Mustakabali wa kampuni

Dokezo la waandishi: Hii ni insha ya pili katika mfululizo wetu kuhusu uchumi ujao, sehemu ya jukwaa jipya la kutoa nafasi kwa sauti huru zinazochunguza mustakabali wenye AGI. Inaakisi maoni yetu, si ya OpenAI wala ya wenzetu.

Sote wawili tulikuwa na miaka ishirini na minne tulipoanza kusimamia timu zetu hapa OpenAI. Hilo halitakushangaza sana ukizifahamu timu zetu.

Tungetarajiwa kuwa wafanyakazi wa kazi za kawaida za kuchosha. Ukiwa na miaka ishirini na minne, uko ngazi ya chini kabisa katika kampuni. Unaandika kumbukumbu za mikutano na memo chache. Baada ya miaka ya kazi za kuchosha, unapewa majukumu mapana zaidi—angalau ndivyo unavyotarajia.

Mwelekeo wetu—na wa vijana wengi leo—unaonekana kuwa tofauti. Tunaanza maisha ya kazi tukiwa tayari na “wafanyakazi” wanaofuata maagizo yetu. Wasaidizi hawa wanafanya kazi mchana na usiku, wikendi na sikukuu. Wanafanya vizuri sana kazi zile za kawaida za kuchosha. Hata tuna washindi wa medali za dhahabu za Olimpiki ya Hisabati katika timu zetu wanaotushauri. Wasaidizi wetu wapya bado wanafanya makosa. Lakini wanazidi kuimarika na kujifunza mahitaji yetu, nasi tunajifunza kuwasimamia.

Hakuna kati yetu aliyepanda ngazi za kampuni. Badala yake, usimamizi umetushukia kwenye ngazi yetu. Insha hii inahusu kupandishwa kwetu vyeo, na njia nyingine ambazo kampuni zinaweza kujipanga upya tunapoingia enzi ya akili.

AI inapoingia katika kampuni, inakaa wapi? Tunawasilisha hali tatu za kuonyesha yanayoweza kutokea:

Hakuna hali itakayotokea sawasawa na tunavyoieleza, lakini tunadhani vipengele vya zote tatu vitatimia. Zote tatu tayari zinatokea kwa namna zisizo dhahiri.

Hapa hatuangazii uendeshaji otomatiki wa kila kitu, bali uchumi ulio katika mpito. Tunataka kujua kampuni zinazochanganya binadamu na AI zitakuwaje kadiri AI inavyoimarika na kujikita katika mashirika yaliyopo.

Tunaamini wazo la kampuni mseto ni muhimu kwa sababu matumizi yenye tija ya AI hayaanzi mara moja. Miundo inapoweza kufanya baadhi tu ya kazi, inaweza kuwa rahisi zaidi kutumiwa na wafanyakazi wa ngazi za chini wanaozifahamu kazi hizo. Miundo inapoweza kutekeleza majukumu mapana kuanzia mwanzo hadi mwisho, viongozi wa juu wanaweza kuitumia moja kwa moja. Kwa maoni yetu, AI yenye uwezo zaidi ni rahisi zaidi kuanza kuitumia: kampuni lazima zijifunze teknolojia, lakini wafanyakazi hujifunza kampuni na wanaweza kujizoesha wenyewe.

Tutachambua aina hizi tatu mpya za miundo ya shirika, kisha tuchunguze maana yake kwa mustakabali wa urasimu, uhuru wa wafanyakazi kufanya maamuzi, ukubwa wa kampuni na tofauti za mishahara.

Hali yetu ya kwanza inaonekana kuleta mabadiliko madogo zaidi. Hapa, watu wanabaki katika nafasi zao na chini ya wasimamizi walewale, wakionekana kufanya kazi zilezile za awali. Muundo wa wafanyakazi binadamu unaonekana kutobadilika kati ya leo na wakati huo ujao.

Tofauti iko chini yetu. Chini ya kila mfanyakazi asiye msimamizi, kuna nguvu kazi mpya ya AI inayowajibika kwake. Muundo wa shirika letu unaongezewa ghorofa ya chini, nasi sote tunakuwa wasimamizi.

Mwanzoni, ghorofa hii ya chini haijakamilika. Kila mmoja wetu anaanza na wakala mmoja au wawili, ambao si kama wafanyakazi wazoefu bali wanagenzi wenye hamasa tunaohitaji kuwasimamia na kuwasamehe makosa kwa urahisi. Matarajio yetu ni madogo: tuma barua pepe hapa, andaa rasimu ya memo pale, jibu ujumbe wa Slack kila mahali. Kama wafanyakazi wapya binadamu, wanaanza wakiwa na uhuru mdogo na kuaminiwa kidogo.

Lakini miundo inapoimarika, mawakala wetu wanachukua majukumu zaidi huku wakihitaji usimamizi mdogo. Wanaratibu kazi miongoni mwao. Huenda kukawa na AI wasimamizi na AI wa kazi za kawaida, wahasibu na wanasheria, wote wakifanya kazi pamoja kwa maagizo yako. Badala ya kumwongoza mwanagenzi hatua kwa hatua, hatimaye shughuli zako zinafanana na kampuni ndogo kamili, yenye muundo wake wa shirika na wewe ukiwa bodi yake ya wakurugenzi.

