ChatGpt — новый союзник менеджеров?

Многие руководители не знают, как распределять роли внутри компании. Генеративный ИИ может быть эффективным. Но нужно использовать его с умом.

Фанфанг Чжан, исследователь Центра трансформационного дизайна работы Университета КертинаШэрон К. Паркер, профессор Университета Кертина

Опубликовано в номере от 1 января/февраля 2025 г. Mit Sloan Management Review Италия

Сегодня топ-менеджеры стремятся повысить вовлеченность сотрудников иуменьшается текучесть кадров, но им придется столкнуться с суровой реальностью: повсеместным выгоранием. ДляЧтобы бороться с этим, они должны предложить им более здоровые и содержательные условия труда. Вопрос, проведенный в США компанией Gallup в 2022 году, 40% работников заявили, что>что работа оказывает негативное влияние на психическое здоровье, и около 30% заявили, что это так.>часто страдают от выгорания. Неудивительно, что в США вовлеченность работников находится на самом низком уровне.минимальные уровни, вот уже семь лет: в 2022 году только 32% работников, опрошенныхGallup заявил, что они чувствуют себя вовлеченными, а 17% заявили, что активно отстраняются от участия (Вигерт иПенделл, 2023). По оценкам, такое отсутствие вовлеченности обходится предприятиям в 7,800 миллиардов долларов.долларов во всем мире, что соответствует 11% мирового валового внутреннего продукта (Там же).Основные причины отстраненности и рабочего стресса часто кроются в том, какорганизация планирует работу своих сотрудников: десятилетия глубоких исследованийпоследовательно связывать плохую организацию работы с негативными последствиями, в том числепсихическое напряжение, высокая текучесть кадров, неудовлетворенность работой, снижение производительностии скомпрометированное обучение (Паркер, 2014).>Многие компании работают над улучшением этой ситуации, но наши исследованияпредполагает, что многим менеджерам не хватает понимания планированиявысококачественные вакансии. Именно здесь технологии могут сыграть ключевую роль.Искусственный интеллект (ИИ), такой как ChatGpt: восполнение пробелов в знаниях и>помогая им создавать качественные позиции на благо как работников, так иорганизации. Однако важно, чтобы ответственные лица сначала поняли плюсы и минусыиспользуйте ChatGpt для проектирования локаций.Ниже мы анализируем некоторые идеи в этом отношении, выявленные в ходе нашего исследования.

Задача для менеджеров: выйти за рамки банальных и неоплачиваемых должностей

Какие факторы определяют высокое качество должности? Умная модель, однаСхема планирования должностей, созданная Шэрон К. Паркер, определяет позициювысокое качество как стимулирующая работа (разнообразие задач и возможность разработки новых)навыки), наделенные мастерством (четкость в роли и в обратной связи по работе), агентивные(автономия в работе и участие в изменениях), реляционная (социальная поддержка ипозитивная командная работа) и терпимыми (управляемое рабочее время и разумный уровень>давление времени), (Паркер, 2022).Несмотря на очевидные преимущества правильно спроектированной локации, вВ организациях по-прежнему преобладают организации, построенные приближенно. ВторойОпрос Gallup Great Jobs 2019 показывает, что только 40% трудоустроенных американцев имеют работуумные функции, описанные выше (Rothwell and Crabtree, 2019). 16% держат одиндолжность не имеет необходимых качеств, а 44% имеют работу, обладающую лишь некоторыми качествамиумные удовлетворители (Ротвелл и Крэбтри, 2019).Результаты, которые можно объяснить отсутствием навыков проектированияработа современных менеджеров. Исследование, которое мы недавно провели, изучалокак вы разрабатываете работу для других (Паркер, Андрей и Ван ден Брук, 2019). АйУчастникам онлайн-симуляции (Моделация 1) было предложено спроектировать рольадминистративный, преобразующий работу с частичной занятостью, состоящую исключительно из четырехзадания по фотокопированию и архивированию за один полный рабочий день, выбор четырех заданийдополнительно из списка из 11, среди которых пять повторяющихся задач по фотокопированию ихранилище и еще шесть значимых и интересных задач, таких как прием посетителей илипомогайте коллегам организовывать встречи.Участникам была присвоена оценка от 0 до 4, причем более высокий балл указывает насоздание более стимулирующего рабочего проекта. Почти половина (45%) студентовстуденты и специалисты вузов по управлению бизнесом или менеджеры, работающие в сфере бизнес-услугЛюди склонны выполнять повторяющуюся и монотонную работу, демонстрируя недостатокзнания в области проектирования качественной работы.Во второй симуляции (Моделация 2) участникам было предложено действовать в качествеменеджер и решение задачи по работе в четырех различных сценариях. В каждомСценарий предлагаемой роли был явно плохим. Чтобы решить япроблемы, участники могли бы рассмотреть возможность принятия стратегий из списка, которыйвключали оба подхода «коррекции работников», в которых проблемы объяснялисьсотрудник, оба подхода к «исправлению неадекватного планирования работы» ипризнано некачественное оформление работы.В одном из сценариев, например, фигурировал работник склада, который не мог>соблюдать 50% сроков, установленных для возврата продукции и доставки ее вОтгрузка, несмотря на частые изъятия товара. Хотя большинство участников>сосредоточился на вариантах, которые улучшили структуру работы (например,«Привлеките сотрудника и его коллег к проверке, чтобы определить, каких работу можно было бы организовать лучше» или «Реорганизуйте работу так, чтобы я>задания не должны быть рассчитаны по времени»), удивительное количество участников (40%)выбрал стратегии, направленные на исправление работника (например, «Осторожно наблюдайте за>Поведение человека, чтобы увидеть, как быстро он движется»). Эти результатыподтверждаем наше наблюдение об отсутствии навыков в разработкеработа руководителей и сотрудников.

