E ardhmja e kompanisë

Shënim i autorëve: Kjo është eseja e dytë e serisë sonë për ekonominë e së ardhmes, pjesë e një platforme të re për zëra të pavarur që eksplorojnë një të ardhme me AGI. Ajo pasqyron pikëpamjet tona, jo ato të OpenAI apo të kolegëve tanë.

Të dy ishim njëzet e katër vjeç kur nisëm të drejtonim ekipet tona këtu në OpenAI. Kjo nuk është aq mbresëlënëse kur njiheni me ekipet tona.

Supozohet që ne të bëjmë punët e rëndomta. Në moshën njëzet e katër vjeç, je në fund të hierarkisë së kompanisë. Mban shënime në mbledhje dhe shkruan ndonjë memorandum. Pas shumë vitesh pune të lodhshme dhe monotone, të jepen (me shpresë) përgjegjësi më të gjera.

Rrugëtimi ynë, dhe ai i shumë të rinjve sot, po merr një drejtim tjetër. Ne hyjmë në tregun e punës me "punonjës" tashmë në dispozicionin tonë. Këta ndihmës punojnë ditë e natë, në fundjavë dhe ditë festash. Janë shumë të zotë në punët e rëndomta. Madje kemi në personel fitues medaljesh ari në olimpiada matematike që na këshillojnë. Vartësit tanë të rinj bëjnë akoma shumë gabime. Por po përmirësohen, po mësojnë për nevojat tona dhe ne po mësojmë si t’i drejtojmë.

Asnjëri prej nesh nuk i ngjiti shkallët e hierarkisë. Përkundrazi, menaxherët zbritën në nivelin tonë. Kjo ese flet për ngritjen tonë në detyrë dhe mënyra të tjera si mund të riorganizohen kompanitë ndërsa hyjmë në epokën e inteligjencës.

Kur IA-ja hyn në një kompani, ku zë vend? Ne paraqesim tre skenarë ilustrues:

Asnjë nga këta skenarë nuk do të realizohet pikërisht siç e përshkruajmë, por mendojmë se disa aspekte të të treve do të bëhen realitet. Të tre këta po ndodhin tashmë në mënyra jo shumë të dukshme.

Këtu nuk përqendrohemi tek automatizimi i plotë, por te një ekonomi në tranzicion. Na intereson se si do të duken kompanitë me strukturë të përzier, ndërsa IA-ja përmirësohet dhe ndërthuret me organizatat ekzistuese.

Ne besojmë se kompania hibride ka rëndësi konceptuale, sepse përdorimi produktiv i IA-së nuk arrihet menjëherë. Kur modelet kryejnë vetëm disa detyra, futja e tyre në përdorim mund të jetë më e lehtë për punonjësit e bazës që e njohin punën. Pasi modelet të kryejnë funksione të gjera nga fillimi në fund, drejtuesit mund t’i përdorin drejtpërdrejt ato. Sipas nesh, IA-ja më e aftë futet më lehtë në përdorim: kompanitë duhet t’i mësojnë teknologjitë, por fuqia punëtore mëson si funksionon kompania dhe mund të përshtatet vetë.

Ne do të zbërthejmë tri llojet e reja të organigramave, pastaj do të rishikojmë se çfarë nënkuptojnë për të ardhmen e burokracisë, autonomisë së punonjësve, madhësisë së kompanive dhe pabarazisë në paga.

Skenari ynë i parë duket se sjell më pak tronditje. Këtu njerëzit mbeten në të njëjtat poste dhe varësi hierarkike, në dukje duke bërë të njëjtat punë si më parë. Organigrama e njerëzve duket e pandryshuar nga sot në krahasim me këtë të ardhme.

Ndryshimi është poshtë nesh. Nën çdo punonjës pa rol drejtues vendoset një fuqi e re punëtore me IA, në varësi të secilit prej nesh. Organigramës sonë i shtohet një bodrum dhe të gjithë bëhemi menaxherë.

Në fillim, ky bodrum është i papërfunduar. Ne fillojmë me nga një a dy agjentë secili, që ngjajnë më pak me punonjës me përvojë e më shumë me praktikantë entuziastë, të cilët duhet t’i mbikëqyrim dhe t’ua falim me shpejtësi gabimet. Pritshmëritë tona janë të ulëta: dërgo ndonjë email, harto ndonjë memorandum, përgjigjju mesazheve kudo në Slack. Ashtu si punonjësit njerëzorë fillestarë, ata fillojnë me pak autonomi dhe besim.

Por ndërsa modelet përmirësohen, agjentët tanë marrin përsipër më shumë detyra me më pak mbikëqyrje. Ata koordinojnë punën me njëri-tjetrin. Mund të ketë IA menaxhere dhe IA për punët e rëndomta, kontabilistë dhe juristë, që punojnë të gjithë së bashku sipas porosive. Në vend që të udhëheqësh hap pas hapi një praktikant, aktiviteti yt përfundimisht i ngjan një kompanie të vogël më vete, me organigramën e saj dhe me ty si bordin e drejtorëve.

Shiko se si ky skenar nuk nënkupton pushime nga puna. Këtu e fusim IA-në në përdorim pa i automatizuar rolet tona të tanishme. Në vend të kësaj, ne automatizojmë veten tonë të dikurshme dhe ngjitemi në hierarki. IA-ja merr përsipër gjithmonë e më shumë nga ato që bënim dikur. Vendet tona të punës mbeten, sepse ka më shumë për të menaxhuar dhe ne marrim përgjegjësi për një volum më të madh rezultatesh.

Punët nuk janë statike⁠(hapet në një dritare të re). Supozoni se IA-ja mund të bëjë nëntëdhjetë për qind të asaj që bëje ti më parë. Mund të arrish në përfundimin se të ka mbetur vetëm dhjetë për qind e punës. Mundësia tjetër është që ende të kesh një punë të plotë, thjesht të ndryshme, tani të përqendruar te një objektiv dhjetë herë më të madh. Kjo është dhurata klasike e teknologjisë: rritet produktiviteti, rritet ambicia bashkë me të dhe pagat mund të rriten⁠(hapet në një dritare të re) bashkë me ambicien.

E gjitha kjo varet nga fakti nëse shtojmë akoma vlerë⁠(hapet në një dritare të re) te prodhimi. Kjo ese fokusohet te vitet e ardhshme, kur automatizimi nuk do të mund ende të jetë i aftë apo i zbatueshëm në mënyrë universale. Edhe sikur IA-ja të mund të bënte gjithçka, ne mund ta vlerësonim më shumë diçka sepse e ka bërë një njeri, ose të këmbëngulnim që fjalën e fundit ta kishte një njeri.

Kjo varet edhe nga dëshira jonë për të konsumuar. Nëse si konsumatorë nuk duam dhjetë herë më shumë prodhim, ekuilibri do të zhvendoset drejt më pak punonjësve ose më pak orëve pune. Historikisht, rritja e prodhimit nuk na ka ngopur. Kemi shumë më tepër⁠(hapet në një dritare të re), por punojmë vetëm pak më pak⁠(hapet në një dritare të re). Nëse dëshira jonë për konsum vazhdon të rritet ndërkohë që prodhimi shumëfishohet, dhe i shtojmë përsëri vlerë atij, do të zgjedhim të vazhdojmë ta shkëmbejmë punën tonë me më shumë konsum. Nëse, përkundrazi, prodhimi bëhet aq i bollshëm sa të jemi të ngopur, mund të zgjedhim vullnetarisht një fuqi më të vogël pune.

Ka edhe kundërshtime të tjera që i diskutojmë më vonë (p.sh. nëse do të kemi më shumë kompani me madhësi më të vogël). Gjithsesi, ne mendojmë se ky skenar është i rëndësishëm, sepse vendosja në përdorim duhet të nisë diku. Kompanitë kanë nevojë për një mënyrë që të zhvillohen në mënyrë të qëndrueshme nga strukturat e tyre të tanishme organizative. Fuqizimi i punës së punonjësve ekzistues mund të jetë një hap i parë më i lehtë sesa ristrukturimi tërësor. Këtë e shikojmë sot në praktikë: njëri pas tjetrit, punonjësit ia delegojnë punën IA-së, deri tani pa ndonjë revolucion organizativ.

Ky skenar mbështetet tek ideja që të parët që marrin ndihmës të rinj janë punonjësit e vijës së parë. Punonjësit e bazës, jo menaxherët dhe drejtuesit, janë të parët në përdorimin e IA-së. Kjo duket e mundshme, për aq kohë sa personi që e vë më mirë IA-në të bëjë punën është ai që dikur e bënte vetë.

Modelet tashmë mund të automatizojnë shumë detyra të shkencës së të dhënave, por një drejtues departamenti që nuk i njeh metodat dhe detajet do ta ketë të vështirë t’i shfrytëzojë mjetet. Deri sa IA-ja të bëhet mjaftueshëm proaktive për të të treguar ato që ti nuk i di (shiko skenarin tonë vijues), ndoshta ajo do të funksionojë më mirë për ata që e dinë tashmë si bëhet puna.

Ndryshimi më i madh në këtë skenar është për punonjësit e nivelit bazë. Nuk do të kishte më një shkallë fundore, të paktën jo për njerëzit. Kur të punësojmë të rinj, nuk do t’i vendosim në nivelin e fundit të lodhshëm të kompanisë. Ato poste do t’i zërë diçka që nuk e ka problem këtë.

Me këtë, ne do të humbasim disa rrugë tradicionale për formimin e punonjësve të rinj: praktikën⁠(hapet në një dritare të re), të mësuarit përmes punëve të rëndomta, fitimin e meritave hap pas hapi. Këto janë kosto reale, por ne e shikojë këtë kryesisht si privilegj. Edhe punonjësi më pa përvojë, nëse ka një ide të mirë, ka burime për të eksperimentuar. Justifikimi më i vjetër në kompani, thjesht nuk kemi mjaftueshëm njerëz, po shuhet. Një punonjëse e re që ka në mendje një videolojë të shkëlqyer, por nuk ka si të sigurojë personelin, tani mund ta ndërtojë me lehtësi.

Sipas nesh, në këtë skenar të "promovimit", punonjësve të rinj u mbetet ende shumë për të mësuar: gjykimi, shija, aftësitë menaxheriale dhe vizioni krijues. Do të kemi arsye t’i kultivojmë këto aftësi, sepse ato pasqyrohen në rezultatet e punës sonë. Do të vazhdojmë të mësojmë duke punuar⁠(hapet në një dritare të re), por me një nivel më të lartë fushe veprimi. Më të vjetrit në kompani do të kenë përsëri interes të na ndihmojnë si kujdestarë të përgjegjshëm (me interesa individuale në suksesin tonë). Mundësia këtu është një rol më stimulues për të gjithë, në çdo nivel. Çdo punonjës mund të tregojë talentin përmes përgjegjësive më të gjera, gjë që ka më shumë rëndësi për fillestarët, të cilët nuk kishin aspak përgjegjësitë e tyre.

Mënyra e dytë e ndërthurjes së IA-së në kompani kalon përmes organigramës ekzistuese. Këtu agjentët nuk janë në fund të hierarkisë, por janë kolegë. Një menaxhere tradicionale ia jep një pjesë të punës së ekipit një modeli, ashtu siç do t’ia delegonte çdo punonjësi. IA-ja zë vend përkrah njerëzve, jo vetëm poshtë tyre.

Dallimi kryesor nga skenari i parë: këtu IA-ja produktive futet në përdorim nga menaxherët ekzistues njerëzorë, jo vetëm nga punonjësit e sotëm pa rol drejtues. Për këtë, ajo duhet të jetë mjaft e aftë që të bëhet një anëtare e plotë e ekipit.

Njerëzit kanë aftësi të gjithanshme. Një çekiç ndihmon për një detyrë të caktuar; një njeri bën shumë më tepër. Rruga e IA-së nga mjet në një punonjës është një kufi që shtyhet gjithmonë e më shumë: automatizimi i detyrës, pastaj i vendit të punës, më pas i ekipit dhe, në fund, i kompanisë. Çdo hap i hedhur për më shumë përgjegjësi kërkon aftësi më të gjera.

Një vend pune është një valixhe plot me detyra. Për një ekip të tërë, ajo valixhe është e mbushur deri në grykë me një larmi punësh. Më shumë detyra në përgjegjësi nënkuptojnë më shumë pengesa të mundshme. Nëse, qoftë edhe një detyrë thelbësore e ekipit përfshin punë fizike, nevojitet një grup krejt i ri pajisjesh periferike. Që të zëvendësojë drejtpërdrejt një ekip të tërë, IA-ja duhet të jetë e aftë të përmbushë të gjitha përgjegjësitë e veta të larmishme.

Është më e vështirë të ndërtosh një IA që menaxhon një fushë më të gjerë veprimi. Por për kompanitë, dhe kjo është asimetria qendrore e gjithë tranzicionit, fusha më e gjerë e veprimit futet me më shumë lehtësi në përdorim.

Një ekip ose funksion i gjerë i automatizuar nga fillimi në fund mund të përdoret drejtpërdrejt nga një drejtues ekzekutiv. Një mjet me aftësi më të kufizuara nuk mund të vihet në zbatim me kaq lehtësi nga niveli i lartë i menaxhimit. Mjeti më i thjeshtë kërkon pranim të gjerë dhe ritrajnim të punonjësve.

Tradicionalisht, teknologjitë e reja ulin koston e kryerjes së një grupi të kufizuar detyrash. Më pas barra i kalon blerësit. Kompania duhet të gjejë se si ta shfrytëzojë mjetin e ri dhe duhet të ritrajnojë personelin, të riorganizohet dhe të rindërtojë proceset e saj⁠(hapet në një dritare të re) rreth tij. Programi i fletëllogaritëseve nuk u instalua vetë në departamentin e kontabilitetit; departamenti u riformësua rreth programit.

Me fuqinë punëtore ndodh e kundërta. Një praktikant, një punonjës dhe një ekip i mirë e gjejnë vetë se si të jenë të dobishëm për ty. Ata të bëjnë pyetje, përvetësojnë kontekstin dhe dallojnë nevojat e tua. Ata të tregojnë gjëra që as nuk e kishit kuptuar se nuk i dinit. Punonjësit më të mirë integrohen vetë me punën.

Sa më shumë që IA-ja i ngjan punonjësve në këtë kuptim, për sa i përket nismës dhe përshtatshmërisë, aq më pak i duhet kompanisë të mësojë si ta shfrytëzojë atë dhe aq më shumë ajo e gjen vetë si të jetë e dobishme për kompaninë. Një drejtues ekzekutiv ndoshta nuk do të ndjekë një leksion hyrës për programet e dizajnit që të mësojë një mjet të ri. Por do ta marrë me kënaqësi në shqyrtim një ofertë të tillë: vetëm thuaj fjalën dhe unë do të ngre gjithë funksionin tënd të marketingut.

Shpeshherë, ne e quajmë automatizimin e një vendi pune synimin përfundimtar të AGI-së. Sigurisht, ende nuk kemi arritur aty. Punët janë kaq të ndërlikuara pikërisht sepse ne jemi jashtëzakonisht të aftë. Megjithatë, shumë pak⁠(hapet në një dritare të re) nga prodhimi i ekonomisë sonë vjen nga njerëz që punojnë të izoluar. Punët produktive kontribuojnë në ekipe, ekipet në kompani dhe kompanitë prodhojnë thuajse gjithçka që konsumojmë.

Standardi i "punës" për AGI-në nuk na vlerëson sa duhet ne si njerëz. Puna nuk është vetëm kryerja e detyrave, madje as menaxhimi i pjesëve jo rutinë: ajo përfshin edhe një koordinim të jashtëzakonshëm, aftësinë tonë për t’u përshtatur dhe për të bërë pjesë të vogla të një rezultati më të madh. Paraqitja thjesht si grumbuj detyrash do të thotë të na nënvlerësosh rëndë. Aftësia njerëzore qëndron më shumë tek organizatat tona⁠(hapet në një dritare të re) sesa tek individi. Një AGI për ekonominë duhet të arrijë standardin e njerëzve, jo të një njeriu.

Si rezultat, skenari i "ndërthurjes" mund të jetë shumë jo efikas nëse IA-ja i ngjan akoma një mjeti, apo edhe një punonjësi, në vend të një ekipi ose kompanie. Një model i vendosur pranë çdo punonjësi nënkupton një mijë pika lidhjeje dhe transferime të punës⁠(hapet në një dritare të re). Ky organizim i copëzuar mund ta ngadalësojë futjen në përdorim.

Ne shikojmë një garë mes zbatimeve të hershme më pak të afta dhe modeleve të mëvonshme me më shumë aftësi. Fituesi varet nga fakti nëse modelet e ardhshme do të futen në përdorim aq shpejt sa të kompensojnë kohën shtesë që duhet për t’i arritur ato aftësi.

Ky skenar i "ndërthurjes" mund të bashkëjetojë me skenarin e parë të "promovimit në detyrë". Ne mund të shikojmë kompani që zvogëlojnë personelin njerëzor ndërkohë që IA-ja automatizon disa funksione, ndërkohë që njerëzit e mbetur marrin përgjegjësi shumë më të gjera, të ndihmuar nga fuqia punëtore e agjentëve. Është e rëndësishme që ky skenar, në vetvete, nuk nënkupton rënie të punësimit të përgjithshëm të njerëzve. Mund të kemi më shumë kompani, secila me më pak punonjës.

Skenari ynë i tretë është më befasuesi. Këtu IA-ja hyn në kompani mbi njerëzit. Renditja nuk është më njerëz mbi makina, por njeri, IA, njeri: një sanduiç automatizimi. Disa njerëz "i raportojnë" një IA-je.

Duket e pabesueshme, sidomos si pikënisje për futjen e saj në përdorim nga kompanitë. Por mendojmë se, në forma më pak radikale, kjo ka nisur tashmë.

Edhe kur e shohim IA-në si mekanizuese të punës mendore, ne kemi tendencën të përqendrohemi te nivelet e poshtme. Zakonisht themi se IA-ja automatizon fletëllogaritëset dhe prezantimet, jo menaxhimin. Instinktivisht mendojmë se automatizimi ngjitet në hierarki: fillimisht punët mendore të rëndomta dhe në fund gjykimi, me menaxherin si fortesën e fundit.

Por puna e një menaxheri zhvillohet kryesisht në kompjuter dhe në mendje: lexon, zhvillon takime, vlerëson mundësitë, mban parasysh kontekstin dhe merr vendime. Prania fizike ka vlerë, ashtu si vizitat në zyra dhe qëndrimi pranë personelit. Megjithatë, është puna në bazë, edhe kur është kryesisht mendore, që ndërvepron me botën fizike dhe mjetet më shumë sesa puna menaxhuese. Te pajisja e fotokopjeve dërgohet praktikanti, jo shefi i tij.

Është e vështirë t’i mësosh një modeli vendimmarrjen menaxheriale, sepse suksesi është i paqartë dhe matet në periudha të gjata. Për arsye të ngjashme⁠(hapet në një dritare të re) është i vështirë edhe formimi i menaxherëve të mirë njerëzorë. Ende nuk e dimë sa të afta janë modelet në menaxhim. Ne kemi shumë vlerësime për punën mendore të përqendruar te zbatimi, por pak matin orkestrimin në shkallë të gjerë, në nivelin e menaxherëve dhe drejtuesve ekzekutivë.