Tambua kwamba hali hii haimaanishi kufutwa kwa kazi. Hapa tunaanza kutumia AI bila kuondoa nafasi zetu wenyewe. Badala yake, tunaendesha otomatiki kazi tulizofanya zamani, nasi tunapanda ngazi. AI inachukua sehemu inayozidi kuongezeka ya kazi tulizokuwa tukifanya. Kazi zetu zinabaki kwa sababu kuna mengi zaidi ya kusimamia, nasi tunawajibikia matokeo mengi zaidi.

Kazi hazibaki vilevile⁠(fungua katika dirisha jipya). Tuseme AI inaweza kufanya asilimia tisini ya uliyokuwa ukifanya hapo awali. Unaweza kuhitimisha kwamba umebakiwa na asilimia kumi tu ya kazi. Uwezekano mwingine ni kwamba bado unafanya kazi kamili, ila tofauti—sasa ukilenga lengo kubwa mara kumi zaidi. Hiyo ndiyo zawadi ya kawaida ya teknolojia: tija huongezeka, matarajio hukua kuendana nayo, na mishahara inaweza kuongezeka⁠(fungua katika dirisha jipya) pamoja na matarajio hayo.

Yote haya yanategemea ikiwa bado tunaongeza thamani⁠(fungua katika dirisha jipya) katika uzalishaji. Insha hii inaangazia miaka ijayo ambayo mifumo ya uendeshaji otomatiki haitakuwa na uwezo wa kufanya kila kitu wala kutumiwa kila mahali. Hata kama AI ingeweza kufanya yote, bado tunaweza kuthamini kitu zaidi kwa sababu kimetengenezwa na binadamu, au kusisitiza kwamba binadamu awe na uamuzi wa mwisho.

Pia inategemea hamu yetu ya kutumia zaidi. Ikiwa sisi watumiaji hatutaki bidhaa na huduma nyingi mara kumi zaidi, uwiano wa uchumi utaelekea kwa wafanyakazi wachache au saa chache za kazi. Kihistoria, ongezeko la uzalishaji halijatushibisha. Tuna vitu vingi zaidi⁠(fungua katika dirisha jipya) lakini tunafanya kazi kwa muda mfupi kidogo tu⁠(fungua katika dirisha jipya). Hamu yetu ikiendelea kukua kadiri uzalishaji unavyoongezeka—na tukiendelea kuongeza thamani katika uzalishaji—tutachagua kuendelea kufanya kazi ili tuweze kutumia zaidi. Badala yake, uzalishaji ukiwa mwingi kiasi cha kutushibisha, tunaweza kuchagua kuwa na wafanyakazi wachache zaidi.

Kuna hoja nyingine pinzani tutakazojadili baadaye, kwa mfano, ikiwa tutakuwa na kampuni nyingi zaidi zilizo ndogo zaidi. Bado tunadhani hali hii ni muhimu kwa sababu kuanza kutumia AI lazima kuanzie mahali fulani. Kampuni zinahitaji njia thabiti ya kubadilika kutoka katika miundo yake ya sasa. Kuimarisha kazi ya wafanyakazi waliopo kunaweza kuwa hatua ya kwanza rahisi zaidi kuliko kupanga upya kila kitu. Tunaona hili likitokea leo: mfanyakazi mmoja baada ya mwingine anaikabidhi AI majukumu, bila mapinduzi ya shirika hadi sasa.

Hali hii inategemea wafanyakazi wa mstari wa mbele kuwa wa kwanza kuajiri AI. Wafanyakazi wa ngazi za chini—si wasimamizi na watendaji—wanaongoza katika kuanza kutumia AI. Hilo linaonekana kuwa na uwezekano, mradi mtu anayeweza kuifanya AI itekeleze kazi vizuri zaidi ni yule aliyekuwa akiifanya mwenyewe.

Miundo tayari inaweza kutekeleza kazi nyingi za sayansi ya data otomatiki, lakini mkuu wa idara asiyejua mbinu na maelezo madogo madogo atapata shida kutumia zana hizo vizuri. Hadi AI iweze kuchukua hatua yenyewe za kutosha kukuambia usichokijua (angalia hali yetu inayofuata), huenda ikawafaa zaidi wale ambao tayari wanajua jinsi kazi inavyofanywa.

Mabadiliko makubwa zaidi katika hali hii yanawahusu wafanyakazi wanaoanza kazi. Hakutakuwa tena na ngazi ya chini kabisa, angalau kwa binadamu. Tunapoajiri vijana, haitakuwa ili kuwaweka chini kabisa ya kampuni wakifanya kazi za kuchosha. Nafasi hizo zitajazwa na kitu kisichokerwa na kazi hizo.

