התנגדות עובדים ל-AI: מה באמת עומד מאחוריה ואיך בונים אמון

נכתב ע"י אייל מרקוס

מומחה AI, מעביר הרצאות וסדנאות בינה מלאכותית. המרצה המוביל בישראל לבינה מלאכותית. מעבר לעמוד אודות

התנגדות עובדים לבינה מלאכותית היא כמעט תמיד לא התנגדות. היא פחד, והיא שאלה אחת שאף אחד לא אומר בקול: זה בא במקומי?

וזה משנה הכל, כי הדרך שבה מתייחסים לזה קובעת את התוצאה. ארגון שמתייחס לזה כהתנגדות שצריך להתגבר עליה מייצר בדיוק את ההתנגדות שממנה חשש. ארגון שמתייחס לזה כחשש לגיטימי שצריך לענות עליו מקבל שיתוף פעולה.

במדריך הזה: מה באמת עומד מאחורי ההתנגדות, מה אסור להגיד, ומה בונה אמון בפועל.

ארבעת החששות האמיתיים

1. פחד מאובדן התפקיד. החשש המרכזי, וכמעט אף פעם לא נאמר ישירות. הוא מתחפש לשאלות טכניות ולביקורת על איכות הפלט.

2. פחד מחשיפת חוסר ידע. עובד ותיק שמצוין בעבודתו פתאום מרגיש מתחיל. בקבוצה שבה יש מישהו צעיר שקולט מהר, זה מרגיש מסוכן. זה חשש שכמעט לא מדברים עליו והוא מאוד נפוץ.

3. חשש שהתוצר לא יהיה שלו. אנשים גאים בעבודה שלהם. התחושה שהמחשב כתב את זה במקומם פוגעת במשהו אמיתי, ולא מספיק להגיד להם שזה רק כלי.

4. חוסר זמן. הפרוזאי מכולם ואולי המשמעותי ביותר. לעובד עמוס אין שעה ללמוד כלי חדש, ובטח לא לבנות אוטומציה שבפעם הראשונה תיקח יותר זמן מלעשות את המשימה ידנית.

מה אסור להגיד

לא להבטיח שאף אחד לא יפוטר, אלא אם ההנהלה באמת התחייבה לזה. הבטחה שתופר פעם אחת הורסת את האמון לשנים, וגם מייתרת כל מה שנאמר אחריה.

לא לדבר על התייעלות כוח אדם בקול. גם אם זה חלק מהשיקולים בהנהלה, ברגע שזה נאמר לעובדים, שיתוף הפעולה נגמר. מי שרוצה גם התייעלות וגם אימוץ צריך להחליט מה קודם.

לא לזלזל בחשש. "אין מה לפחד, זה רק כלי" זו תשובה שסוגרת שיחה במקום לפתוח אותה. החשש רציונלי, והמקצועות באמת משתנים.

מה באמת בונה אמון

מסגור של פרודוקטיביות, לא צמצום. הסיפור שעובד הוא עובדים שמספיקים יותר ועוסקים בדברים מעניינים יותר. חשוב מזה: הוא צריך להיות נכון. אם ההנהלה מתכוונת לצמצם, העובדים יבינו את זה תוך חודשיים ואז כל התהליך נגמר.

הכשרה זה נכס אישי. זו נקודה שאני מדגיש בכל ארגון. עובד שיודע לעבוד עם הכלים האלה שווה יותר בשוק, לא פחות. זה גם נכון וגם ממסגר את ההשתתפות כמשהו שהעובד מרוויח ממנו אישית, ולא רק הארגון.

מדידה ברמת אגף ולא ברמת עובד. ברגע שעובדים מרגישים שהמדידה היא מעקב אישי, הם משתמשים פחות או משתמשים ולא מדווחים. שקיפות מראש על מה נמדד ומה לא היא ההשקעה הכי זולה בתהליך. הרחבה במדריך מדידת הצלחה בהטמעת AI.

לגיטימציה לתקופת למידה. להגיד מראש שבהתחלה זה ייקח יותר זמן ושזה בסדר. עובד שמנסה ונכשל בלי שהוכן לזה מסיק שהכלי לא עובד, ולא חוזר.

דוגמה אישית מהמנהלים. ארגון מריח תוך שבוע אם המנהלים משתמשים או רק מדברים. מנהל שדורש ולא נוגע מלמד את הצוות בדיוק מה מעמד הנושא. הרחבה במדריך רתימת ההנהלה הבכירה.

