Viitorul firmei

Nota autorilor: Acesta este al doilea eseu din seria noastră despre economia viitorului, parte a unei noi platforme dedicate vocilor independente care explorează un viitor cu AGI. Eseul reflectă opiniile noastre, nu pe cele ale OpenIA sau ale colegilor noștri.

Amândoi aveam douăzeci și patru de ani când am început să ne conducem propriile echipe aici, la OpenIA. Pare mai puțin impresionant odată ce ne cunoști echipele.

În mod normal, noi ar trebui să ducem greul muncii de jos. La douăzeci și patru de ani, ești la baza ierarhiei unei companii. Iei notițe la ședințe și scrii câteva note interne. După ani de muncă monotonă, primești, cu puțin noroc, responsabilități mai ample.

Parcursul nostru, ca și al multor tineri de astăzi, arată altfel. Intrăm pe piața muncii având deja „angajați” la dispoziție. Acești asistenți lucrează zi și noapte, în weekenduri și de sărbători. Se descurcă excelent cu munca de rutină. Avem în echipă chiar și medaliați cu aur la olimpiade de matematică, care ne oferă sfaturi. Noii noștri subordonați încă fac destule greșeli. Dar devin mai buni, ne învață nevoile, iar noi învățăm să-i coordonăm.

Niciunul dintre noi nu a urcat pe scara ierarhică. În schimb, rolul de manager a coborât până la treapta noastră. Acest eseu este despre promovarea noastră și despre celelalte moduri în care firmele s-ar putea reorganiza pe măsură ce intrăm în era inteligenței.

Când IA intră într-o firmă, unde își găsește locul? Prezentăm trei scenarii ilustrative:

Niciunul nu se va desfășura exact așa cum îl descriem, dar credem că unele elemente din toate trei se vor concretiza. Toate trei se manifestă deja, în moduri subtile.

Nu ne concentrăm aici asupra automatizării totale, ci asupra unei economii în tranziție. Ne interesează cum vor arăta firmele care combină angajați și IA, pe măsură ce IA se îmbunătățește și se integrează în organizațiile existente.

Considerăm că firma hibridă este un concept important, deoarece adoptarea productivă a IA nu se produce instantaneu. Când modelele îndeplinesc doar o parte din sarcini, adoptarea poate fi mai ușoară pentru angajații de la baza ierarhiei, care cunosc munca. Odată ce modelele îndeplinesc funcții ample, de la un capăt la altul, superiorii le pot folosi direct. În viziunea noastră, o IA mai capabilă este mai ușor de adoptat: firmele trebuie să învețe tehnologiile, dar forța de muncă învață cum funcționează firma și se poate integra singură.

Vom analiza cele trei noi tipuri de organigrame, apoi vom examina ce înseamnă ele pentru viitorul birocrației, autonomia angajaților, dimensiunea firmelor și diferențele salariale.

Primul nostru scenariu pare cel mai puțin perturbator. Angajații își păstrează posturile și relațiile de subordonare, aparent făcând aceeași muncă precum înainte. Organigrama angajaților umani pare neschimbată între prezent și acest viitor.

Diferența apare sub noi. Sub fiecare angajat fără funcție de conducere apare o nouă forță de muncă IA, aflată în subordinea sa. Organigrama noastră capătă un subsol, iar noi devenim cu toții manageri.

Inițial, acest subsol este neamenajat. Începem fiecare cu unul sau doi agenți, nu obligatoriu angajați experimentați, ci mai degrabă stagiari entuziaști pe care trebuie să-i supraveghem și ale căror greșeli trebuie să le iertăm cu ușurință. Așteptările noastre sunt modeste: un e-mail trimis aici, o notă redactată acolo, răspunsuri la mesaje pe Slack peste tot. La fel ca angajații umani începători, pornesc cu puțină autonomie și puțină încredere din partea noastră.

Dar, pe măsură ce modelele se îmbunătățesc, agenții noștri preiau mai multe sarcini și au nevoie de mai puțină supraveghere. Se coordonează între ei. Ar putea exista agenți IA manageri și executanți, contabili și avocați, toți lucrând împreună și fiind la dispoziția ta. Nu mai trebuie să îndrumi un stagiar la fiecare pas: activitatea ta ajunge să semene cu o mică firmă de sine stătătoare, cu propria sa organigramă, în care tu ești consiliul de administrație.

