Проведя два десятилетия в компании из сектора профессиональных услуг, где человеческое суждение лежит в основе бизнес-модели, глобальный вице-председатель EY утверждает в колонке Fortune, что то, что клиенты ищут в EY — не просто анализ, а опыт, проницательность и взгляд, необходимые для действия в условиях неопределённости и принятия более взвешенных решений, — это именно тот навык, который ИИ сейчас привносит в каждую профессию, будь то аналитик, техник или оператор станка.

Парадокс эпохи ИИ, по мнению автора, в том, что чем способнее становится технология, тем больше рынок вознаграждает всё остальное. Самые востребованные навыки — исконно человеческие: всё сводится к тому, чего ИИ сделать не может.

Кадровый разрыв существенен. Даже на фоне роста инвестиций в ИИ компании недополучают до 40% выигрыша в производительности из-за недостаточных вложений в таланты, исследованию EY. Многие программы обучения сосредоточены на техническом опыте работы с ИИ, пропуская критически важные навыки, которые определят, окупится ли ИИ-стратегия. Вывод: ограничением отдачи от ИИ может быть кадровая стратегия в той же мере, что и сама технология.

Чего ИИ по-прежнему не может

Технологии сильны в повторяющихся задачах и извлечении данных. Но именно люди определяют цель, задают смысл и формируют контекст, придающий информации значение. Люди решают, какие цели стоят того, чтобы их преследовать, замечают изменения контекста и несут ответственность за результат. Без этого человеческого направления данные и выводы могут применяться неэффективно и не раскрывать свой потенциал.

Это меняет представление о рабочем месте под управлением ИИ. Оно не устраняет человека — оно устраняет те части работы, которые изначально не требовали человеческого суждения. Остаётся то, что может сделать только человек.

Развитие навыков владения ИИ как лидерская компетенция

Чтобы в полной мере воспользоваться миром с ИИ, владение ИИ должно стать больше, чем узкоспециальным навыком, — сочетая работу с ИИ-инструментами, оценку результатов на релевантность и понимание того, как (и когда) вмешаться, если что-то идёт не так.

Масштаб впечатляет: по данным отчёта CyberArk, в средней организации машинных идентичностей в 82 раза больше, чем сотрудников-людей, причём эта экспансия связана с экспоненциальным ростом угроз безопасности идентичностей при фрагментированном управлении. Такой масштаб не размывает человеческую ответственность — он её концентрирует. Чем автономнее системы ИИ, тем важнее человеческое суждение.

Аналитическое мышление — самый востребованный базовый навык, который работод ищут в кандидатах, согласно исследованию Всемирного экономического форума: около семи из десяти работодателей называют его необходимым. Руководители хотят сотрудника, который избегает слепого делегирования и умеет оспаривать ИИ там, где это важно.

Главный вывод: используйте ИИ, чтобы сделать работу эффективнее, но не передавайте ему решения, требующие суждения, — они по-прежнему составляют важнейшую часть работы.

Не идите в одиночку

На практике ни одна организация не решает задачу интеграции ИИ в рабочую силу в одиночку. Изолированные подходы могут быть трудоёмкими и затратными: организации тратят ресурсы на воссоздание процессов, которые другие уже решили.

Именно этим занимается автор в EY, возглавляя работу по альянсам и экосистемам: организациям помогают создать правильные основы для эффективного масштабирования технологий без необходимости заново изобретать уже решённое.

Это подтвердила недавняя работа с производителем напитков Lion: сотрудничество с партнёрами экосистемы ускорило реакцию на запросы клиентов на 75% и примерно на 30% снизило операционные расходы в кадровой функции. Вместо того чтобы строить каждый уровень ИИ-ориентированной кадровой функции с нуля, Lion работал с партнёрами, которые уже решили отдельные части этой задачи в других местах, — ориентир для организаций, выбирающих между собственной разработкой и партнёрским путём.

Перестройте рабочие процессы, чтобы человек оставался в центре

Рабочие процессы нужно переосмыслить так, чтобы человек оставался ядром принятия решений и доверие сохранялось. Когда гибридные ИИ-человеческие процессы построены на жёстких передачах — ИИ завершает свои задачи и лишь затем передаёт результат человеку, — в основе лежит предположение, что задачи можно разделить без остатка. На практике такая структура сводит на нет возможности для содержательных оценочных решений и добавляет больше итеративной работы.

Более устойчивая модель строится вокруг совместных задач в по-настоящему интегрированном процессе, где люди и ИИ участвуют на каждом этапе, а не следуют друг за другом.

Daikin, транснациональная компания, специализирующаяся на отоплении, вентиляции и кондиционировании, показал это на примере внедрения новой системы планирования ресурсов предприятия (ERP) силами гибридных команд из ИИ и людей. Пока ИИ помогал с генерацией код и автоматизированным тестированием, сотрудники сохраняли контроль над исключениями и сценариями высокого риска — лишнее подтверждение того, что суждение не может взять на себя ни один алгоритм. По данным EY об этом проекте, такой подход ускорил реализацию примерно на 30%, а пилот дал прирост эффективности работы стойки на 10% и ускорил финансовое закрытие на 20%.

Навык, у которого нет срока годности

Поскольку возможности ИИ-моделей постоянно меняются, разговор о повышении квалификации отстаёт, если ограничивается техническими обновлениями. Технические навыки, привязанные к конкретной версии модели, быстро устаревают; суждение о том, когда и как вмешаться, — никогда.

Суждение необходимо для создания безопасного и доверенного ИИ.

Само собой это не происходит. Нужны навыки владения ИИ на всех уровнях, партнёры, разделяющие бремя построения, и рабочие процессы, спроектированные так, чтобы человек оставался в контуре на каждом этапе и обеспечивал надлежащий контроль.

Организации, которые правильно масштабируют ИИ, осознанно решают, какие части работы остаются человеческими. И грамотное внедрение ИИ проясняет эту роль, а не сокращает её.

Мнения, отражённые в этой статье, являются мнениями автора и не обязательно отражают позицию глобальной организации EY или её member firms. Мнения, высказанные в авторских колонках Fortune.com, являются исключительно мнениями их авторов и не обязательно отражают мнения и убеждения Fortune. Материал впервые опубликован на Fort.com.