Генераторный ИИ может предложить более надежную конструкцию

На следующем этапе исследования мы попытались понять, может ли инструмент, оснащенный искусственным интеллектом,как ChatGpt может помочь менеджерам работать лучше. Ответ пришел быстро:ChatGpt может улучшить процесс принятия решений при разработкеработа. Однако менеджерам важно понимать, что ChatGpt может и не может делать хорошо.Мы использовали ChatGpt для принятия гипотетических проектных решений.административная задача, предусмотренная симуляцией 1. Мы выполнили задачу 20.раз, каждый раз с использованием нового независимого сеанса, но с тем же приглашением. Вна всех итерациях Генеративный ИИ выбирал из списка предоставленные задачи, которые обогащализадача, превосходящая как студентов, так и специалистов и менеджеров в создании рабочих местинтересно и значимо. Производительность ChatGpt аналогична производительностиработают специалисты по дизайну.Затем мы поручили ChatGpt приступить к моделированию 2, касающемуся четырехуправленческое управление персоналом (включая упомянутого выше гипотетического складского работника) ивыбирая стратегии из списка. В каждом сценарии ChatGpt последовательно выбиралстратегии, направленные на корректировку планирования работы (хорошие стратегии благополучия,мотивация и производительность сотрудников) по сравнению с теми, кто ориентирован на коррекцию>рабочего. Как и в модели 1, ChatGpt превзошёл студентов, менеджеров испециалистам за внимание к планированию работ, направленных на решение задачперсонал.Однако в модели 2 ChatGpt не получил такой же балл, как эксперты,>обосновав определенную осторожность. На сессии, посвященной работнику склада, который не>соблюдали сроки, например, ChatGpt получил общий балл 4,>но он выбрал стратегию «Я бы дал премию сотруднице и ее коллегам, если они уважаютназначенное время», что игнорирует необоснованное распределение времени на роль.

>Отличный урок: важно, чтобы подсказки были конкретными

Для дальнейшей оценки способности ChatGpt генерировать предложения таким образом,самостоятельно мы выполнили задачи моделирования 2 по проектированию работбез предоставления списка решений с множественным выбором. Мы запускали каждый тест зановоаккаунты и в новых независимых чатах, с отключенной историей, чтобыВведенная ранее информация не повлияла на возврат ChatGpt.Прежде всего, настораживал результат. Когда в сценарии крайнего срока не>уважаемые, мы в целом просили ИИ «предоставить эффективные стратегии для решения>проблема», ChatGpt имел тенденцию поправлять работника, создавая тейлористские подходы.устаревшие системы работы, такие как проведение исследований времени и путешествий.Он предложил, например, такие решения, как развитие навыков тайм-менеджмента идополнительное обучение в помощь сотруднице склада, которую мы назвали Карен,>чтобы улучшить свои результаты (например, «Сосредоточьтесь на улучшении скоростии точность Карен в поиске и сборе предметов со склада»). Датакже рекомендовал предоставить отзывы о производительности и стимулах для мотивацииКарен, чтобы двигаться быстрее (например: «Соединяя производительность с наградами,Карен будет предложено сосредоточиться на повышении скорости и эффективности»).Каждое из этих решений неявно предполагает, что проблема заключается в мотивации илиспособности работника, а не дизайн работы.Поняв, что такой открытый подход не является оптимальным, мыпозже поручил ChatGpt разобраться с этим же сценарием, используя подсказкиконкретное: «Рассмотрите возможность создания для Карен качественной работы»;

«Учитывайте здоровье, благополучие, мотивацию, удовлетворенность и значимостьРабота Карен»; и «Учитывая дизайн работы Карен». Таким образом, ИИпредложил некоторые решения по улучшению организации работы Карен, в том числеследующее:

Проанализируйте распределение времени и рабочую нагрузку, чтобы поставить реалистичные цели;Вовлекайте Карен в процесс принятия решений и попросите ее внести свой вклад>улучшить работу;Предложите поддерживающую обратную связь и признание, чтобы повысить удовлетворенность имотивация сотрудников;Предоставить соответствующие возможности обучения и развития навыков дляповысить доверие и приверженность.

Эти стратегии повышают интеллектуальные характеристики работы Карен, повышаяпереносимость запросов, усиление активности (т.е. осознание возможности изменить>обстоятельства), повышая мастерство и делая работу более стимулирующей.ChatGpt также предложил такие решения, как создание благоприятной рабочей среды,поощряйте поддержку и сотрудничество в группе, предлагайте возможности для продвиженияКарьера и продвижение баланса между работой и личной жизнью. Все решения соответствуютисследования по организации труда и благополучию, которые сделают работу более разумной,что приводит к созданию более уравновешенного и продуктивного сотрудника.Из этого конкретного эксперимента с ChatGpt мы узнали, что генеративный ИИ можетпринимать ценные решения по планированию должностей, но менеджеры должны обеспечиватьЧеткие инструкции, определяющие приоритетность результатов для работника. Например, спросите ChatGptчтобы «разработать высококачественную работу», а не просто просить «разработать>хорошая работа» может создать более актуальные и эффективные стратегии. Чтобы улучшить качествостратегические предложения, генерируемые ChatGpt, поэтому менеджеры должны упомянуть>конкретные, желательные цели в своих приложениях, такие как качественная работа, здоровье,благополучие и мотивация сотрудников и осмысленность труда.Хорошая новость заключается в том, что менеджеры, которые не часто используют ChatGpt, могут научитьсяпишите эффективные подсказки через сам инструмент. Например, на вопрос «Как такможет создать хорошо структурированную и понятную подсказку для эффективного решения проблемРазработка вакансии?», ChatGpt предоставил пошаговое руководство о том, как написатьэффективные подсказки. ChatGpt посоветовал нам определить основную проблему и принять меры.конкретные, содержащие предложения, применимые к планированию работы, например, использованиеподсказки типа «Разрабатывайте высококачественную работу, улучшающую взаимодействие ипозитивное сотрудничество команды продаж» или «Проектирование работы, значимой длясодействовать принятию сотрудниками технологических изменений в их среде>работа».Эксперимент также показал, что эффективные подсказки можно пересматривать и тестировать. яМенеджеры, которые борются с этой проблемой, могут улучшить свои навыки, используяподсказка типа «Ниже приведена подсказка, целью которой является запрос ChatGpt совета повзгляд специалиста по проектированию работ. Пожалуйста, проанализируйте и предложитеулучшения для получения практических и действенных советов от ChatGpt». В этом случае ChatGptпредоставит более конкретные предложения для достижения более качественных результатов.

>Пять уроков для менеджеров

Для решения широко распространенной проблемы неадекватного планирования рабочих ролей иего вредное воздействие, необходимо принимать инновационные решения. На основе нашегоИсследования ChatGpt оказались многообещающим инструментом искусственного интеллекта, помогающим менеджерампланируйте более сбалансированную и продуктивную работу. Но это не панацея и ее нужно использовать.с мудростью.Ниже приведены некоторые наши советы для менеджеров.

ChatGpt не может заменить обучение.Менеджеры должны осознавать, что яПроблемы у работников могут возникнуть из-за плохой организации работы, и это>последнее, в свою очередь, может влиять на самочувствие, мотивацию и значимостьработа. Это означает, что прежде чем вы сможете использовать ChatGpt для проектирования локацийлучше, менеджерам необходимо обучение основным концепциям дизайнаработы. Дополнительную информацию по этой теме можно найти в соответствующей статье Насколько хорошо спроектированработа делает нас умнее и веб-сайт Smart Work Design.

Менеджеров необходимо поддерживать в их стремлении создать хорошо спланированную работу.ЯМенеджеры должны быть мотивированы на создание лучших рабочих мест для своих сотрудников.Поэтому самим менеджерам нужны роли, в которых создание рабочих задачСбалансированное отношение к сотрудникам рассматривается как законная и важная ответственность.> иметь прибыль как свою единственную цель. Если, например, менеджеров продвигают только вОсновываясь на результатах производительности, они не будут очень заинтересованы в разработке умной работы для>свои команды.

Сами менеджеры нуждаются в сбалансированной работе.Менеджерам нужны>достаточно времени, чтобы иметь возможность обратить внимание на то, как задумана их работасоавторы. Это означает, что их работа также должна быть терпимой и нечрезмерный стресс.

Менеджеры должны научиться эффективно использовать подсказки ChatGpt.Менеджерыследует поощрять использование генеративного искусственного интеллекта для решения задач проектирования>работы, но им нужны четкие и полные инструкции о том, как ее правильно использовать.эффективно. Например, менеджеры должны быть конкретными и упоминать такие цели, какблагополучие и мотивация сотрудников, когда они обращаются в ChatGpt за предложениями пооформление работ.

ChatGpt будет поддерживать, а не заменять людей в улучшении работы.АВ отличие от моделирования, реальные рабочие ситуации частохарактеризуется неоднозначностью и сложностью, с многочисленными переменными, которые могут повлиять нарезультаты. Реальные ситуации требуют глубокого понимания контекста,Человеческие эмоции, социальная динамика и политические и этические соображения, которыеможет быть сложно понять такому инструменту искусственного интеллекта, как ChatGpt.Мы рекомендуем использовать ChatGpt в качестве дополнения к менеджерам, а нев качестве их замены.

Объединяя предложения ChatGpt и человеческий опыт, организацииможет способствовать большей вовлеченности персонала, удовлетворенности работой и

общая производительность. Достигнув синергии между менеджерами и искусственным интеллектом,путь в лучшее будущее для дизайна работы и опыта сотрудников.

Оценки, связанные с решениями по планированию работы в различных группах.Когда участникам моделирования 1 было предложено спроектировать рольадминистративный, 45% предпочли поручить работнику повторяющиеся и монотонные задачи(баллы от 0 до 4, обозначающие количество развивающих заданий, выбранных участниками).Когда участникам моделирования 2 было предложено решить четыре проблемыРабочие роли разработаны неадекватно, 40% выбрали стратегии, направленные на исправлениерабочий, а не плохой дизайн (оценка от 1 до 5, которая показывает, в какой степениучастники примут стратегии: от 1 – крайне маловероятно, до 5 – крайне маловероятно.вероятно.

Таблица 1.Оценки проектных решений в различных группах

Когда участников моделирования 1 попросили придумать рольадминистративный, 45% в основном предпочитали поручать работнику повторяющиеся задачии монотонные (оценка от 0 до 4, указывающая количество обогащенных задач, выбранныхучастников). Когда участников моделирования 2 попросили встретиться лицом к лицупроблемы в четырех плохо продуманных рабочих ролях, 40% выбрали стратегии, направленные на>исправляйте работника, а не плохой дизайн (оценка от 1 до 5, указывающая настепень, в которой участники примут стратегии, где 1 крайне маловероятно и5 весьма вероятно).