Gjithsesi, ia vlen të marrim parasysh se modelet e sotme mund të jenë, për sa i përket aftësive, më afër menaxherëve njerëzorë sesa punonjësve të bazës. Disa funksione menaxheriale mund të automatizohen përpara punës që mbikëqyrin.

Ndoshta versioni i plotë i këtij skenari të "shtresëzimit" është një IA që bën punën mendore dhe pastaj plotëson mangësitë e veta me kontraktorë njerëzorë në varësi të saj. Kjo botë na duket shumë e huaj. Do të duhej të ndryshonin shumë gjëra.

Por ka një formë më të natyrshme, akti i parë i së cilës ka nisur tashmë: këshillimi. Sot, një drejtuese ekzekutive mund t’i kërkojë ChatGPT të lexojë qindra kanale të Slack, dokumente, shkresa dhe skedarë kodi nga e gjithë kompania e saj dhe më pas t’u përgjigjet pyetjeve. Çfarë bën realisht ky ekip? Ku po shfaqet ajo dobësi? Çdo pjesë e organizatës bëhet gjithmonë e më e analizueshme⁠(hapet në një dritare të re) për të.

Drejtuesit ekzekutivë prej kohësh e kanë mbushur organigramën me ndërmjetës të paguar- e quanin konsulencë. Një konsulencë menaxhimi vendos një shtresë mbi ty, për pak kohë dhe me kosto të lartë. Në të ardhmen, konsulentët e IA-së mund të kushtojnë fare pak dhe të jenë gjithmonë të pranishëm.

Modelet sapo kanë nisur t’i analizojnë me besueshmëri dokumentet dhe komunikimet e kompanive. Shija dhe aftësia e tyre për të marrë nisma duhet të maturohen. Për momentin, ChatGPT e ndihmon një drejtuese ekzekutive të motivuar ta kuptojë më në detaje organizatën e saj. Do të shikojmë që me kalimin e kohës do të bëhet një konsulencë me shërbime të plota. Nuk do të jetë një "menaxher" i mirëfilltë i punonjësve të niveleve të ulëta, por një raportues i brendshëm dhe këshilltar i drejtuesve ekzekutivë. Ajo do të shfrytëzojë ekspertizën e biznesit për të skanuar gjithçka, duke nxjerrë vetë në pah problemet dhe duke ndihmuar në përcaktimin e përparësive.

Nëse kjo do të jetë e dobishme apo e dëmshme, kjo do të varet nga drejtuesi. Efekti strukturor është centralizimi. Ne mendojmë se kjo do të shkurtojë distancën mes drejtuesve të lartë dhe pjesës tjetër të kompanisë. Ajo përqendron më shumë pushtet në nivelet e larta, ndërsa pengesat për qarkullimin e informacioneve më parë favorizonin vendimmarrjen më të decentralizuar.

Ky skenar na duket me ndikim të thellë, jo vetëm për mënyrën se si e zhvendos autoritetin, por edhe për lehtësinë me të cilën mund të vendoset në përdorim IA-ja si konsulencë. Ashtu si konsulenca tradicionale, konsulenca e IA-së nuk kërkon njohuri të thella teknike nga drejtuesi ekzekutiv. Nuk është si kompjuteri, që përshtatej nga nivelet më të ulëta, nga kushdo që dinte të shkruante në tastierë dhe të përdorte terminalin. Ti thjesht flet me konsulentin dhe ai merret me anën teknike. Kjo valë e vendosjes në përdorim mund të nisë nga zyra e drejtuesit të lartë. Konsulenca, nga ana e vet, mund ta përshpejtojë përdorimin e IA-së në gjithë pjesën tjetër të organizatës.

Ka një arsye të fortë pse kompanitë nuk i besojnë punës në distancë dhe kontraktimit: zbatueshmëria. Kompanitë nuk kanë pasur asnjëherë një mënyrë të lirë për ta vëzhguar punën ndërkohë që kryhet, me gjithë detajet që meriton. Kështu që ata matin imitimet e saj⁠(hapet në një dritare të re): numrin e klikimeve, lëvizjet e mausit, pikat jeshile të statusit; sinjale kaq të shkëputura nga fakti nëse po bëhet një punë e mirë.

IA-ja ofron një monitorues që kupton. Ai mund të shikojë se çfarë prodhon një person dhe të dallojë progresin real drejt objektivave më të mëdha. Siç eksplorojmë në pjesën tjetër, asnjë mbikëqyrje e re nuk duhet të zbatohet pa u gjykuar mirë⁠(hapet në një dritare të re). Por, në rrethanat e duhura, ajo mund të rrisë besimin dhe t’i nxitë kompanitë t’u japin punonjësve më shumë liri.

Nëse monitoruesi kupton rrugët e shumta dhe të ndryshme që mund të çojnë në rezultate të mira, punonjësit mund të punojnë më shumë sipas mënyrës së tyre. Më shumë rëndësi do të ketë progresi drejt rezultateve të mira, sesa një metodë e përcaktuar që shefat e monitorojnë me lehtësi. Një monitorues inteligjent lejon fleksibilitetin dhe penalizon produktivitetin thjesht vizual që të gjithë e urrejmë.

Propozimi për përfitimet këtu ngjan me atë që ofrojnë siguruesit kur të ulin tarifat nëse instalon një pajisje gjurmimi në makinë. Nëse po përpiqeshit ta mashtrosh sistemin, kjo të dëmton; nëse thjesht po bën punën tënde, monitoruesi mund të të japë të drejtë dhe drejtuesit të të besojnë më shumë.

Ky besim krijon mundësi të reja. Mund të shohim një gatishmëri të re⁠(hapet në një dritare të re) nga kompani që më parë ishin ngurruese për të pranuar punën hibride, mendjet jo konvencionale, kontraktorët ose punësimin e njerëzve të shkëlqyer në shtete të largëta.

Punonjësit e bazës sot kanë shumë probleme me organigramën. Është tepër shkurajuese të mos kesh asnjë mënyrë se si ta ngresh lart në hierarki një problem që e shikon nga afër. Është e padrejtë të mbetesh nën një menaxher të paaftë ose të bësh punë të shkëlqyer që kalon pa u vlerësuar.

Ne e shikojmë valën e mëparshme të hiperoptimizimit të biznesit si të ndërtuar mbi të dhëna të kufizuara, udhëzime të përgjithshme dhe algoritme jo të zgjuara. Nëse di të përpunosh vetëm raporte ingranazhesh, çdo njeri të duket si dhëmbëz. Kompanitë kanë prej kohësh vështirësi në matjen e kontributit të punonjësve. Një monitorues inteligjent mund të dallojë kontributet e vlefshme dhe qasjet e veçanta që nuk arrijnë t'i identifikojnë treguesit e sotëm të përgjithshëm.

Duke u mbështetur te të tre skenarët e përshkruar, tani eksplorojmë disa nga pyetjet përcaktuese për të ardhmen e kompanisë.

Të krijosh diçka zakonisht ka kosto të madhe. Një aplikacion, film, prezantim, funksion, analizë: të gjitha kushtojnë, kërkojnë kohë dhe janë të mundimshme për t’u ribërë. Kur praktikisht ke vetëm një mundësi, investon te zbatimi për të pasur sukses. Ka cikle planifikimi, rituale për planet e veprimit dhe komitete miratimi, të gjitha për t’u siguruar që, kur kompania më në fund jep dritën jeshile, të niset drejt diçkaje me vlerë. Shumë kontrolle në hierarkitë tona ekzistojnë sepse zbatimi është i kushtueshëm.

Në shumë fusha, IA-ja po e ul ndjeshëm koston e krijimit, të paktën deri te prototipi, në mos deri te përfundimi i plotë. Besojmë se edhe qasja e kompanisë duhet të ndryshojë: më pak kohë për të planifikuar, më shumë mundësi për të zbatuar. Një kompani mund të ndërtojë një prototip, të vëzhgojë, të mësojë shpejt, të ndryshojë drejtim dhe ta ndërtojë përsëri. Krijimi i prototipave me lehtësi⁠(hapet në një dritare të re) pritet t’i largojë kompanitë nga strukturat që mbështesin prodhimin intensiv të planifikimi.

Versioni më i thjeshtë e kësaj është një ekip që i përmirëson versionet më shpejt. Në një interpretim më rrënjësor, vihet në pikëpyetje vetë ekipi. Nëse planifikimi i përbashkët ka më pak rëndësi dhe idetë e larmishme dhe të pavarura kanë më shumë, a është më mirë të kemi një ekip që përmirëson shpejt versionet, apo shumë individë që paraqesin secili prototipin e vet funksional? Nëse një prototip real e përcjell vizionin më mirë se çdo dokument që përcakton projektin, a do të ndryshojnë normat tona të komunikimit: të ndajmë më shumë, më herët dhe punë konkrete në vend të memorandumeve?

Krijimi me kosto të ulët mund ta orientojë kompaninë më shumë drejt individëve. Kjo do të nënkuptonte më pak nivele të mesme drejtuese dhe më pak kërkesa për leje, sepse dikur të kërkoje leje kushtonte më pak sesa të veproje, ndërsa tani jo.

Megjithatë, siç diskutojmë më poshtë, e njëjta teknologji që u mundëson individëve të krijojnë prototipa me më pak rrezik mund të imponojë edhe më shumë burokraci.

Një arsye kryesore pse kompanitë kërkojnë zbatimin e menaxhimit nga lart-poshtë është bindja se drejtuesit marrin vendime më të mira për biznesin⁠(hapet në një dritare të re) se punonjësit fillestarë. Kompanitë paguajnë më shumë për profesionistë me përvojë dhe shumë të aftë në krye, dhe menaxherët shpesh trajnohen për strategjinë e biznesit, ndërsa punonjësit pa rol drejtues specializohen në fushën e tyre. Nëse IA-ja u ofron këshilla të shkëlqyera të gjithë punonjësve, hendeku në cilësinë e vendimmarrjes ngushtohet. Menaxherët do të kishin më pak arsye të ndërhynin. Kjo do të rriste autonominë e punonjësve dhe mund të pakësonte nivelet drejtuese.

Po kështu, "konsulenca e IA-së" siguron që asgjë me pasoja tepër të mëdha të mos ndodhë pa u njoftuar një drejtues. Nëse një punonjës është gati të publikojë një postim blogu me pasoja të rënda për kompaninë, konsulenca do ta sinjalizojë paraprakisht te drejtuesi. Kjo krijon besim: drejtuesit nuk kanë pse të shqetësohen se do të ndodhin gabime të mëdha pa dijeninë e tyre, kështu që nuk kanë nevojë të ushtrojnë kontroll kaq të rreptë⁠(hapet në një dritare të re) mbi mënyrën si e kryen punonjësi punën.

Por konsulenca e IA-së është një thikë me dy presa⁠(hapet në një dritare të re). Si monitoruese inteligjente, ajo mund të rrisë besimin te punonjësit; por mund të imponojë po ashtu në mënyrë më të rreptë në gjithë organizatën mënyrën e punës që preferon drejtori i përgjithshëm. Kompanitë vlerësojnë koherencën⁠(hapet në një dritare të re): jo thjesht një vendim të mirë, por një vendim në përputhje me kulturën, markën dhe ekonomitë e shkallës së kompanisë. Një rrjet restorantesh mund të preferojë një menu të përbashkët në të gjitha degët e saj me licencë, në mënyrë që përbërësit të mund të porositen me shumicë dhe klientët të presin një produkt të njëjtë.

Po ashtu, interesat e shefave të kompanisë nuk përputhen gjithmonë me ato të punonjësve. Punonjësit synojnë suksesin e fushës së tyre⁠(hapet në një dritare të re), ndërsa drejtuesit kujdesen për kompaninë në tërësi. Pronarët e kapitalit kanë preferenca të ndryshme nga punonjësit me pagë, sepse ata marrin frytet⁠(hapet në një dritare të re) e punës më të madhe. Konsulenca mund të imponojë respektimin më të rreptë të rregullave specifike të përcaktuara nga ekipi drejtues.

Sipas këndvështrimit tonë, si përfundim, punonjësit do të fitojnë autonomi. Optimizmi ynë mbështetet te përdorimi i IA-së nga kompanitë për të raportuar rastet e veçanta me pasoja të mëdha, duke u lënë punonjësve më shumë vendime.

Ne besojmë se IA-ja do të shërbejë si strukturë mbështetëse - edhe nëse drejtuesit ekzekutivë dëshirojnë të ruajnë koherencën e markës, kjo do të jetë thjesht një kornizë brenda së cilës duhet vepruar. Punonjësit janë më të ndërgjegjshëm për kufizimet aktuale të biznesit dhe kanë më shumë siguri për të qenë krijues jashtë këtyre kufizimeve. Pasi janë siguruar ndaj rreziqeve kryesore, drejtuesit ekzekutivë mund t’i lejojnë punonjësit të provojnë qasje të reja që mund të jenë fitimprurëse. Me ndihmësit e IA-së në varësinë tonë, punonjësit do të jenë përgjegjës për rezultate më të rëndësishme. Ne shikojmë më shumë mundësi për krijimtari kur drejtojmë detyra më komplekse.

E njëjta logjikë për autonominë e punonjësve vlen edhe për madhësinë e kompanive. Ronald Coase⁠(hapet në një dritare të re) ngriti pyetjen se pse e organizojmë prodhimin brenda kompanive dhe jo përmes një rrjeti kontratash. Edhe një avion mund të ndërtohet vetëm përmes kontratave të drejtpërdrejta mes palëve, por kjo do të ishte shumë jo efikase. Kompanitë sigurojnë ekonomitë e shkallës, përputhin interesat, organizojnë projekte të mëdha dhe shmangin nevojën për negociata të vazhdueshme për kostot.

Duke lehtësuar komunikimin, IA-ja mund të justifikojë kompani më të mëdha ose më të vogla. Kompania klasike është një infrastrukturë për të përcjellë informacionet lart dhe udhëzimet poshtë, plot pengesa dhe shtrembërime nga një hallkë te tjetra. Një kompani më e madhe (me më shumë punonjës njerëzorë) është më pak e vështirë për t’u menaxhuar nëse IA-ja shërben si shtresë koordinimi. Me "konsulencën e IA-së", një drejtuese ekzekutive mund ta njohë kompaninë e saj ashtu si një themelues që e njeh sipërmarrjen e tij të re me njëzet persona. Ajo mund të ndjekë zbatimin e një nisme në vend që të presë raportin tremujor dhe të njoftohet nëse ndodh diçka. Vizioni i saj mund të shpërndahet më gjerësisht. Secili është më i vetëdijshëm për atë që bëjnë të tjerët dhe për përparësitë e përgjithshme të organizatës.

Por mund të ndodhë edhe e kundërta. Nëse komunikimi nuk ka pengesa dhe respektimi i rregullave monitorohet më lehtë, një kompani nuk ka nevojë të përfshijë brenda vetes kaq shumë nga zinxhiri i saj i furnizimit. Kompania mund t’u besojë më shumë furnizuesve dhe kontraktorëve të jashtëm.

Një arsye kryesore për integrimin vertikal është përputhja e interesave. Ekziston koncepti i kontratave jo të plota⁠(hapet në një dritare të re): një kompani e industrisë ajrore dhe hapësinore mund të lidhë kontratë me një kompani motorësh reaktivë, por për gjithçka që nuk kërkohet shprehimisht në kontratë, kompania e motorëve reaktivë ka interes të kursejë në kurriz të cilësisë dhe të kujdeset për fitimet e veta. Për ta shmangur këtë, kompania e industrisë ajrore dhe hapësinore blen kompaninë e motorëve reaktivë. Ashtu si me punonjësit dhe shefat: nëse kontratat monitorohen më lehtë dhe zbatimi i tyre gjykohet me zgjuarsi, jo duke plotësuar mekanikisht kritere, kompanitë mund të ndihen më të sigurta të mbështeten te kompani të tjera. Do të kishte më pak arsye për të bërë gjithçka brenda kompanisë.

Ne presim të shikojmë shumë kompani më të vogla, por edhe "kompani të zgjeruara mëmë" me IA, ku një numër shumë i madh projektesh të ndryshme zhvillohen brenda një ndërmarrjeje të vetme. Konglomerati ka leverdi ekonomike kur ka një aset të përbashkët që shfrytëzohet nga të gjitha projektet. Ky aset i përbashkët mund të jetë kapaciteti llogaritës, ndonëse ai mund të sigurohet me lehtësi edhe në sasi të vogla sipas nevojës. Një flotë robotësh ose një fabrikë e përbashkët është arsye më bindëse.

"Kompania e madhe mëmë" mund të justifikohet edhe nga përputhja e interesave. Nëse një organizatë e madhe me sisteme të IA-së dhe kapital i kushtohet tërësisht një misioni të përbashkët, si p.sh. shërimi i kancerit, ka më pak nevojë për nisma të vogla më vete. Një kompani me IA mund të shmangë luftërat për pushtet, të ndajë të gjitha informacionet dhe, kur duhet, të krijojë një larmi krijuese mes agjentëve të saj, që të mund të eksplorohen rrugë të ndryshme.

Sistemi i sotëm supozohet të shpërblejë punonjësit që dallohen. Ata ngjiten në hierarki dhe paguhen më mirë. Por në një botë me modele që këshillojnë shkëlqyeshëm, si do të dallohen punonjësit?

Nëse IA-ja u jep të gjithëve të njëjtën ide të shkëlqyer, kemi më pak mundësi të dallohemi. Diferencat mes niveleve të pagave pritet të ngushtohen.

Kësaj pritshmërie i kundërvihen gjykimi, shija dhe shtrirja e përgjegjësive. Nëse secili drejton një kompani me IA nën vete, vlera njerëzore që mbetet është vendimmarrja jonë. Nëse secili përgjigjet për një aktivitet më të gjerë nën drejtimin e vet, dallimi mes gjykimit të mirë dhe të keq ka më shumë peshë⁠(hapet në një dritare të re).

Këtë logjikë e kemi zbatuar prej kohësh në nivelin e sipërm të organigramës. Ne e justifikojmë pagën e drejtorit të përgjithshëm⁠(hapet në një dritare të re) me idenë se vendime sadopak më të mira në krye mund të kenë ndikim të jashtëzakonshëm te fitimi. Pabarazia në paga mund të rritet nëse disa punonjës i menaxhojnë më mirë kompanitë me IA nën vete për të përdorur burimet e kufizuara.

Sa më shumë të ketë në lojë, aq më shumë pasqyrohet në pagën tënde epërsia e vogël ndaj dikujt tjetër. Nga ana tjetër, IA-ja do t’u japë këshilla të mira të gjithëve. Ky diferencim më i vogël e ngushton shpërndarjen e pagave.

Këtu, si edhe në vende të tjera, forca mbizotëruese ndoshta do të varet nga fakti nëse kryesisht japim gjykimin tonë apo ndjekim atë të IA-së.