Kwa hilo, tunapoteza baadhi ya njia za jadi za kuwafunza wafanyakazi vijana: uanagenzi⁠(fungua katika dirisha jipya), kujifunza kupitia kazi za kawaida na kujijengea heshima kwa uzoefu. Haya ni hasara halisi, lakini kwa ujumla tunaona hii kuwa fursa nzuri. Hata mwajiriwa asiye na uzoefu kabisa mwenye wazo zuri anakuwa na rasilimali za kulijaribu. Kisingizio cha siku nyingi kazini, hatuna wafanyakazi wa kutosha, kinapoteza nguvu. Mfanyakazi wa ngazi ya chini mwenye wazo la mchezo mzuri wa video lakini asiye na njia ya kupata wafanyakazi sasa anaweza kuutengeneza tu.

Kwa maoni yetu, hali hii ya “kupandishwa vyeo” bado ina mengi ya kuwafunza wafanyakazi wapya—busara ya maamuzi, utambuzi wa ubora, uwezo wa usimamizi na maono ya ubunifu. Tutakuwa na kichocheo cha kukuza ujuzi huu kwa sababu unaonekana katika matokeo ya kazi yetu. Bado tutajifunza kwa kufanya⁠(fungua katika dirisha jipya), lakini kwa majukumu mapana zaidi. Wazoefu wa kampuni bado wana kichocheo cha kutusaidia kama walezi wanaowajibika, kwani hisa zao hunufaika na mafanikio yetu. Fursa hapa ni jukumu linalochangamsha zaidi kwa kila mtu katika kila ngazi. Mfanyakazi yeyote anaweza kuonyesha vipaji vyake akiwa na majukumu mapana zaidi, jambo lenye umuhimu mkubwa hasa kwa wafanyakazi wapya ambao hawakuwa na mamlaka yoyote.

Njia ya pili ya AI kuingia katika kampuni inapita katikati ya muundo uliopo wa shirika. Hapa mawakala si watu wa kazi duni bali wafanyakazi wenza. Msimamizi wa kawaida anaukabidhi muundo sehemu ya kazi ya timu kama ambavyo angemkabidhi mfanyakazi yeyote. AI inajiweka kando ya binadamu, si chini yao tu.

Tofauti kuu na hali ya kwanza: hapa, AI yenye tija inaanza kutumiwa na wasimamizi binadamu waliopo, si wafanyakazi wasio wasimamizi pekee. Ili hilo liwezekane, lazima iwe na uwezo wa kutosha kuwa mwanachama kamili wa timu.

Binadamu wana uwezo wa kufanya mambo mengi tofauti. Nyundo husaidia kwa kazi moja; binadamu hufanya mengi zaidi. Safari ya AI kutoka zana hadi nguvu kazi ni ya kupanuka kwa wigo: kuendesha otomatiki jukumu moja, kisha kazi nzima ya mtu, kisha timu, na hatimaye kampuni. Kila upanuzi wa majukumu unahitaji uwezo mpana zaidi.

Kazi ya mtu ni kama sanduku lililojaa majukumu mengi. Kwa timu nzima, sanduku hilo limejazwa kazi za kila aina. Majukumu mengi zaidi yanamaanisha maeneo mengi zaidi yanayoweza kukwamisha kazi. Ikiwa hata jukumu moja muhimu katika timu linahitaji kazi ya mikono, seti mpya kabisa ya vifaa vya ziada inahitajika. Ili ichukue nafasi ya timu nzima moja kwa moja, AI lazima iweze kutekeleza majukumu yake yote tofauti.

Ni vigumu zaidi kuunda AI inayoweza kushughulikia majukumu mapana zaidi. Lakini kwa kampuni—na hii ndiyo tofauti kuu ya mpito huu mzima—AI yenye majukumu mapana ni rahisi zaidi kuanza kuitumia.

Mtendaji anaweza kuanza kutumia moja kwa moja timu au kitengo kizima kinachoendeshwa otomatiki kuanzia mwanzo hadi mwisho. Zana yenye uwezo finyu haiwezi kuanzishwa kwa urahisi huo kwa maagizo ya kutoka juu. Zana hiyo rahisi zaidi inahitaji kukubaliwa na wafanyakazi wengi na wao kufunzwa upya.

Kwa kawaida, teknolojia mpya hupunguza gharama ya kutekeleza seti ndogo ya kazi. Kisha mzigo unamhamia mnunuzi. Kampuni lazima itafute namna ya kutumia zana hiyo mpya, na iwafunze wafanyakazi upya, ijipange upya na ijenge upya taratibu zake⁠(fungua katika dirisha jipya) ili ziendane nayo. Programu ya lahajedwali haikujipachika yenyewe katika idara ya uhasibu—idara ya uhasibu ilijibadilisha ili iendane na programu hiyo.

Kwa wafanyakazi ni kinyume. Mwanagenzi, mfanyakazi na timu nzuri hutafuta namna ya kuwa na manufaa kwako. Wanakuuliza maswali, wanaelewa mazingira yako na kutambua mahitaji yako. Wanakuambia mambo ambayo hukutambua hata kuwa huyajui. Wafanyakazi bora hujizoesha kazi wenyewe.

Kadiri AI inavyofanana na wafanyakazi kwa maana hii, kwa kujituma na kuzoea hali, ndivyo kampuni inavyohitaji kujifunza kidogo zaidi kuitumia, na ndivyo AI yenyewe inavyotafuta zaidi namna ya kuwa na manufaa kwa kampuni. Huenda mtendaji asikae kwenye mhadhara wa msingi wa programu ya usanifu ili ajifunze zana mpya. Lakini atafurahia pendekezo linalosema: toa tu ruhusa, nami nitakuanzishia kitengo chako kizima cha masoko.

Mara nyingi sana, tunataja lengo kuu la AGI kuwa kuendesha kazi moja nzima otomatiki. Ni kweli, hata hapo bado hatujafika. Kazi zina uchangamano mkubwa sana kwa sababu tuna uwezo wa ajabu. Hata hivyo, sehemu ndogo sana⁠(fungua katika dirisha jipya) ya uzalishaji wa uchumi wetu hutokana na wafanyakazi wanaofanya kazi kivyao. Kazi zenye tija huchangia timu, timu huchangia kampuni, na kampuni huzalisha karibu kila kitu tunachotumia.

Kipimo cha “kazi moja” kwa AGI hakitambui vya kutosha uwezo wetu sisi binadamu. Kufanya kazi si kutekeleza majukumu tu, wala hata kushughulikia yasiyo ya kawaida: kazi yetu inahusu pia uratibu wa ajabu, uwezo wetu wa kujirekebisha ili kufanya sehemu ndogo za matokeo makubwa. Kutuchukulia kuwa mikusanyiko tu ya majukumu ni kudunisha thamani yetu sana. Uwezo wa binadamu uko zaidi katika mashirika yetu⁠(fungua katika dirisha jipya) kuliko katika mtu binafsi. AGI ya kiuchumi lazima ifikie kiwango cha watu, si mtu.

Kwa hiyo, hali ya “kuingiliana” inaweza kukosa ufanisi sana ikiwa AI bado inafanya kazi kama zana au hata mfanyakazi mmoja, badala ya timu au kampuni. Kuweka muundo kando ya kila mfanyakazi kunamaanisha viunganishi na makabidhiano ya kazi elfu moja⁠(fungua katika dirisha jipya). Mpangilio huu wa vipandevipande unaweza kuchelewesha kuanza kwa matumizi.

Tunaona shindano kati ya matumizi ya mapema yenye uwezo mdogo na miundo ya baadaye yenye uwezo mkubwa zaidi. Mshindi atategemea ikiwa miundo ya baadaye itaanza kutumiwa haraka kiasi cha kufidia muda wa ziada unaohitajika kufikia uwezo huo.

Hali hii ya “kuingiliana” inaweza kuwepo pamoja na hali ya kwanza ya “kupandishwa vyeo”. Tunaweza kuona kampuni zikipunguza idadi ya binadamu kadiri AI inavyoendesha baadhi ya majukumu otomatiki, huku binadamu wanaobaki wakipewa majukumu mapana zaidi kwa msaada wa timu zao za mawakala. La muhimu ni kwamba hali hii yenyewe haimaanishi kupungua kwa jumla ya ajira za binadamu. Tunaweza kujikuta na kampuni nyingi zaidi, kila moja ikiwa na wafanyakazi wachache zaidi.

Hali yetu ya tatu ndiyo inayoshangaza zaidi. Hapa, AI inaingia katika kampuni ikiwa juu ya watu. Mpangilio si binadamu juu ya mashine tena, bali binadamu, AI, binadamu: uendeshaji otomatiki katikati ya tabaka za watu. Baadhi ya watu “wanawajibika” kwa AI.

Linasikika kama jambo lisilowezekana, hasa kama hatua ya kwanza ya kampuni kuanza kutumia AI. Lakini tunadhani hili tayari limeanza, kwa namna zisizoleta mabadiliko makubwa hivyo.

Hata tunapofikiria AI kama njia ya kuendesha kazi za kiakili otomatiki, huwa tunalenga ngazi za chini. Kwa kawaida tunasema AI inaendesha lahajedwali na mawasilisho otomatiki, si usimamizi. Kwa kawaida tunahisi uendeshaji otomatiki unapanda ngazi: kwanza kazi za kiakili za kawaida, mwisho maamuzi, huku nafasi ya msimamizi ikiwa ngome ya mwisho.

Lakini sehemu kubwa ya kazi ya msimamizi hufanyika kwenye kompyuta na akilini: kusoma, kukutana, kupima mambo, kukumbuka muktadha na kufanya maamuzi. Kuwapo ana kwa ana kuna thamani, kama vile kutembelea maeneo ya ofisi na kuwa pamoja na wafanyakazi. Hata hivyo, kazi za ngazi za chini ndizo zinazohusisha vitu halisi na zana zaidi kuliko usimamizi, hata ikiwa kwa sehemu kubwa ni kazi za kiakili. Mwanagenzi ndiye anayetumwa kwenye mashine ya kunakili, si mkuu wake.

Ni vigumu kuufunza muundo kufanya maamuzi ya usimamizi, kwa sababu mafanikio hayako wazi na hupimwa baada ya muda mrefu. Ni kwa sababu zinazofanana⁠(fungua katika dirisha jipya) kwamba kufunza wasimamizi wazuri binadamu ni vigumu. Bado hatujui miundo ina uwezo gani wa usimamizi. Tuna tathmini nyingi za kazi za kiakili zinazolenga utekelezaji, lakini chache hupima uratibu mpana katika kiwango cha majukumu ya wasimamizi na watendaji.

