetnek a megelőzése érdekében. 

A fenti ábra azt mutatja, hogy a megkérdezett 1150 amerikai irodai dolgozónak több mint a fele elismerte, hogy küldött már a munkatársainak alacsony minőségű, MI-generált munkát. A válaszadók 30,3 százaléka mondta azt, hogy a kollégáknak eljuttatott MI-generált munka egyáltalán nem volt workslop, míg a résztvevők közel egyharmada arról számolt be, hogy az általuk készített MI-tartalom 10-20 százaléka haszontalan vagy gyenge minőségű volt. Még aggasztóbb, hogy minden tizedik dolgozó szerint az általa küldött MI-s szöveg fele vagy akár több mint a fele sem felelt meg az elvárásoknak.  A válaszadók17 százaléka ugyanakkor egyáltalán nem használ MI-t a munkahelyén. 

A workslop és a nyomás felülről 

Gyakran időbe telik megérteni, hogy valaki hogyan alkalmazzon egy új technológiát, és az milyen hatással lesz azokra, akik gyakran használják azt. Ahogy a generatív MI-eszközöknek egyre inkább létjogosultságuk lesz a munkahelyeken, úgy változtatják meg a munkakörnyezetet. A szerzők mindannyian különböző helyzetekben és eltérő technológiákkal figyelték ennek a folyamatnak a különböző változatait. Évtizedeket töltöttek azzal, hogy nyomon követték a technológia kommunikációformáló hatásait – az internetes chatszobákban folyó kommunikációtól a közösségi média használatáig. 

Legutóbb a BetterUp Labs és a Stanford Social Media Lab közötti kétéves együttműködés keretében azt követték nyomon, hogyan gondolkodnak, éreznek és teljesítenek az emberek az MI-vel kapcsolatban a munkahelyen. A BetterUp Labs vezérigazgatójaként egyikük első kézből láthatta, hogyan formálja át az MI a munkavégzést. Szinte minden beszélgetésben ugyanazok a kérdések merülnek fel:  

Hogyan biztosíthatjuk, hogy az MI-befektetéseink valóban megtérüljenek? Miként haladjunk gyorsan anélkül, hogy bejáratott rendszereket forgatnánk fel?  

A vezetők ugyanakkor érdemi nyomást éreznek arra vonatkozóan, hogy kötelezővé tegyék az MI használatát, különösen, mivel az igazgatótanácsok kisebb programozói csapatokat és nagyobb ellenőrzést szeretnének. Az elvárás az, hogy a mesterséges intelligencia segítsen a menedzsereknek többet teljesíteni kevesebb munkával és erőforrással. Ráadásul a nagy cégek részvényesei úgy gondolják, hogy növekedésre, innovációra, vagy akár mindkettőre alkalmas lehet az MI. 

Mit mondanak a számok? 

A HBR-nek a  generatív MI hatásait tanulmányozó szakértői előtt aggasztó kép bontakozott ki. Már a kutatók kezdeti vizsgálata részletesen feltárta a workslop jelenségét: a felmérésben 1150, különböző iparágakban foglalkoztatott amerikai, teljes munkaidőben dolgozó alkalmazott vett részt – ahogy az az ábránkon is látható.  

A válaszadók 41 százaléka emlékezett olyan konkrét, worksloppal kapcsolatos esetre, amely hatással volt a munkájára. 

Ráadásul a válaszadók több mint a fele számolt be arról, hogy küldött már workslopot a kollégáinak, közülük minden tizedik úgy ítélte meg, hogy ennek a „munkának” a fele vagy annál több valójában haszontalan, alacsony erőfeszítést igénylő, sőt kifejezetten gyenge minőségű volt. A kutatók pedig a munka későbbi szakaszában kezdték igazán megérteni, honnan származik a workslop: az összegyűjtött adatok azt mutatják, hogy az valamilyen felső vagy alsó nyomásból ered. De miről is van szó pontosan? 

Nyomás felülről és alulról 

Az irányítói, főnöki szinteken sok vezető nyomás alatt áll, hogy felelős befektetési döntéseket hozzon a mesterséges intelligencia kapcsán, jól költse el az MI-re allokált pénzeket, méghozzá bizonytalanság és makrogazdasági nyomás közepette.  

Az igazgatótanácsok egyre inkább az MI-ben látják azt a megoldást, amely kompenzálhatja a lassuló termelékenységet és fenntarthatja a versenyképességet a gyorsan digitalizálódó globális gazdaságban.  

Válaszként a vezetők egy egyszerű, de problémás stratégiát választanak: általános utasítást adnak arra, hogy mindenki használjon mesterséges intelligenciát, minél szélesebb körben és minél gyorsabban. Ez azonban komoly problémákhoz vezet.

Az adatok szerint a felmérésben részt vevő dolgozók 41 százaléka arról számolt be, hogy a vezetőség ugyan arra ösztönözte őket, hogy használjanak MI-t, de nem kaptak hozzá sem pontos útmutatást, sem olyan részletes magyarázatot, amely segítette volna őket abban, hogyan alkalmazhatják az eszközt a saját feladataikra. Hiányzott tehát az a háttértudás, amely szükséges lett volna ahhoz, hogy az MI-t valóban hatékonyan tudják beépíteni a napi munkafolyamataikba. 

Egy cégvezető erről úgy nyilatkozott: 

arra kényszerítenek, hogy ösztönözzem az MI használatát a szervezetben világos elképzelés nélkül, ami folyamatos frusztrációhoz vezet az igazgatótanács szintjén.

Azt akarják, hogy használjuk a mesterséges intelligenciát, de azonkívül, hogy „használd mindenhol, mindennap”, nincs olyan terület, ahol a csapatunk úgy vehetné igénybe az MI-t, hogy azzal hozzáadnánk valamit is a munkánkhoz. 

Kell vagy nem kell az MI? 

Sok cégnél így ma már nem az a kérdés, hogy használják-e az MI-t, hanem az, hogy megfelelő mértékben veszik-e igénybe.  

A tanulmány szerint a vezetői elvárások gyakran a mennyiséget jutalmazzák a minőség helyett, azt viszont senki nem mondja meg világosan, mit jelent a „jó” MI-használat az adott munkában.  

Mindez frusztrációt okoz: a dolgozók megfelelési kényszerből, az időhiány miatt és túlterhelten alacsony értékű, MI-generált anyagokat küldenek tovább – így születik meg tehát a workslop, amely formailag rendben van, valójában azonban csak átterheli a munkát másokra. 

Akad, ahol ritkább a workslop  

Összességében a workslop jelensége nem egyéni lustaságból fakad, sokkal mélyebb szervezeti problémák tünete. A dolgozók mentális fókusza, a bizalom és az együttműködés évek óta romlik, miközben a vállalatok vezetői egyre több feladatot és egyre kevesebb iránymutatást adnak. Az MI ebben a közegben nem a hatékonyság eszközévé, hanem kényszerré válik, ami tovább rombolja a csapatdinamikát és a bizalmat. 
A kutatásokból azt látszik, hogy ott kevesebb a workslop, ahol a dolgozók valódi kontrollt, tudást és biztonságot éreznek a mesterséges intelligencia használata során. Azaz a megoldás nem újabb kötelező eszközökben, hanem világos elvárásokban, döntési szabadságban és a bizalmi kultúrában rejlik. Végső soron az MI csak akkor növeli a termelékenységet, ha a szervezetek előbb az emberi együttműködés alapjait teszik rendbe. 

Kép: Freepik

Kapcsolódó: