A Kaliforniai Egyetem Haas Üzleti Karán dolgozó kutató, Aruna Ranganathan és Xingqi Maggie Ye egy 200 fős techcégnél vizsgált 40 munkavállalót tavaly áprilistól decemberig. Arra keresték a választ, hogyan változtatja meg a generatív AI a mérnöki, termékfejlesztési, design-, kutatási és operációs munkát.
Az eredmény meglepő volt: a dolgozók gyorsabb tempóra kapcsoltak, szélesebb feladatkört vállaltak, és a munkát a nap több órájára terjesztették ki - sokszor anélkül, hogy erre bárki utasította volna őket. A cég nem tette kötelezővé az AI használatát, csupán vállalati előfizetéseket biztosított elérhető eszközökhöz. A munkatársak saját döntésből kezdtek többet vállalni, mert az AI mellett a "még egy feladat" megvalósíthatónak és sokszor kifejezetten élvezetesnek tűnt.
A kezdeti termelékenységi ugrás azonban árnyoldalakkal járt. A munkatempó fokozódása, a hosszabb munkaidő és az egyre bővülő feladatlista sokaknál azt eredményezte, hogy a munka beszivárgott a szünetekbe, az estékbe és a kora reggelekbe is.
A kutatók szerint ez az úgynevezett "workload creep", vagyis a lappangó munkateher-növekedés kognitív fáradtsághoz, kiégéshez és gyengülő döntéshozatalhoz vezethet. A rövid távú hatékonyságnövekedést később alacsonyabb minőségű munka, fluktuáció és szervezeti problémák válthatják fel.
Az interjúk alapján a generatív AI egyik legnagyobb előnye az volt, hogy segített átlendülni az "üres lap" okozta bénultságon, amikor a semmiből kell elkezdni írni, tervezni valamit. A dolgozók könnyebben kezdtek bele korábban halogatott feladatokba, és bátrabban vállaltak olyan felelősségeket is, amelyek korábban más munkakörökhöz tartoztak. Ugyanakkor megjelent egy új jelenség is: egyes mérnökök idejük jelentős részét kezdő programozók munkájának javításával, AI-t használó "vibe coder" kollégák mentorálásával vagy félkész projektek befejezésével töltötték. Az AI által generált többletmunka így sokszor mások vállán landolt.
A kutatók szerint a legnagyobb veszély az, hogy a többletmunka önkéntes és gyakran kísérletező, "játékos" jellegű tevékenységként jelenik meg. Emiatt a vezetők könnyen alábecsülhetik, mennyi plusz terhelést viselnek a munkatársak. Ha a szervezeti elvárások a gyorsaság és az azonnali reakció irányába tolódnak, a dolgozók egyre nehezebben tudnak valóban elszakadni a munkától. A határok elmosódnak, a folyamatos elérhetőség pedig normalizálódik.
AI és munkahelyi jövőkép
A Forrester legfrissebb elemzése szerint 2030-ig az AI - beleértve a robotizált folyamatautomatizálást, üzleti folyamatautomatizálást, fizikai robotikát és a generatív AI-t - a munkahelyek mintegy 6 százalékát érintheti, ami körülbelül 10,4 millió állást jelenthet.
Ugyanakkor nem minden szakértő hisz abban, hogy az AI valóban forradalmi produktivitásnövekedést hoz. A viták tehát nemcsak a munkahelyek számáról, hanem a munka minőségéről és fenntarthatóságáról is szólnak.
A Berkeley-kutatók szerint a kiégés elkerüléséhez tudatos szervezeti szabályokra van szükség. Ilyen lehet az úgynevezett szándékos döntési szünet beépítése a folyamatokba. Például egy fontos döntés véglegesítése előtt kötelező lehetne egy ellenérv és egy explicit kapcsolat megfogalmazása a vállalati célokkal, stratégiával.
A javaslat lényege pont az lenne, hogy ne az AI diktálja a tempót. A csapat vezesse az AI-t, ne fordítva. A projektek tudatos szakaszolása, a munkaritmus szabályozása és a folyamatos reakciókényszer csökkentése segíthet elkerülni a kognitív túlterhelést.
A kutatók emellett hangsúlyozzák az emberi kapcsolatok fontosságát is. Rövid, strukturált egyeztetések, közös reflexiós alkalmak vagy egyszerű check-inek megszakíthatják az AI-eszközökkel végzett, izolált munkát, és segíthetnek visszaállítani az emberi perspektívát és léptéket.
A nagy leépítések és őrült spórolások korában (sokszor a gyenge gazdasági teljesítményt is mesterséges intelligenciára fordított fókusszal leplezve) persze nehéz komolyan hinni abban, hogy a cégek éppen ilyen megoldásokat keresnek. Ha leül a káosz, pukkan pár lufi, talán el lehet majd kezdeni azon gondolkozni, hogyan tud tényleg produtívan együtt dolgozni ember és gép.