Putem observa că acest scenariu nu presupune concedieri. Aici adoptăm IA fără să ne înlocuim pe noi înșine prin automatizare. În schimb, automatizăm munca celor care eram înainte și urcăm în ierarhie. IA preia tot mai mult din ceea ce făceam noi cândva. Locurile noastre de muncă rămân, fiindcă sunt mai multe lucruri de coordonat, iar noi devenim responsabili pentru un volum mai mare de rezultate.

Locurile de muncă nu sunt statice⁠(se deschide într-o fereastră nouă). Să presupunem că IA poate face nouăzeci la sută din ceea ce făceai înainte. Ai putea concluziona că îți mai rămâne doar zece la sută din muncă. Cealaltă posibilitate este să ai în continuare un rol întreg, doar că diferit, concentrat acum pe un obiectiv de zece ori mai amplu. Acesta este darul clasic al tehnologiei: productivitatea crește, ambiția crește odată cu ea, iar salariile pot crește⁠(se deschide într-o fereastră nouă) odată cu ambiția.

Totul depinde de măsura în care continuăm să adăugăm valoare⁠(se deschide într-o fereastră nouă) producției. Acest eseu se concentrează asupra anilor care vin, când automatizarea nu va fi capabilă de orice și nici adoptată pretutindeni. Chiar dacă IA ar putea face totul, am putea prețui în continuare mai mult un lucru fiindcă l-a făcut un om sau am putea insista ca un om să aibă ultimul cuvânt.

Depinde și de apetitul nostru. Dacă, în calitate de consumatori, nu ne dorim o producție de zece ori mai mare, echilibrul se va deplasa spre mai puțini angajați sau mai puține ore lucrate. De-a lungul istoriei, creșterile producției nu ne-au săturat. Avem mult mai mult⁠(se deschide într-o fereastră nouă), dar muncim doar un pic mai puțin⁠(se deschide într-o fereastră nouă). Dacă apetitul nostru continuă să crească odată cu multiplicarea producției, iar noi continuăm să contribuim la ea, vom alege în continuare să ne oferim munca în schimbul unui consum mai mare. Dacă, în schimb, producția devine atât de abundentă încât să ne satisfacă pe deplin, am putea alege de bunăvoie să reducem forța de muncă.

Există și alte obiecții, pe care le discutăm mai târziu, de exemplu dacă vom avea mai multe firme, dar mai mici. Considerăm totuși că acest scenariu este important, fiindcă adoptarea trebuie să înceapă de undeva. Firmele au nevoie de o cale de a evolua stabil pornind de la structurile organizatorice actuale. Sprijinirea muncii angajaților existenți poate fi un prim pas mai ușor decât o restructurare totală. Vedem asta astăzi în practică: tot mai mulți angajați deleagă sarcini către IA, fără ca până acum să fi avut loc o revoluție organizațională.

Acest scenariu presupune că primii care fac angajări sunt oamenii din prima linie. Angajații de la baza ierarhiei deschid calea spre adoptarea IA, nu managerii și directorii. Asta pare probabil atât timp cât persoana care reușește cel mai bine să facă IA să îndeplinească munca este tot cea care o făcea înainte.

Modelele pot deja automatiza multe sarcini din știința datelor, dar un șef de departament care nu cunoaște metodele și detaliile va avea dificultăți în a valorifica instrumentele. Până când IA va avea suficientă inițiativă încât să-ți spună ce nu știi, așa cum arătăm în scenariul următor, probabil va funcționa cel mai bine pentru cei care cunosc deja modul de lucru.

Cea mai mare schimbare din acest scenariu îi privește pe angajații aflați la început de carieră. Nu ar mai exista o treaptă de jos, cel puțin nu pentru oameni. Când angajăm tineri, nu o vom face ca să-i plasăm la baza firmei, în munca monotonă. Acele posturi vor fi ocupate de ceva care nu are nimic împotrivă.

Astfel, pierdem unele căi tradiționale de formare a tinerilor angajați: ucenicia⁠(se deschide într-o fereastră nouă), învățarea prin muncă de rutină, câștigarea treptată a recunoașterii. Sunt pierderi reale, dar noi vedem în asta mai degrabă un privilegiu. Chiar și cel mai neexperimentat angajat, dacă are o idee bună, are resurse să experimenteze. Cea mai veche scuză din firmă, pur și simplu nu avem destui oameni, își pierde puterea. O angajată începătoare care are o idee de un joc video grozav, dar nicio șansă să obțină angajații necesari, poate acum pur și simplu să-l creeze.

În opinia noastră, în acest scenariu al „promovării”, angajații începători au încă multe de învățat: judecată, gust, abilități de management și viziune creativă. Vom fi motivați să cultivăm aceste abilități, fiindcă ele se reflectă în rezultatele muncii noastre. Vom continua să învățăm prin practică⁠(se deschide într-o fereastră nouă), dar având responsabilități mai ample. Veteranii firmei rămân motivați să ne ajute ca îndrumători responsabili, având și un interes de acționari în succesul nostru. Oportunitatea este un rol mai stimulant pentru fiecare, la fiecare nivel. Orice angajat își poate pune în valoare talentele prin responsabilități mai ample, ceea ce contează cel mai mult pentru debutanții care nu aveau deloc o arie proprie de responsabilitate.

A doua cale prin care IA intră în firmă trece prin organigrama existentă. Aici, agenții nu sunt ultima treaptă a ierarhiei, ci colegi. Un manager tradițional îi încredințează unui model o parte din munca echipei, așa cum i-ar delega-o oricărui angajat. IA se plasează lângă oameni, nu doar sub ei.

Diferența esențială față de primul scenariu: aici, IA productivă este adoptată de managerii umani existenți, nu doar de angajații actuali fără funcții de conducere. Pentru asta, trebuie să fie suficient de competentă încât să devină un membru al echipei cu drepturi depline.

Oamenii sunt generaliști. Un ciocan ajută la o singură sarcină, dar un om poate face mult mai multe. Parcursul IA de la instrument la forță de muncă înseamnă o extindere a ariei de acțiune: automatizarea sarcinii, apoi a postului, apoi a unei echipe și, în cele din urmă, a unei firme. Fiecare extindere a responsabilităților cere competențe mai largi.

Un post este o valiză plină cu multe sarcini. Pentru o echipă întreagă, acea valiză este ticsită cu tot felul de activități diverse. Mai multe sarcini înseamnă mai multe posibile blocaje. Dacă fie și o singură sarcină esențială a echipei implică muncă fizică, este necesar un set cu totul nou de periferice. Pentru a înlocui direct o echipă întreagă, IA trebuie să poată îndeplini toate responsabilitățile ei variate.

Este mai greu să construiești o IA care poate gestiona responsabilități mai ample. Dar pentru firme, și aceasta este asimetria centrală a întregii tranziții, IA cu responsabilități mai ample este mai ușor de adoptat.

Un director poate adopta direct o echipă sau o funcție amplă automatizată integral. Un instrument cu capacități mai restrânse nu poate fi implementat la fel de simplu de la vârful ierarhiei. Instrumentul mai simplu depinde de acceptarea pe scară largă și de reinstruirea angajaților.

În mod tradițional, noile tehnologii reduc costul îndeplinirii unui set limitat de sarcini. Pe urmă, efortul îi revine cumpărătorului. Firma trebuie să descopere cum să valorifice noul instrument și să își reinstruiască angajații, să se reorganizeze și să-și reconstruiască procesele⁠(se deschide într-o fereastră nouă) în jurul lui. Programele de calcul tabelar nu s-au instalat singure în departamentul de contabilitate, ci departamentul s-a reorganizat în jurul lor.

Cu forța de muncă, lucrurile stau invers. Un stagiar, un angajat și o echipă bună pot afla singuri cum să-ți fie utili ție. Îți pun întrebări, îți înțeleg contextul, îți observă nevoile. Îți spun lucruri despre care nici nu știai că nu le știi. Cei mai buni angajați se integrează singuri.

Cu cât IA seamănă mai mult cu forța de muncă în acest sens, dând dovadă de inițiativă și adaptabilitate, cu atât firma are mai puțin de învățat cum să o folosească, iar IA găsește singură cum să-i fie utilă. Probabil că un director nu va audia un curs introductiv de software de design ca să învețe un instrument nou. Dar va lua cu plăcere în calcul o ofertă de tipul: spune-mi ce vrei și îți voi pune pe picioare întreaga activitate de marketing.

De multe ori, spunem că obiectivul suprem al AGI este automatizarea unui post. E drept, nici măcar acolo nu am ajuns încă. Munca noastră este extraordinar de complicată fiindcă noi suntem impresionant de capabili. Chiar și așa, foarte puțin⁠(se deschide într-o fereastră nouă) din producția economiei noastre provine de la angajați care lucrează singuri. Munca productivă contribuie la activitatea echipelor, echipele contribuie la cea a firmelor, iar firmele produc aproape tot ceea ce consumăm.

Standardul „unui post” pentru AGI nu ne recunoaște suficient meritele nouă, oamenilor. Munca nu înseamnă doar sarcini sau gestionarea elementelor neprevăzute, ci presupune și o coordonare remarcabilă, flexibilitatea de a realiza mici părți ale unor rezultate mai ample. A ne reduce la simple colecții de sarcini înseamnă a ne subevalua drastic. Capacitatea umană rezidă mai degrabă în organizațiile noastre⁠(se deschide într-o fereastră nouă) decât în individ. Un AGI capabilă economic trebuie să atingă nivelul colectivului uman, nu al unui singur individ.

Prin urmare, scenariul „intercalării” poate fi destul de ineficient dacă IA funcționează încă asemenea unui instrument sau chiar unui angajat și nu asemenea unei echipe sau firme. Un model oferit fiecărui angajat înseamnă o mie de puncte de legătură și transferuri de sarcini⁠(se deschide într-o fereastră nouă). Această organizare fragmentată poate încetini adoptarea.

Am observat că există o competiție între implementările timpurii, mai puțin capabile, și modelele ulterioare, mai capabile. Câștigătorul depinde de cât de mult accelerează adoptarea modelelor viitoare și dacă această accelerare compensează timpul suplimentar necesar pentru a ajunge la respectivele competențe.

Acest scenariu al „intercalării” poate coexista cu primul scenariu, cel al „promovării”. Am putea vedea firme care își reduc numărul de angajați umani pe măsură ce IA automatizează anumite funcții, iar cei rămași primesc responsabilități mult mai ample, fiind sprijiniți de echipele lor de agenți. Important este că, în sine, acest scenariu nu implică o scădere a ocupării totale a forței de muncă umane. Am putea avea, în fapt, mai multe firme, fiecare cu mai puțini angajați.

Al treilea scenariu al nostru este cel mai derutant. Aici, IA intră în firmă deasupra angajaților. Ierarhia nu mai înseamnă oameni deasupra mașinilor, ci om, IA, om: un sandviș al automatizării. Unii oameni „dau socoteală” unei IA.

Pare greu de imaginat, mai ales ca punct de pornire pentru adoptarea IA în firme. Dar noi considerăm că, în forme mai puțin radicale, acest proces a început deja.

Chiar și când privim IA ca pe un mijloc de mecanizare a muncii cognitive, tindem să ne concentrăm asupra treptelor inferioare. Spunem de obicei că IA automatizează foile de calcul și prezentările, nu managementul. Intuiția ne spune că automatizarea urcă în ierarhie: mai întâi munca intelectuală de rutină, apoi judecata, managerul fiind ultimul bastion.

Dar munca unui manager se desfășoară în mare parte pe computer și în minte: citește, participă la ședințe, cântărește opțiuni, ține cont de context, ia decizii. Prezența fizică are și ea o valoare: faptul de a trece prin birouri și de a fi alături de echipă. Totuși, munca de la baza ierarhiei, chiar și cea predominant cognitivă, implică mai mult contact cu lumea fizică și cu instrumentele decât managementul. Stagiarul este trimis la copiator, nu șeful lui.

Este greu să înveți un model să ia decizii manageriale, fiindcă succesul este ambiguu și se măsoară pe perioade lungi. Din motive similare⁠(se deschide într-o fereastră nouă), este greu să formezi manageri umani buni. Nu știm încă cât de eficiente sunt modelele la management. Avem o mulțime de evaluări pentru munca cognitivă axată pe execuție, dar puține surprind coordonarea la scară largă, de nivelul managerilor și directorilor.

Merită totuși luată în calcul posibilitatea ca modelele de azi să fie, de fapt, mai apropiate ca abilități de managerii umani decât de angajații de la baza ierarhiei. Unele funcții manageriale s-ar putea automatiza înaintea muncii pe care o supraveghează.

Poate că versiunea completă a acestui scenariu al „stratificării” este o IA care gândește, apoi își acoperă lipsurile de capacitate cu colaboratori umani care îi sunt subordonați. Acea lume ni se pare destul de străină. Ar trebui încă să se schimbe multe.

Dar există o formă mai firească, al cărei prim act se joacă deja: consilierea. Astăzi, o directoare îi poate cere lui ChatGPT să citească sute de canale Slack, documente, mesaje și fișiere de cod din întreaga companie, apoi să răspundă la întrebări. Ce face de fapt această echipă? Unde apare acea vulnerabilitate? Fiecare parte a organizației devine tot mai ușor de analizat⁠(se deschide într-o fereastră nouă) pentru ea.

Directorii au strecurat de mult în organigrame intermediari mercenari, dar i-au spus consultanță. O firmă de consultanță în management adaugă un nivel deasupra ta, pentru scurt timp și la un preț mare. În viitor, consultanții IA ar putea deveni extrem de ieftini și ar putea fi prezenți permanent.

Modelele abia încep să analizeze fiabil documentele și comunicările firmelor. Gustul și spiritul lor de inițiativă trebuie să se maturizeze. Deocamdată, ChatGPT ajută o directoare motivată să-și înțeleagă organizația mai în detaliu. Credem că va ajunge un serviciu de consultanță complet. Nu va fi un adevărat „manager” al angajaților de la nivelurile inferioare, ci mai degrabă un corespondent intern și un consilier al directorilor. Își va folosi cunoștințele de afaceri pentru a analiza totul, semnalând din proprie inițiativă problemele și contribuind la stabilirea priorităților.

Utilitatea sau pericolul acestui lucru va depinde de conducere. Efectul structural este centralizarea. Credem că asta va scurta distanța dintre conducerea de vârf și compania propriu-zisă. Concentrează mai multă putere la vârf, acolo unde obstacolele în circulația informației favorizau înainte decizii mai descentralizate.

Considerăm că acest scenariu este profund nu doar prin felul în care redistribuie autoritatea, ci și prin ușurința cu care poate fi adoptată IA sub formă de consultanță. La fel ca și în consultanța tradițională, consultanța IA nu cere competențe tehnice din partea directorului. Nu este cazul computerului, adoptat de jos în sus de cei care știau să tasteze și să folosească un terminal. Pur și simplu discuți cu consultantul tău, iar el se ocupă de partea tehnică. Acest val de adoptare poate porni din biroul directorului. La rândul său, serviciul de consultanță ar putea accelera adoptarea IA în restul organizației.

Un motiv important explică neîncrederea firmelor în munca la distanță și în colaborările externe: capacitatea de a impune respectarea obligațiilor. Firmele nu au avut niciodată o metodă ieftină de a observa munca în toată complexitatea pe care merită să i-o recunoaștem. Așa că măsoară mimarea ei⁠(se deschide într-o fereastră nouă): clicuri numărate, mișcări de mouse, buline verzi de disponibilitate, semnale care nu au absolut nicio legătură cu calitatea muncii prestate.

IA oferă un sistem de monitorizare care înțelege. Poate examina ceea ce produce o persoană și poate recunoaște progresul real spre obiective mai ample. Așa cum vom analiza în secțiunea următoare, nicio nouă formă de supraveghere nu trebuie implementată cu ușurință⁠(se deschide într-o fereastră nouă). Dar, în condițiile potrivite, poate spori încrederea și poate încuraja firmele să le ofere angajaților mai multă libertate.

Dacă sistemul de monitorizare înțelege numeroasele căi diferite care pot duce la rezultate bune, angajații pot lucra mai mult așa cum își doresc. Va conta mai mult progresul spre rezultate bune decât respectarea unei singure metode impuse, ușor de urmărit de către șefi. Un sistem inteligent de monitorizare oferă flexibilitate și penalizează productivitatea de fațadă pe care o detestăm cu toții.

Avantajul oferit seamănă cu cel al asigurătorilor care îți reduc prima dacă instalezi un dispozitiv de monitorizare în mașină. Dacă încercai să păcălești sistemul, te va dezavantaja. Dacă pur și simplu îți făceai treaba, monitorizarea îți poate confirma meritele, iar conducerea va avea mai multă încredere în tine.

Acea încredere deschide noi posibilități. Am putea vedea o nouă deschidere⁠(se deschide într-o fereastră nouă) din partea firmelor care înainte aveau rezerve față de munca hibridă, gândirea neconvențională, colaboratorii externi sau angajarea unor oameni străluciți din țări îndepărtate.

Angajații de la baza ierarhiei se confruntă astăzi cu multe probleme legate de organigramă. Este profund descurajant să nu avem cum să aducem în atenția superiorilor o problemă pe care o vedem direct. Este nedrept să rămâi blocat sub un manager ineficient sau să faci o muncă excelentă care trece neobservată.

Considerăm că valul precedent de hiperoptimizare a afacerilor s-a bazat pe date limitate, reguli aproximative și algoritmi lipsiți de inteligență. Dacă nu poți procesa decât rapoarte de efort, fiecare om pare o rotiță într-un angrenaj. Firmele au de mult o problemă cu măsurarea contribuției angajaților. Un sistem inteligent de monitorizare ar putea recunoaște contribuțiile valoroase și abordările unice pe care indicatorii rudimentari de azi nu le surprind.

Pornind de la cele trei scenarii schematice, explorăm acum câteva dintre întrebările decisive pentru viitorul firmei.

În general, să creezi ceva costă destul de mult. O aplicație, un film, o prezentare, o funcționalitate, o analiză: toate sunt costisitoare, iau timp și sunt chinuitor de refăcut. Când ai o singură șansă, investești în precizie. Există cicluri de planificare, ritualuri de stabilire a direcției și comitete de aprobare, toate menite să asigure că, atunci când firma dă în sfârșit undă verde, pornește spre ceva care merită. Multe verificări din ierarhiile noastre există fiindcă execuția era costisitoare.

În multe domenii, IA reduce drastic costul de realizare, cel puțin până la etapa de prototip, dacă nu până la finalizare. Considerăm că și abordarea firmei ar trebui să se schimbe: mai puțin timp petrecut pregătind strategii, mai multe oportunități valorificate. O firmă poate construi un prototip, poate observa, învăța rapid, își poate schimba direcția și îl poate construi din nou. Prototiparea facilă⁠(se deschide într-o fereastră nouă) ar trebui să îndepărteze firmele de structurile care susțin producția bazată pe planificare intensivă.

Cea mai simplă versiune este o echipă care testează și îmbunătățește mai rapid. Într-o interpretare mai radicală, însăși echipa este pusă sub semnul întrebării. Dacă planificarea în comun contează mai puțin, iar ideile diverse și independente contează mai mult, e mai bine să ai o singură echipă care iterează rapid sau mulți oameni care propun fiecare propriile prototipuri funcționale? Dacă un prototip concret transmite o viziune mai bine decât orice document de definire a proiectului, se vor schimba normele noastre de comunicare: vom împărtăși mai mult, mai devreme, și vom prezenta rezultate concrete în loc de note interne?

Costul redus al realizării poate orienta firma mai mult spre individ. Asta ar însemna mai puține niveluri de management intermediar și mai puține aprobări cerute, fiindcă înainte era mai ieftin să ceri voie decât să faci, iar acum nu mai este.

Totuși, așa cum vom discuta în continuare, aceeași tehnologie care le permite oamenilor să creeze prototipuri cu riscuri mai mici poate impune și mai multă birocrație.

Un motiv important pentru care firmele impun conducerea de sus în jos este convingerea că directorii iau decizii de afaceri⁠(se deschide într-o fereastră nouă) mai bune decât angajații începători. Firmele plătesc mai mult pentru profesioniștii foarte competenți și experimentați de la vârf, iar managerii au adesea pregătire în strategia de afaceri, în timp ce angajații fără funcții de conducere sunt specializați în domeniile lor. Dacă IA le oferă tuturor angajaților sfaturi excelente, diferența de calitate dintre decizii se reduce. Managerii ar avea mai puține motive să intervină. Astfel, ar crește autonomia angajaților și ar putea reduce numărul nivelurilor de conducere.

În mod similar, „consultanța IA” garantează că niciun lucru cu consecințe majore nu se întâmplă fără ca un director să fie alertat. Dacă un angajat este pe punctul de a publica un articol pe blog cu repercusiuni serioase pentru companie, serviciul de consultanță îl va semnala din proprie inițiativă directorului. Asta generează încredere: conducerea nu trebuie să se teamă că vor apărea probleme majore fără să afle, deci nu mai trebuie să exercite un control atât de strict⁠(se deschide într-o fereastră nouă) asupra modului în care un angajat își face treaba.

Dar consultanța IA este o sabie cu două tăișuri⁠(se deschide într-o fereastră nouă). Ca sistem inteligent de monitorizare, poate spori încrederea în angajați; poate însă și impune mai ferm, în întreaga organizație, modul de lucru preferat de directorul general. Firmele prețuiesc coerența⁠(se deschide într-o fereastră nouă): nu doar o decizie bună, ci una compatibilă cu cultura, marca și economiile de scară ale companiei. Un lanț de restaurante poate prefera un meniu comun în toate francizele, astfel încât ingredientele să poată fi comandate în cantități mari, iar clienții să știe că vor primi același produs.

Totodată, interesele șefilor de firme nu coincid întotdeauna cu cele ale angajaților. Angajații urmăresc succesul propriului domeniu⁠(se deschide într-o fereastră nouă), în timp ce directorii sunt preocupați de firmă în ansamblu. Acționarii au alte preferințe decât salariații, fiindcă ei culeg roadele⁠(se deschide într-o fereastră nouă) unei munci mai intense. Serviciul de consultanță ar putea impune respectarea mai strictă a unor proceduri specifice dictate de sus.

În opinia noastră, per ansamblu, angajații vor câștiga putere de decizie. Optimismul nostru se bazează pe folosirea IA de către firme pentru a semnala excepțiile cu consecințe majore, lăsând totodată mai multe decizii în seama angajaților.

Considerăm că IA va oferi un cadru de sprijin: chiar dacă directorii vor să mențină coerența mărcii, aceasta va fi doar o constrângere în limitele căreia se poate lucra. Angajații înțeleg mai bine constrângerile de afaceri și au mai multă siguranță să fie creativi când acestea le permit. Având riscurile sub control, directorii pot lăsa angajații să încerce abordări noi, potențial profitabile. Cu sprijinul asistenților IA din subordinea noastră, vom răspunde și de rezultate mai substanțiale. Vor exista mai multe oportunități de creativitate atunci când coordonăm activități mai complexe.

Aceeași logică privind autonomia angajaților se aplică și dimensiunii firmelor. Ronald Coase⁠(se deschide într-o fereastră nouă) s-a întrebat de ce organizăm producția în cadrul firmelor și nu printr-o rețea de contracte. Chiar și un avion ar putea fi construit exclusiv prin contracte directe între părți, dar ar fi foarte ineficient. Firmele obțin economii de scară, aliniază interesele, organizează proiecte majore și elimină nevoia de negocieri permanente.

Facilitând comunicarea, IA ar putea justifica existența unor firme mai mari sau mai mici. Firma clasică este o infrastructură prin care informațiile urcă și instrucțiunile coboară, cu multe obstacole și distorsiuni ca în telefonul fără fir. O firmă mai mare, cu mai mulți angajați umani, devine mai ușor de gestionat dacă IA funcționează ca un nivel de coordonare. Cu ajutorul „consultanței IA”, o directoare își poate cunoaște firma așa cum un fondator își cunoaște start-upul cu douăzeci de angajați. Poate urmări implementarea unei inițiative în loc să aștepte relatarea trimestrială și poate primi o notificare dacă se întâmplă ceva. Viziunea ei poate pătrunde mai larg în organizație. Fiecare știe mai bine ce fac ceilalți și care sunt prioritățile generale ale organizației.

Dar efectul ar putea fi și invers. Dacă nu există obstacole în comunicare, iar respectarea obligațiilor este mai ușor de monitorizat, o firmă nu mai trebuie să integreze intern o parte atât de mare din lanțul său de aprovizionare. Firma poate avea mai multă încredere în furnizorii și colaboratorii externi.

Un motiv important al integrării verticale este alinierea intereselor. Există conceptul de contracte incomplete⁠(se deschide într-o fereastră nouă): o companie aerospațială poate încheia un contract cu un producător de motoare cu reacție, dar pentru tot ce nu este cerut explicit în contract, producătorul are interesul să facă economii și să-și protejeze propriul profit. Pentru a evita acest lucru, compania aerospațială cumpără producătorul de motoare cu reacție. La fel ca și în relația dintre angajați și șefi: dacă executarea contractelor poate fi monitorizată mai bine, iar disputele sunt arbitrate inteligent, nu prin simpla bifare a unor cerințe, firmele pot fi mai dispuse să se bazeze pe alte firme. Ar exista mai puține motive să facă totul intern.

Ne așteptăm să vedem multe firme mai mici, dar și „holdinguri” IA vaste, în care un număr uriaș de proiecte diferite se desfășoară în cadrul aceleiași companii. Conglomeratul este eficient economic atunci când toate proiectele diferite valorifică o resursă comună. Această resursă comună ar putea fi puterea de calcul, deși aceasta poate fi ușor alocată în cantități mici, la nevoie. O fabrică sau o flotă de roboți comună reprezintă o justificare mai bună.

Un „holding” major poate fi justificat și prin alinierea intereselor. Dacă o organizație mare, alcătuită din sisteme IA și capital, este dedicată integral unei misiuni comune, de pildă vindecării cancerului, nevoia de inițiative separate, mai mici, scade. O firmă IA ar putea evita luptele pentru putere, ar putea partaja toate informațiile și, la nevoie, ar putea crea diversitate creativă în rândul agenților săi, astfel încât să fie explorate căi diferite.

Sistemul actual ar trebui să recompenseze angajații care se remarcă. Aceștia avansează în ierarhie și sunt plătiți mai bine. Dar, într-o lume în care modelele oferă consiliere excelentă, cum se vor mai distinge angajații?

Dacă IA le oferă tuturor aceeași idee grozavă, avem mai puține ocazii să ne diferențiem. Diferențele dintre nivelurile salariale ar trebui să se reducă.

Judecata, gustul și amploarea responsabilităților se opun însă acestei reduceri. Dacă fiecare dintre noi conduce firme IA subordonate, valoarea umană rămasă constă în deciziile noastre. Dacă fiecare persoană răspunde de o activitate mai amplă în subordinea sa, diferența dintre judecata bună și cea proastă se resimte mai puternic⁠(se deschide într-o fereastră nouă).

Aplicăm de mult această logică la vârful organigramei. Justificăm remunerația directorilor generali⁠(se deschide într-o fereastră nouă) prin ideea că dacă există decizii chiar și doar puțin mai bune la vârf, putem beneficia de efecte uriașe asupra profitului. Inegalitatea salarială ar putea crește dacă unii angajați gestionează mai bine firmele IA din subordinea lor pentru a aloca resursele limitate.

Cu cât miza este mai mare, cu atât micul tău avantaj față de altcineva se reflectă mai mult în salariu. Pe de altă parte, IA le va oferi tuturor sfaturi bune. Mai puțină diferențiere înseamnă salarii mai apropiate.

Aici, ca și în alte privințe, forța care va predomina va depinde poate de măsura în care ne folosim propria judecată sau urmăm judecata IA.