Ostatnie doniesienia o IBM budzą mieszane uczucia. Korporacyjny gigant z pompą zwolnił 8000 pracowników, głównie z działu HR, zastępując ich sztuczną inteligencją. „Rewolucja! Przyszłość! Automatyzacja!” – krzyczały nagłówki. A potem… cisza. I nagle, niemal szeptem, ta sama firma zaczęła zatrudniać z powrotem. Nie jedną czy dwie osoby. Prawie tyle samo, ile wcześniej zwolnili. Ironia? Absolutnie. Niespodzianka? Tylko dla tych, którzy wierzą w magiczne rozwiązania.

Muszę przyznać, że gdy pierwszy raz usłyszałem tę historię, parsknąłem śmiechem. Nie ze złośliwości wobec IBM czy z satysfakcji z cudzych porażek. Raczej z rozpoznania tego znajomego wzorca, który obserwuję od lat. Wielkie korporacje mają ten specyficzny talent do nadmuchiwania balonów, które potem pękają z hukiem. Tylko tym razem nie chodzi o błędną strategię produktową czy nieudaną fuzję. Mamy do czynienia z czymś głębszym – fundamentalnym niezrozumieniem relacji między technologią a człowiekiem.

Czego IBM nie wziął pod uwagę?

IBM wprowadził system AskHR, zaprojektowany do automatyzacji procesów kadrowych. Na papierze wszystko wyglądało idealnie. Algorytmy miały przejąć rutynowe zadania, odpowiadać na standardowe pytania pracowników, przetwarzać wnioski urlopowe, zarządzać dokumentacją. Perfekcyjne rozwiązanie dla powtarzalnych, przewidywalnych procesów. Problem w tym, że HR to nie tylko procedury to przede wszystkim relacje.

Wyobraźmy sobie menedżera stojącego przed trudną decyzją o zwolnieniu członka zespołu. Czy naprawdę chce konsultować się z chatbotem na temat sposobu przeprowadzenia tej rozmowy? Albo pracownika zmagającego się z wypaleniem zawodowym, czy algorytm zrozumie niuanse jego sytuacji? Albo dział zatrudniający osobę ze specjalnymi potrzebami, czy AI dostrzeże i doceni unikalne wartości, jakie ta osoba może wnieść do organizacji? W każdym z tych przypadków odpowiedź brzmi: nie. Przynajmniej jeszcze nie teraz.

IBM wpadł w pułapkę technologicznego determinizmu – przekonania, że skoro coś można zautomatyzować, to należy to zautomatyzować. Zapominając przy tym o fundamentalnym pytaniu: czy powinno się to robić?

Dlaczego musieli zatrudnić na nowo?

Powodów było kilka i są one fascynującym studium przypadku dla każdego lidera rozważającego podobne ruchy. Po pierwsze, na razie AI potrzebuje ludzi do współpracy. Ktoś musi weryfikować odpowiedzi, aktualizować bazy wiedzy, trenować modele, naprawiać błędy. Po drugie, pojawiły się nowe potrzeby. Zespoły inżynierów oprogramowania do rozwoju i utrzymania systemów AI, eksperci od etyki AI, specjaliści od UX projektujący interakcje człowiek-maszyna. Po trzecie, zmienił się charakter pracy w HR – mniej administracji, więcej strategii, coachingu, mediacji.

Najciekawsze jest jednak to, co IBM odkrył empirycznie: niektórych aspektów pracy HR po prostu nie da się skutecznie zautomatyzować. Niejednoznaczne sytuacje, konflikty międzyludzkie, kryzysowe interwencje, budowanie kultury organizacyjnej. To wszystko wymaga ludzkiej intuicji, empatii i osądu. To jak próba nauczenia AI gry na fortepianie. Może odtworzyć wszystkie nuty idealnie, ale czy przekaże emocje Chopina?

Nie tylko IBM – wzorzec się powtarza

Historia IBM nie jest odosobniona. Amazon zautomatyzował procesy rekrutacyjne, by potem odkryć, że jego algorytmy dyskryminują kobiety. Facebook zatrudnił tysiące moderatorów treści po tym, jak okazało się, że AI nie radzi sobie z subtelnościami mowy nienawiści i dezinformacji. Tesla Elona Muska wielokrotnie musiała rewidować swoje ambitne plany dotyczące pełnej automatyzacji linii produkcyjnych.

Czy dostrzegasz już wzorzec? Automatyzacja nie eliminuje pracy. Ona ją transformuje. Nie redukuje zatrudnienia. Przesuwa akcenty. Nie zastępuje ludzi. Zmienia to, czym się zajmujemy. IBM nie przewidział tego. Ale czy my, jako liderzy organizacji, jesteśmy mądrzejsi?

Co to oznacza dla Twojej organizacji?

Jeśli jesteś CEO, dyrektorem HR czy menedżerem i zastanawiasz się nad implementacją AI w swojej firmie, przypadek IBM oferuje bezcenne lekcje. Po pierwsze, myśl o AI jako o narzędziu wzmacniającym ludzi, nie zastępującym ich. Technologia powinna uwalniać ludzki potencjał, nie go eliminować. Po drugie, zamiast pytać „które stanowiska mogę zlikwidować?”, zapytaj „jak moi ludzie mogą pracować inaczej, lepiej, bardziej strategicznie dzięki AI?”. Po trzecie, zainwestuj w upskilling i reskilling swojego zespołu jeszcze przed wdrożeniem automatyzacji.

Chcesz konkretnych kroków? Zacznij od mapowania procesów w swojej organizacji i określenia, które z nich są naprawdę powtarzalne i pozbawione elementu ludzkiego osądu. Te nadają się do automatyzacji. Następnie przeanalizuj, jakie nowe role i kompetencje pojawią się w wyniku tej automatyzacji. Wreszcie, stwórz ścieżki rozwoju dla swoich pracowników, aby mogli ewoluować razem z organizacją.

Czy AI naprawdę zabierze nam pracę?

Ostatnio mój serdeczny kolega podczas rozmowy o AI poprosił mnie, abym narysował nieco bardziej optymistyczny obraz sytuacji, niż zwykle to czynię. Tak, w tej kwestii zwykle nie jestem optymistą. Mam nawet taką teorię o trzech kluczowych kompetencjach człowieka, które będą nam potrzebne mniej więcej w połowie XXI wieku. Ale o tym kiedy indziej i dla dociekliwych. Wracając do pytania, czy AI zabierze nam pracę postaram się być optymistą. Technologia nie eliminuje pracy – ona zmienia jej charakter. Czy ktoś 30 lat temu wyobrażał sobie zawody takie jak specjalista SEO, twórca treści na TikToka czy analityk danych? AI nie jest wyjątkiem od tej reguły. Przynajmniej mam taką nadzieję.

Prawdziwym wyzwaniem nie jest zapobieganie automatyzacji. To byłoby jak walka z wiatrakami. Wyzwaniem jest zarządzanie transformacją, którą wywołuje. Przygotowanie ludzi na nowe role. Budowanie organizacji, które są jednocześnie technologicznie zaawansowane i głęboko ludzkie.

Historia IBM pokazuje, że technologia bez ludzkiego pierwiastka jest jak silnik bez kierowcy – może wytworzyć dużo mocy, ale nie wie, dokąd zmierza. I właśnie ta lekcja może być najcenniejszym wkładem IBM w dyskusję o przyszłości pracy, nawet jeśli firma nauczyła się jej w bolesny i kosztowny sposób.

Zastanawiam się, czy za 5 lat będziemy wspominać przypadek IBM jako przestrogę, czy jako typowy etap dojrzewania w relacji człowiek-maszyna? Jedno jest pewne. Firmy, które będą traktować AI jako uzupełnienie ludzkich możliwości, a nie ich zastępstwo, znajdą się na czele tej rewolucji. Pozostałe będą zmuszone wyciągać kosztowne wnioski, podobnie jak IBM. A Ty, którą drogę wybierasz dla swojej organizacji?