Számos AI-kísérlet bukik el komoly befektetések ellenére. A statisztikák szerint 2025-ben a szervezetek körülbelül 78 százaléka próbálta már legalább egy üzleti területen bevezetni az AI-t. Mégis, ezen próbálkozások 80 százaléka nem éri el a kívánt hatást. Egyesek teljesen célt tévesztenek, és ennek súlyos ára van – néha szó szerint is.
Hatékonyság helyett reputációs katasztrófa
Intő példa az iTutorGroup oktatástechnológiai vállalaté, amelynek egy automatizált toborzási kísérlete sült el rosszul. A toborzási folyamat felgyorsításának reményében olyan AI-eszközt vezettek be, amely megfelelő felügyelet híján pusztán életkor alapján utasított el több, mint 200 jelentkezőt. Az, amit a hatékonyság felé tett lépésnek szántak, gyorsan jogi és reputációs katasztrófává vált, amely végül 365 ezer dolláros kártérítési ügyhöz vezetett. Fontos emlékeztető: ha az AI-t úgy vezetik be, hogy nincsen mögötte megfelelő megértés és irányelv az emberi felelősségekről, a következmények sokkal többe kerülhetnek, mint az a probléma, amelyet meg akartak oldani.
Mi megy félre?
A lelkesedés és az ígért haszon fényében sok vezető rossz kérdéssel kezd neki a munkának. Az első kérdés gyakran az: „Mit tud ez a technológia?” ahelyett, hogy azt kérdeznénk: „Milyen problémákat kell megoldanunk, és hogyan illeszkedik ez az eszköz a jelenlegi működésünkbe?”
A versenyfutásban a szervezetek gyakran technológia-központú megközelítést alkalmaznak, amely figyelmen kívül hagyja azokat az embereket, akiknek majd használniuk kell az eszközt, valamint azokat a rendszereket, amelyeket érinteni fog. Az első kritikus lépés az emberek és az AI különböző erősségeinek és gyengeségeinek megértése. Ezek a különbségek nem azért számítanak, mert egyiknek a másikat kellene helyettesítenie, hanem épp azért, mert együtt kell működniük. Vagyis az AI-eszközöket ésszerűen kell párosítani az emberi munkaerővel.
Az emberek erősségei és gyengeségei
BeHive
Az AI erősségei és gyengeségei
BeHive
Az AI-bevezetések sikere gyakran egyetlen alábecsült részleten múlik: azon, hogy az AI-alapú eszközöket ésszerűen párosítják-e az emberi munkaerővel. Ez nem pusztán funkciók összehangolásáról szól. Sokkal inkább arról, hogy konstruktív munkamegosztás alakuljon ki az emberi belátás és a gépi képességek között.
Hogyan fogják az emberek használni az eszközt, milyen támogatásra lesz szükségük, és mi állhat az útjukba? Számolni kell a bizonytalansággal is, nem csak a hatékonysággal. Érdemes felismerni a sikeres adaptáció nem akkor történik, amikor az eszköz működik, hanem amikor az emberek is hajlandóak vele együttműködni.
