Školenie nestačí: čo rozhoduje o tom, či sa AI vo firme naozaj začne používať

Augustový prieskum SAP ukázal, že viac ako polovica slovenských manažérov zahrnula medzi AI investície školenia zamestnancov. Zároveň 61 % slovenských firiem podľa prieskumu zatiaľ s AI najmä experimentuje.

To dobre vystihuje situáciu, ktorú vidíme aj pri práci s firmami. Záujem o AI je vysoký, ľudia absolvujú školenie, vyskúšajú si nové nástroje a odchádzajú motivovaní. O niekoľko týždňov však často zostane pravidelné používanie len pri časti tímu.

Školenie je začiatok, nie adopcia

Dobré školenie vie rýchlo ukázať, čo AI dokáže, naučiť ľudí základy práce s nástrojmi a odstrániť prvotnú neistotu.

Problém nemusí byť v školení. Chýba to, čo príde po ňom.

To je dôležité. Ale medzi tým, že zamestnanec vie používať ChatGPT, Copilot alebo iný AI nástroj, a tým, že ho pravidelne využíva pri konkrétnych pracovných úlohách, je stále veľký rozdiel.

Po školení často príde krátke obdobie experimentovania. Ľudia skúšajú nové prompty, generujú texty, sumarizujú dokumenty alebo testujú nástroje na úlohách, ktoré poznajú.

Ak však nenájdu jasné využitie vo vlastnej práci, postupne sa vrátia k pôvodným postupom.

Nestačí vedieť, čo AI dokáže. Ľudia potrebujú vedieť, kde ju použiť

Generické ukážky sú dobré na vysvetlenie možností technológie. Pri adopcii však potrebujete ísť bližšie ku konkrétnej práci tímu.

Preto sa nám najviac osvedčuje pracovať s úlohami, ktoré už ľudia vo firme pravidelne robia, a hľadať miesta, kde ich AI dokáže zrýchliť alebo zjednodušiť.

Obchodník nepotrebuje ďalšiu ukážku generovania marketingového textu. Potrebuje vedieť, či mu AI pomôže pripraviť ponuku, spracovať poznámky zo stretnutia alebo analyzovať informácie o potenciálnom klientovi.

HR tím môže riešiť iné úlohy. Marketing ďalšie. Financie a controlling zase úplne iné.

Nie každý use case sa pritom musí uchytiť. Dôležité je rýchlo zistiť, ktoré fungujú a ktoré nie.

AI ambasádori pomáhajú dostať používanie do každodennej práce

Veľmi dobre fungujú ľudia priamo v jednotlivých tímoch, ktorí majú o AI väčší záujem a dokážu pomôcť kolegom pri konkrétnych situáciách.

Nemusia byť technickými expertmi ani členmi samostatného AI oddelenia.

Mali by však:

• poznať prácu svojho tímu,
• vedieť, aké AI nástroje má firma k dispozícii,
• rozumieť základným pravidlám ich bezpečného používania,
• vedieť ukázať kolegom konkrétne príklady,
• zbierať nové use cases a problémy, na ktoré tím naráža.

Takýto človek môže často urobiť pre adopciu viac než ďalšie všeobecné školenie.

Bez firemného kontextu zostávajú výsledky všeobecné

Ďalším limitom je kontext. AI, ktorá nepozná firemné dokumenty, procesy, produkty, pravidlá alebo predchádzajúce rozhodnutia, môže pracovať len s tým, čo jej používateľ poskytne v konkrétnom zadaní. To výrazne obmedzuje jej využiteľnosť pri komplexnejších úlohách.

Aj tu je na Slovensku stále veľký priestor na zlepšenie. Podľa PwC má AI prístup k firemným dokumentom alebo dátam len 19 % slovenských spoločností.

To neznamená, že každá firma musí okamžite budovať rozsiahlu AI infraštruktúru. Pri mnohých prípadoch stačí začať jednoduchšie: dobre pripraveným interným asistentom, bezpečnou prácou s dokumentmi alebo prepojením AI s jedným konkrétnym procesom.

Potrebná je pravidelná práca, nie jednorazová aktivita

Adopcia sa väčšinou neudeje počas jedného workshopu. Po prvých týždňoch je potrebné zistiť:

• čo ľudia reálne používajú,
• ktoré use cases prinášajú hodnotu,
• kde majú problém,
• ktoré postupy sa dajú preniesť na ďalších kolegov,
• čo treba zmeniť alebo prestať používať.

Môže ísť o krátke pravidelné stretnutie AI ambasádorov, zdieľanie fungujúcich príkladov, internú databázu use cases alebo priebežné workshopy nad konkrétnymi problémami. Podstatné je, aby AI nezostala témou jedného školenia.

Treba merať viac než len počet vyškolených ľudí

Počet účastníkov školenia sa meria jednoducho. Oveľa dôležitejšie je sledovať, čo sa deje neskôr.

Zaujímavé sú napríklad otázky:

• Koľko ľudí používa AI pravidelne?
• Pri ktorých úlohách?
• Ktoré use cases sa rozšírili aj do ďalších tímov?
• Koľko času dokážu jednotlivé postupy ušetriť?
• Kde AI neprináša dostatočnú hodnotu?

Takéto údaje dávajú firme lepší obraz o tom, či sa investícia do AI skutočne premieta do práce.

Aj finančné výsledky zatiaľ ukazujú, že samotné nasadenie technológie nestačí. V CEO prieskume PwC 57 % slovenských CEO uviedlo, že ich firma zatiaľ vďaka AI nezaznamenala ani vyššie výnosy, ani nižšie náklady.

Na adopciu sa treba pozerať ako na celok

Školenie má v AI adopcii dôležité miesto. Je však len jednou časťou. Pri firmách sa nám najviac osvedčuje kombinácia:

• vzdelávania,
• konkrétnych use cases,
• AI lídrov a ambasádorov,
• práce s firemným kontextom a dátami,
• pravidelnej podpory,
• priebežného vyhodnocovania výsledkov.

Školenie môže vytvoriť prvé nadšenie a ukázať možnosti. O tom, či sa AI stane bežnou súčasťou práce aj o niekoľko mesiacov, rozhoduje najmä to, čo firma nastaví po ňom.