Bado inafaa kufikiria kwamba huenda uwezo wa miundo ya leo uko karibu zaidi na wa wasimamizi binadamu kuliko wa wafanyakazi wa ngazi za chini. Baadhi ya majukumu ya usimamizi yanaweza kuendeshwa otomatiki kabla ya kazi wanazosimamia.

Huenda toleo kamili la hali hii ya “kuongeza tabaka” ni AI inayofanya kazi ya kufikiri, kisha kuziba mapengo ya uwezo wake kwa wakandarasi binadamu wanaowajibika kwake. Ulimwengu huo unaonekana kuwa mgeni sana kwetu. Mambo mengi yangehitaji kubadilika.

Lakini kuna namna ya kawaida zaidi ya hali hiyo, na hatua zake za mwanzo tayari zinaonekana: kutoa ushauri. Leo, mtendaji anaweza kuiomba ChatGPT isome mamia ya chaneli za Slack, hati, barua na faili za msimbo kutoka sehemu zote za kampuni yake, kisha ijibu maswali. Timu hii inafanya nini hasa? Udhaifu huo unajitokeza wapi? Kila sehemu ya shirika inazidi kuwa rahisi kwake kuichanganua na kuielewa⁠(fungua katika dirisha jipya).

Kwa muda mrefu, watendaji wameweka wapatanishi wa kukodi katika muundo wa shirika—wakaita jambo hilo ushauri wa kitaalamu. Kampuni ya ushauri wa usimamizi huweka tabaka juu yako, kwa muda mfupi na kwa gharama kubwa. Katika siku zijazo, washauri wa AI wanaweza kuwa na gharama ndogo sana na kupatikana kila wakati.

Miundo ndiyo inaanza tu kuchanganua kwa kutegemewa hati na mawasiliano ya kampuni. Uwezo wake wa kutambua ubora na kuchukua hatua yenyewe unahitaji kukomaa. Kwa sasa, ChatGPT inamsaidia mtendaji mwenye nia kuelewa shirika lake kwa undani zaidi. Tunaona hatimaye ikigeuka kuwa huduma kamili ya ushauri. Haitakuwa “msimamizi” halisi wa wafanyakazi wa ngazi za chini, bali mtoa taarifa wa ndani na mshauri wa watendaji. Itatumia utaalamu wa biashara kukagua kila kitu, kubaini yenyewe maeneo yenye matatizo na kusaidia kuyapa kipaumbele.

Ikiwa hili litakuwa na manufaa au madhara itategemea mtendaji. Athari yake kwa muundo ni kukusanya mamlaka sehemu moja. Tunaona hili likipunguza umbali kati ya uongozi wa juu na shughuli halisi za kampuni. Linaweka mamlaka zaidi juu, ilhali hapo awali vikwazo vya mtiririko wa taarifa vilifanya ugatuzi wa maamuzi kufaa zaidi.

Tunaona hali hii kuwa na uzito mkubwa si kwa namna inavyobadili mamlaka tu, bali pia kwa urahisi wa kuanza kutumia AI kama mshauri. Kama ushauri wa jadi, huduma ya ushauri ya AI haihitaji mtendaji awe na ujuzi wa kiufundi. Hii si kama kompyuta, ambayo matumizi yake yalianzia chini kwa yeyote aliyeweza kucharaza na kutumia kiolesura cha amri. Unazungumza tu na mshauri wako, naye anashughulikia masuala ya kiufundi. Wimbi hili la kuanza kutumia AI linaweza kuanzia ofisi ya mkuu. Kisha huduma hiyo ya ushauri inaweza kuharakisha matumizi ya AI katika shirika lote.

Sababu moja kubwa ya kampuni kutokuwa na imani na kazi za mbali na za mkataba ni uwezo wa kuhakikisha masharti yanatekelezwa. Hakujawahi kuwa na njia nafuu ya kampuni kufuatilia utekelezaji wa kazi kwa undani wote unaostahili. Kwa hiyo zinapima maonyesho ya kufanya kazi⁠(fungua katika dirisha jipya): idadi ya mibofyo, kusogeza kipanya, nukta za kijani za hali ya mtandaoni—ishara zisizo na uhusiano wa karibu na kama kazi nzuri inafanyika.

AI inatoa mfuatiliaji anayeelewa. Inaweza kuangalia anachozalisha mtu na kutambua maendeleo halisi kuelekea malengo makubwa. Kama tunavyochunguza katika sehemu inayofuata, ufuatiliaji wowote mpya haupaswi kuanzishwa bila kufikiriwa kwa makini⁠(fungua katika dirisha jipya). Lakini, katika mazingira yanayofaa, unaweza kuongeza uaminifu na kuzihimiza kampuni ziwape wafanyakazi wake uhuru zaidi.

