Archiv

Embracing AI at work | When careers stall

Newsletter Harvard Business School Working Knowledge přináší dvě hlavní studie. První se věnuje tomu, jak firmy jako P&G a startup Whoz zrychlují přijetí AI zaměstnanci – P&G budovalo důvěru postupně, zatímco Whoz zavedl AI jako součást práce od začátku. Výzkum identifikuje tři úrovně, na kterých je třeba získat důvěru: kvalitní algoritmy a nástroje, podpora potřeb zaměstnanců a jasná odpovědnost za výsledky. Druhý článek se AI netýká a zkoumá, proč kariéry většiny lidí stagnují na středním stupni bez ohledu na odpracované roky – přes polovinu lidí s 10 lety praxe dosáhne středního seniorního postu, ale jen 19 % s 20 lety praxe dosáhne nejvyšší úrovně.

Proč to je důležité: Pro české B2B firmy je klíčové poznání, že úspěšné zavádění AI stojí na budování důvěry zaměstnanců, ne jen na dostupnosti nástrojů – to je přímo využitelné při plánování interní adopce AI.

Rokt Chief AI Officer: optimize for soft skills

Claire Southey, první Chief AI Officer e-commerce firmy Rokt, popisuje přístup k firemnímu zavádění AI. Rokt využívá signály z více než 10 miliard transakcí ročně k vylepšení personalizace v checkoutu. Southey zaměstnance k AI nenutí direktivně, ale motivuje je stanovováním cílů dosažitelných jen pomocí AI agentů a zpočátku záměrně nechává volné nákladové limity, aby lidé mohli experimentovat. Podle ní se hodnota práce přesouvá od tvrdých dovedností k měkkým - adaptabilitě, zvídavosti a komfortu s nejistotou; nejrychleji AI přijali inženýři.

Proč to je důležité: Pro české B2B firmy jde o inspirativní, ale málo konkrétní case study bez čísel o dopadu na produktivitu či ROI - spíše kulturní návod (dobrovolnost, experimentování, volné limity) než okamžitě aplikovatelný postup.

• Rokt (společnost)
• Why AI adoption is a movement, not a mandate (newsletter)

S měkkým toho moc neuděláš! 💯👍

Autor upozorňuje na rozpor mezi přesnou diagnostikou problémů ve firmách a neochotou z ní vyvodit tvrdé důsledky. Firmy mají k dispozici tvrdá data – čísla od CFO, výsledky auditů, zákaznická data i benchmarking – a diagnóza bývá překvapivě přesná. Problém nastává ve chvíli realizace změny, kdy zvítězí opatrnost a hledání kompromisu, takže z tvrdých dat vznikne měkké a málo účinné řešení. Autor dodává, že samotné rozhodnutí nestačí přijmout – musí se jasně pojmenovat, komunikovat, implementovat, kontrolovat, dotahovat do konce a hlavně dlouhodobě vyžadovat, jinak firmy zavedené změny neudrží a znovu zkoušejí něco nového.

Proč to je důležité: Pro české firmy je to varování, že investice do dat a analýz jsou zbytečné, pokud vedení následně nemá odvahu k důsledné implementaci a udržení změny v čase.