Ennen oli vaikeaa saada ensimmäinen luonnos aikaan. Nyt vaikeaa voi olla selvitä kaikista luonnoksista, jotka pystyt tekemään.
Kun tekeminen muuttuu liian helpoksi
Tekoäly on muuttanut tietotyön tehokkuutta nopeasti. Tekstin, analyysin, raportin, esityksen tai idean ensimmäinen versio syntyy parhaimmillaan muutamassa minuutissa.
Tutkimus vahvistaa, ettei kyse ole vain tunteesta. Noyn ja Zhangin kokeessa generatiivista tekoälyä käyttäneet ammattilaiset suorittivat kirjoitustehtävät keskimäärin noin 40 prosenttia nopeammin ja työn laatu parani.
Tämä kuulostaa yksiselitteisesti tuottavuusloikalta.
Mutta kiinnostavampi kysymys kuuluu: mitä tapahtuu niille 40 prosentille, jotka juuri säästyivät?
Usein emme käytä säästynyttä kapasiteettia siihen, että tekisimme vähemmän. Käytämme sen uusien vaihtoehtojen tuottamiseen.
Uusi ongelma: luonnosähky
Jos ennen kirjoitit yhden luonnoksen raportista, nyt voit pyytää tekoälyltä viisi. Sen jälkeen pyydät vaihtoehtoisen rakenteen, tiiviimmän version, kolme otsikkoa ja vielä kuvan tai diaesityksen samasta aineistosta.
Tuottaminen on nopeutunut. Mutta samalla pöydälläsi on yhtäkkiä enemmän arvioitavaa.
Tästä voisi käyttää nimeä luonnosähky.
Luonnosähky syntyy, kun ideoita, versioita ja keskeneräisiä töitä syntyy nopeammin kuin pystymme tekemään päätöksiä niiden kohtalosta. Mikä näistä on paras? Mitä kannattaa kehittää? Mitä yhdistää? Mitä jättää kokonaan tekemättä?
Pullonkaula siirtyy tekemisestä valintaan
Tässä saattaa olla tekoälyajan kiinnostavin tuottavuuden muutos: pullonkaula siirtyy tekemisestä valintaan.
Microsoftin tutkijoiden tietotyöläisiä koskevassa tutkimuksessa havaittiin samansuuntaista muutosta. Tekoäly vähensi osassa tehtävistä itse tuottamiseen tarvittavaa ajattelutyötä, mutta samalla ihmisen tehtäväksi korostuivat tuotosten tarkistaminen, yhdistäminen, ohjaaminen ja arviointi.
Tekoäly ei siis poista kaikkea työtä. Se muuttaa työn paikkaa.
Ajatellaan vaikka asiantuntijaa, jonka pitäisi valmistella asiakkaalle ehdotus. Ennen hän käytti kolme tuntia yhden version tekemiseen. Nyt tekoäly auttaa tekemään ensimmäisen version puolessa tunnissa.
Hänellä on kaksi vaihtoehtoa. Hän voi käyttää säästyneen ajan ehdotuksen hiomiseen ja lopettaa.
Tai hän voi tehdä neljä uutta versiota, kaksi vaihtoehtoista rakennetta, kilpailija-analyysin ja 30 dian esityksen.
Mutta lisääkö tekoäly todella työmäärää?
Jälkimmäinen näyttää erittäin tuottavalta. Mutta onko se sitä?
Tässä kohtaa kannattaa olla myös varovainen. Tutkimukset eivät osoita, että tekoäly automaattisesti lisäisi työkuormaa. Päinvastoin joissakin laajoissa kenttäkokeissa AI on vähentänyt tiettyihin tehtäviin käytettyä aikaa ilman, että säästynyt aika olisi kokonaan täyttynyt uudella työllä.
Ongelma ei siis ole tekoäly.
Ongelma on, että uuden työn aloittamisen kustannus on romahtanut, mutta huomiomme ei ole lisääntynyt minuuttiakaan.
Tekoälyajan tärkein taito voi olla lopettaminen
Kun sisältöä voidaan tuottaa lähes rajattomasti, niukaksi resurssiksi muuttuu kyky päättää, mikä ansaitsee jatkoa.
Siksi tekoälyajan tärkeimpiä tuottavuustaitoja eivät ehkä olekaan nopeampi kirjoittaminen tai paremmat kehotteet.
Ne ovat lopettaminen, valinta, hylkääminen ja rajaaminen.
Tekoälyn suurin hyöty ei välttämättä synny siitä, että sen avulla pystymme tekemään enemmän. Se syntyy siitä, että sen avulla voimme tehdä vähemmän, mutta olennaisempaa.
Tekoäly ei poista niukkuutta. Se vain siirtää sen uuteen paikkaan. Herbert Simon totesi jo yli 50 vuotta sitten: ”Tiedon runsaus synnyttää huomion niukkuutta.” Tekoälyn aikana sama pätee ehkä vielä voimakkaammin: kun tuottamisesta tulee lähes rajatonta, huomio, valinta ja keskittyminen muuttuvat entistä arvokkaammiksi.
.
Ajattelusta ja keskittymisestä menestymisen osatekijöinä voit lukea kattavammin kirjassa Menestymisen taito. Voit ostaa kirjan kaikista tunnetuimmista verkkokirjakaupoista, esimerkiksi tästä.