Ikiwa mfuatiliaji anaelewa njia nyingi tofauti zinazoweza kuleta matokeo mazuri ya kazi, wafanyakazi wanaweza kufanya kazi zaidi kwa namna wanayotaka. Maendeleo kuelekea matokeo mazuri yatakuwa muhimu zaidi kuliko njia moja iliyoagizwa ambayo ni rahisi kwa wakubwa kufuatilia. Mfuatiliaji mwenye akili hutoa nafasi ya kubadilika na kuadhibu kujifanya kuwa na tija ambako sote tunachukia.

Manufaa yanayotolewa hapa yanafanana na ya kampuni za bima zinazopunguza malipo yako ukiweka kifaa cha kufuatilia kwenye gari lako. Ikiwa ulikuwa ukijaribu kuudanganya mfumo, hili linakuumiza; ikiwa ulikuwa tu ukifanya kazi yako, mfuatiliaji anaweza kuthibitisha hilo, na wasimamizi wanakuamini zaidi.

Uaminifu huo unafungua fursa mpya. Tunaweza kuona utayari mpya⁠(fungua katika dirisha jipya) miongoni mwa kampuni zilizokuwa zinasita kuruhusu kazi ya mseto, kukubali watu wenye fikra zisizo za kawaida, kutumia wakandarasi au kuajiri watu mahiri katika nchi za mbali.

Wafanyakazi wa ngazi za chini wana matatizo mengi na muundo wa shirika wa leo. Inakatisha tamaa sana kukosa njia ya kufikisha kwa viongozi wa juu tatizo tunaloliona wenyewe. Si haki kukwama chini ya msimamizi asiye na ufanisi, au kufanya kazi nzuri ambayo haitambuliwi.

Tunaona wimbi lililopita la kuboresha biashara kupita kiasi kuwa lilijengwa juu ya data chache, miongozo isiyo sahihi sana na algoriti zisizo na akili. Ikiwa unachoweza kuchanganua ni uwiano wa gia tu, kila mtu anaonekana kama jino la gia. Kwa muda mrefu kampuni zimekuwa na tatizo la kupima utendaji wa wafanyakazi wake. Mfuatiliaji mwenye akili anaweza kutambua michango yenye thamani na mbinu za kipekee ambazo vipimo visivyo makini vya leo havibaini.

Tukirejelea hali hizo tatu zilizorahisishwa, sasa tunachunguza baadhi ya maswali muhimu yatakayoamua mustakabali wa kampuni.

Kwa ujumla, kuunda vitu kuna gharama kubwa. Programu, filamu, wasilisho, kipengele, uchanganuzi: vyote hivi vina gharama kubwa, huchukua muda na husumbua kuvifanya upya. Ukiwa na nafasi moja tu ya kujaribu, unatumia muda na nguvu kuhakikisha unalenga vizuri. Kuna mizunguko ya kupanga, mikutano rasmi ya mipango na kamati za kuidhinisha—yote ili kuhakikisha kwamba kampuni inapoanza kutenda, inafanya jambo lenye thamani. Ukaguzi mwingi katika ngazi zetu za uongozi upo kwa sababu utekelezaji ulikuwa wa gharama kubwa.

Katika nyanja nyingi, AI inapunguza sana gharama ya kuunda vitu—angalau hadi hatua ya majaribio, kama si hadi kukamilika kabisa. Tunaamini mbinu ya kampuni inapaswa kubadilika pia: muda mchache wa kulenga, majaribio mengi zaidi. Kampuni inaweza kuunda toleo la majaribio, kuona matokeo, kujifunza haraka, kubadili mwelekeo na kuliunda upya. Urahisi wa kuunda matoleo ya majaribio⁠(fungua katika dirisha jipya) unapaswa kuziepusha kampuni hatua kwa hatua na mifumo inayotegemeza uzalishaji unaohitaji mipango mingi.

Kwa namna rahisi zaidi, hii ni timu inayofanya maboresho ya mara kwa mara kwa haraka zaidi. Kwa mtazamo wa mabadiliko makubwa zaidi, hata haja ya timu yenyewe inatiliwa shaka. Ikiwa kupanga pamoja kuna umuhimu mdogo na mawazo tofauti yanayojitegemea yana umuhimu mkubwa zaidi, je, ni bora kuwa na timu moja inayoboresha haraka, au watu wengi ambao kila mmoja anawasilisha toleo lake la majaribio linalofanya kazi? Ikiwa toleo halisi la majaribio linaeleza maono vizuri kuliko hati yoyote ya kufafanua mradi, je, desturi zetu za mawasiliano zitabadilika: kushirikisha zaidi na mapema zaidi, na kushirikisha vitu vilivyoundwa badala ya memo?

Gharama ndogo za kuunda zinaweza kuifanya kampuni iwape watu binafsi nafasi zaidi. Hii itamaanisha ngazi chache za usimamizi wa kati na kupungua kwa kuomba ruhusa, kwa sababu zamani kuomba kulikuwa nafuu kuliko kutenda, lakini sasa sivyo.

Hata hivyo, kama tutakavyojadili sasa, teknolojia ileile inayowawezesha watu kujaribu mawazo kwa hatari ndogo inaweza pia kuweka urasimu mkubwa zaidi.

Sababu kuu ya kampuni kutumia usimamizi wa kutoka juu kwenda chini ni imani kwamba watendaji hufanya maamuzi yanayohusu biashara⁠(fungua katika dirisha jipya) vizuri zaidi kuliko wafanyakazi wa ngazi za chini. Kampuni huwalipa zaidi wataalamu wazoefu wenye uwezo mkubwa katika ngazi za juu, na wasimamizi mara nyingi hufunzwa mikakati ya biashara huku wafanyakazi wengine wakibobea katika utaalamu wao. Ikiwa AI inawapa wafanyakazi wote ushauri bora, tofauti ya ubora wa maamuzi inapungua. Kutakuwa na sababu chache zaidi za wasimamizi kuingilia kazi. Hili litaongeza uhuru wa wafanyakazi, na huenda likapunguza ngazi za usimamizi.

Vilevile, “huduma ya ushauri ya AI” inahakikisha hakuna jambo lenye athari kubwa linalotokea bila mtendaji kuarifiwa. Ikiwa mfanyakazi anakaribia kuchapisha makala ya blogu yenye madhara makubwa kwa kampuni, huduma hiyo itamtahadharisha mtendaji mapema. Hili hujenga uaminifu: wasimamizi hawahitaji kuhofia kwamba makosa makubwa yatatokea bila wao kujua, hivyo hawahitaji udhibiti mkali hivyo⁠(fungua katika dirisha jipya) wa namna mfanyakazi anavyofanya kazi yake.

Lakini huduma ya ushauri ya AI ni upanga wenye makali kuwili⁠(fungua katika dirisha jipya). Kama mfuatiliaji mwenye akili, inaweza kuongeza imani kwa wafanyakazi; pia inaweza kutekeleza kwa ukali zaidi namna ya kufanya kazi anayopendelea afisa mkuu mtendaji katika shirika lote. Kampuni zinathamini uwiano⁠(fungua katika dirisha jipya): si uamuzi mzuri tu, bali unaoendana na utamaduni wa kampuni, chapa yake na manufaa ya uzalishaji kwa wingi. Kundi la mikahawa linaweza kupendelea menyu moja katika matawi yake yote yenye leseni, ili viungo viagizwe kwa wingi na wateja watarajie bidhaa inayofanana.

Kadhalika, maslahi ya viongozi wa kampuni hayalingani kila wakati na ya wafanyakazi. Wafanyakazi hulenga mafanikio ya eneo lao la kazi⁠(fungua katika dirisha jipya) huku watendaji wakijali kampuni nzima. Wamiliki wa hisa wana mapendeleo tofauti na wafanyakazi wa mshahara, kwa sababu wao huvuna matunda⁠(fungua katika dirisha jipya) ya juhudi kubwa zaidi. Huduma hiyo ya ushauri inaweza kuhakikisha taratibu mahususi zilizowekwa na viongozi wa juu zinafuatwa kwa ukali zaidi.

Kwa maoni yetu, kwa ujumla, wafanyakazi watapata uhuru zaidi wa kufanya maamuzi. Matumaini yetu yanategemea kampuni kutumia AI kubaini hali zisizo za kawaida zenye athari kubwa huku zikiwaachia wafanyakazi maamuzi mengi zaidi.

Tunaamini AI itakuwa mfumo wa kusaidia kazi—hata kama watendaji wanataka chapa yenye mwelekeo mmoja, hilo litakuwa tu sharti la kuzingatia katika kufanya kazi. Wafanyakazi wanaelewa vizuri zaidi masharti ya biashara yaliyopo na wanalindwa zaidi wanapobuni katika maeneo ambayo hayajazuiliwa na masharti hayo. Wakiwa wamekinga hatari kuu, watendaji wanaweza kuwaacha wafanyakazi wajaribu mbinu mpya zinazoweza kuleta faida. Kwa kusaidiwa na AI zilizo chini yetu, sisi wafanyakazi pia tutawajibikia matokeo makubwa zaidi. Tunaona nafasi zaidi za ubunifu tunapoongoza kazi changamano zaidi.

Mantiki hiyo kuhusu uhuru wa wafanyakazi inahusu pia ukubwa wa kampuni. Ronald Coase⁠(fungua katika dirisha jipya) aliuliza kwa nini tunapanga uzalishaji ndani ya kampuni badala ya kupitia mtandao wa mikataba. Hata ndege inaweza kujengwa kwa mikataba kati ya watu binafsi pekee, lakini njia hiyo haitakuwa na ufanisi hata kidogo. Kampuni hunufaika na uzalishaji kwa wingi, huoanisha maslahi, huratibu miradi mikubwa na kuondoa haja ya kujadiliana kila wakati.

Kwa kurahisisha mawasiliano, AI inaweza kutoa sababu za kuwa na kampuni kubwa au ndogo zaidi. Kampuni ya jadi ni mfumo wa kupitisha taarifa kwenda juu na maagizo kwenda chini, uliojaa vikwazo na upotoshaji wa ujumbe unapopitishwa kutoka kwa mtu mmoja hadi mwingine. Kampuni kubwa zaidi, yenye wafanyakazi binadamu wengi zaidi, inakuwa rahisi kusimamia ikiwa AI inafanya kazi ya uratibu. Kwa kutumia “ushauri wa AI”, mtendaji anaweza kuifahamu kampuni yake kama mwanzilishi anavyoifahamu kampuni changa yenye watu ishirini. Anaweza kufuatilia utekelezaji wa mpango badala ya kungoja ripoti ya kila robo mwaka, na kupata arifa jambo lolote likitokea. Maono yake yanaweza kuenea zaidi katika kampuni. Kila mtu anafahamu zaidi wanachofanya wengine na vipaumbele vya shirika kwa ujumla.

Lakini matokeo yanaweza kuwa kinyume. Ikiwa mawasiliano hayana vikwazo na ni rahisi zaidi kufuatilia uzingatiaji wa masharti, kampuni haihitaji kufanya yenyewe sehemu kubwa sana ya shughuli za ugavi. Inaweza kuwaamini zaidi wasambazaji na wakandarasi wa nje.

Sababu kuu ya kuunganisha hatua tofauti za uzalishaji chini ya kampuni moja ni kuoanisha maslahi. Kuna dhana ya mikataba isiyokamilika⁠(fungua katika dirisha jipya)—kampuni ya anga inaweza kuingia mkataba na kampuni ya injini za ndege, lakini kwa kila jambo ambalo halijahitajika wazi katika mkataba, kampuni ya injini ina kichocheo cha kubana gharama na kulinda faida yake yenyewe. Ili kuepuka hili, kampuni ya anga inainunua kampuni ya injini za ndege. Kama ilivyo kwa wafanyakazi na wakubwa wao: ikiwa mikataba inaweza kufuatiliwa kwa urahisi zaidi na migogoro yake kuamuliwa kwa busara badala ya kukagua tu orodha ya masharti, kampuni zinaweza kuwa tayari zaidi kutegemea kampuni nyingine. Kutakuwa na sababu chache zaidi za kufanya kila kitu ndani ya kampuni.

Tunatarajia kuona kampuni nyingi ndogo zaidi, lakini pia “kampuni miliki” kubwa za AI ambamo miradi mingi sana tofauti inaendeshwa chini ya biashara moja. Muungano huo wa biashara unapunguza gharama pale ambapo kuna rasilimali ya pamoja inayotumiwa na miradi yote tofauti. Rasilimali hiyo inaweza kuwa uwezo wa ukokotoaji, ingawa uwezo huo unaweza kutolewa kwa urahisi kwa kiasi kidogo kulingana na mahitaji. Kiwanda au kundi la roboti la pamoja ni sababu yenye nguvu zaidi.

“Kampuni miliki” kubwa inaweza pia kuhalalishwa na maslahi yanayolingana. Ikiwa shirika kubwa lenye mifumo ya AI na mtaji limejikita kabisa katika lengo moja—kwa mfano, kuponya saratani—haja ya kuwa na miradi midogo tofauti inapungua. Kampuni ya AI inaweza kuepuka migogoro ya madaraka, kushirikisha taarifa zote na, inapohitajika, kuunda mitazamo tofauti ya ubunifu miongoni mwa mawakala wake ili njia tofauti zichunguzwe.

Mfumo wa leo unatarajiwa kuwatuza wafanyakazi wanaofanya vizuri zaidi. Wanapanda vyeo na kulipwa vizuri zaidi. Lakini katika ulimwengu wenye miundo inayotoa ushauri bora sana, wafanyakazi watajipambanuaje?

Ikiwa AI inampa kila mtu wazo lilelile zuri, tutakuwa na nafasi chache za kujitofautisha. Tofauti kati ya viwango vya mishahara zinapaswa kupungua.

Kinachoweza kuzuia kupungua huku ni busara ya maamuzi, utambuzi wa ubora na ukubwa wa majukumu. Ikiwa kila mmoja wetu anaongoza kampuni za AI chini yake, thamani inayobaki ya binadamu ni kufanya maamuzi. Ikiwa kila mtu anawajibikia shughuli kubwa zaidi chini yake, tofauti kati ya maamuzi mazuri na mabaya inakuwa na athari kubwa zaidi⁠(fungua katika dirisha jipya).

Kwa muda mrefu tumetumia mantiki hii kwa viongozi wa juu wa kampuni. Tunahahalalisha malipo ya afisa mkuu mtendaji⁠(fungua katika dirisha jipya) kwa dhana kwamba maamuzi bora kidogo katika ngazi ya juu yanaweza kuwa na athari kubwa kwa faida. Tofauti za mishahara zinaweza kuongezeka ikiwa baadhi ya wafanyakazi wanasimamia vizuri zaidi kampuni za AI zilizo chini yao katika kutumia rasilimali adimu.

Kadiri maamuzi yanavyohusu mambo makubwa zaidi, ndivyo ubora wako mdogo juu ya mwingine unavyoonekana zaidi kwenye mshahara wako. Kwa upande mwingine, AI itampa kila mtu ushauri mzuri. Tofauti ndogo za utendaji hupunguza tofauti za mishahara.

Hapa na kwingineko, huenda nguvu itakayotawala ikategemea ikiwa hasa tunafanya maamuzi au tunayafuata.