כללי המשחק: מה מותר ומה אסור

חלק גדול ממה שנראה כהתנגדות הוא בעצם חוסר ודאות. עובד שלא יודע אם מותר לו להעלות קובץ לקוח לכלי יעשה אחד משניים: לא ישתמש בכלל, או ישתמש בשקט בכלי פרטי בלי לספר לאף אחד. שתי התוצאות גרועות, והשנייה גרועה יותר…

מסמך קצר וברור של מה מותר ומה אסור, בעברית פשוטה ולא בשפה משפטית, פותר חלק גדול מהבעיה. הוא צריך לענות על שלוש שאלות: אילו כלים מאושרים, איזה מידע אסור להכניס, ומה עושים כשלא בטוחים.

למי מדברים קודם

לא לכולם באותו יום. הסדר שעובד: קודם ההנהלה (שתדע לענות), אחר כך מנהלי הביניים (שהם אלה שיישאלו בפועל), ורק אז העובדים.

ארגונים שמדלגים על מנהלי הביניים משלמים על זה מיד. מנהל שנשאל שאלה שאין לו עליה תשובה בדרך כלל יגיד משהו מרגיע וכללי, וזה מייצר בדיוק את חוסר האמון שרצו למנוע.

מה עושים עם מי שממשיך לסרב

תמיד יהיו כאלה, וזה בסדר. אני לא ממליץ להיאבק בהם.

מה שעובד טוב יותר הוא להשקיע במי שכבר מוכן, לייצר תוצאות שרואים, ולתת לזה לעבוד. עובד שרואה שלושה עמיתים בצוות שלו מסיימים משימה מוקדם מצטרף בסוף מעצמו, ובלי שאף אחד שכנע אותו. זו הסיבה שרשת מובילי AI פנימיים עובדת טוב יותר מהנחיה מלמעלה.

שאלות נפוצות

למה עובדים מתנגדים לבינה מלאכותית?

ברוב המקרים זו לא התנגדות אלא פחד, ובעיקר משלושה דברים: אובדן התפקיד, חשיפת חוסר ידע מול עמיתים, ותחושה שהתוצר כבר לא שלהם. מעל כל אלה יש חסם פרוזאי לגמרי, שהוא פשוט חוסר זמן ללמוד.

מה אסור להגיד לעובדים על הטמעת AI?

לא להבטיח שאף אחד לא יפוטר אם ההנהלה לא התחייבה לזה, לא לדבר בקול על התייעלות כוח אדם, ולא לזלזל בחשש. הבטחה שתופר הורסת אמון לשנים.

איך בונים אמון סביב הטמעת AI?

מסגור של פרודוקטיביות ולא צמצום (בתנאי שזה נכון), הצגת ההכשרה כנכס אישי של העובד, מדידה ברמת אגף ולא ברמת עובד, לגיטימציה לתקופת למידה, ודוגמה אישית של המנהלים.

מה עושים עם עובדים שמסרבים להשתמש?

לא נלחמים בהם. משקיעים במי שמוכן, מייצרים תוצאות שרואים בצוות, ונותנים לזה לעבוד. רוב המסרבים מצטרפים כשהם רואים עמיתים מסיימים משימות מוקדם.

צריך מסמך מדיניות שימוש?

כן, וקצר. חלק גדול ממה שנראה כהתנגדות הוא חוסר ודאות לגבי מה מותר. בלי כללים ברורים עובדים או נמנעים לגמרי, או משתמשים בכלים פרטיים בלי לדווח, וזה הגרוע מבין השניים.

למי מציגים את השינוי קודם?

קודם ההנהלה, אחר כך מנהלי הביניים, ורק אז העובדים. מנהל ביניים שנשאל שאלה שאין לו עליה תשובה מייצר בדיוק את חוסר האמון שרצו למנוע.


על הכותב

מרצה, מדריך ויועץ AI

בתחילת 2022 צללתי אל תוך עולם הבינה המלאכותית, ומאז לא עליתי לשאוף אוויר.

אני מעביר שלל הרצאות, סדנאות והכשרות על שימוש פרקטי בכלים ביומיום המקצועי, ובמקביל מלווה ומייעץ לארגונים. אני מתמחה בהטמעה של AI - כיצד עושים שינוי גדול כל כך ומטמיעים שימוש בכלים בכל המחלקות, בכל הדרגים, בכל הארגון.

אני כותב את הניוזלטר "Don't Panic" מאז תחילת 2023, ויש לי גם פודקאסט בשם "Hands On AI" - בשניהם אני מתמקד בהטמעה בעולם העבודה.

חלקם לקוחות עבר וחלקם גם לקוחות הווה: הג'וינט, חברת החשמל, אמדוקס, סלברייט, כללית, מכבי, אינטל, כתר, הסוכנות היהודית, סאפיינס, בנק דיסקונט, בנק ירושלים, Roche ועוד.

תשלחו לחבר או חברה שעשויים להתעניין:

קיבלתם את הניוזלטר מחבר?
אל תשכחו להירשם: