AI nie zwiększa produktywności? Co mówi badanie menedżerów

Zdecydowana większość kierowników firm nie dostrzega konkretnych korzyści produktywności z inwestycji w sztuczną inteligencję — to główny wniosek z badania przeprowadzonego przez Bank Rezerwy Federalnej w Atlancie pod kierunkiem Marka Ma, profesora Uniwersytetu Pittsburgha.

Jak wygląda rzeczywistość AI w firmach?

Badanie objęło ostatnie pięć lat działalności spółek publicznych w Stanach Zjednoczonych. Naukowcy przeanalizowali miliony opinii pracowników zamieszczonych na platformach takich jak Glassdoor, tysiące raportów finansowych oraz setki komunikatów o inwestycjach. Dodatkowo przebadali około dziesięć tysięcy transkrypcji telekonferencji wyników finansowych.

Wyniki są jednoznaczne: około 90% menedżerów nie widzi wzrostu produktywności dzięki AI. To zaskakujące stwierdzenie, biorąc pod uwagę skalę inwestycji, jakie firmy podejmują w kierunku automatyzacji i sztucznej inteligencji.

Czy AI faktycznie prowadzi do redukcji zatrudnienia?

Badacze odkryli wyraźny związek między częstszymi ogłoszeniami o wdrażaniu AI a zwiększoną liczbą redukcji zatrudnienia. Interesujące jest jednak to, że niektóre firmy redukowały zatrudnienie jeszcze przed znaczącymi inwestycjami w technologię — co sugeruje, że AI bywa wykorzystywane jako uzasadnienie dla wcześniej planowanych cięć kosztów.

Reakcja rynku akcji na ogłoszenia redukcji związanych z AI była zróżnicowana. W ponad połowie przypadków notowania spadały lub pozostawały bez zmian. Wyjątkiem była firma Block (fintech), której cena akcji wzrosła po ogłoszeniu redukcji pracowników związanej z wdrażaniem AI — jednak takie przypadki są raczej wyjątkami niż regułą.

Co myślą pracownicy o AI w swoich firmach?

Analiza komentarzy pracowników na Glassdoor wykazała, że wypowiedzi dotyczące AI są znacznie bardziej negatywne niż średnia opinii na temat pracy w firmie. Główne obawy pracowników to:

• utrata pracy w wyniku automatyzacji,
• brak odpowiedniego szkolenia do pracy z nowymi narzędziami,
• słabe lub chaotyczne wdrażanie technologii.

Szczególnie istotny okazał się wpływ ogłoszeń redukcji zatrudnienia na morale zespołu. Po komunikatach o zwolnieniach związanych z AI nastawienie pracowników do technologii gwałtownie się pogorszyło. Stabilność zatrudnienia okazała się najważniejszym czynnikiem warunkującym zadowolenie z AI — pracownicy akceptują technologię, gdy czują się bezpiecznie w swoim stanowisku.

Czy optymizm kierownictwa przekłada się na wyniki?

Transkrypcje telekonferencji wyników finansowych pokazują, że kierownictwa firm wyrażają optymistyczne poglądy na temat potencjału AI. Jednak badanie wykazało, że ten optymizm nie ma statystycznie istotnego związku z rzeczywistym wzrostem produktywności. Innymi słowy: entuzjazm na poziomie zarządu nie gwarantuje, że inwestycje w AI przyniosą oczekiwane rezultaty operacyjne.

Co to oznacza dla Twojej firmy?

Wyniki badania wskazują na istotną lukę między oczekiwaniami a rzeczywistością wdrażania AI. Dla małych i średnich firm to lekcja ostrożności — przed inwestycją w drożą technologię warto zadać sobie kilka pytań:

Po pierwsze, czy plan wdrażania AI zawiera realne cele produktywności, a nie tylko ogólne obietnice? Optymizm kierownictwa nie wystarczy — potrzebne są konkretne metryki i harmonogram.

Po drugie, czy zespół ma dostęp do szkoleń i wsparcia? Pracownicy, którzy nie rozumieją nowych narzędzi, nie będą ich efektywnie używać, a ich obawy mogą przerosnąć w opór wobec zmian.

Po trzecie, czy komunikujesz jasno, że AI nie oznacza natychmiastowych zwolnień? Stabilność zatrudnienia jest kluczowym czynnikiem akceptacji. Pracownicy, którzy czują się zagrożeni, nie będą wspierać transformacji, nawet jeśli byłaby ona korzystna dla firmy.

Po czwarte, czy masz plan na zmianę ról i kompetencji? Zamiast myśleć o AI jako narzędziu do redukcji kosztów, warto postrzegać ją jako sposób na przesunięcie pracowników na bardziej wartościowe zadania — wymaga to jednak przemyślanej strategii.

Badanie Rezerwy Federalnej pokazuje, że same inwestycje w technologię to za mało. Sukces wdrażania AI zależy od komunikacji, szkolenia, stabilności zatrudnienia i realistycznych oczekiwań — czynników, które są niezależne od samej technologii, ale decydują o jej faktycznym wpływie na biznes.