Trend AI na rok 2026: kontekst naprawi paradoks produktywności AI

Liderzy oczekują produktywności jako najszybszego zwrotu z inwestycji w sztuczną inteligencję. Choć zauważalny jest postęp, jego wpływ nie jest skalowany. W niektórych przypadkach jest odwrotnie. Na tym polega paradoks produktywności sztucznej inteligencji: liderzy oczekują, że sztuczna inteligencja przyspieszy wydajność, a mimo to ludzie często czują się bardziej zajęci, przepływy pracy są bardziej fragmentaryczne, a jakość wyników spada.

Sztuczna inteligencja w dzisiejszej pracy jest zarówno nadużywana, jak i niedostateczna. Wiele osób polega na sztucznej inteligencji w celu uzyskania szybkich korzyści, takich jak podsumowanie, dopracowanie lub generowanie slajdów z tekstu. I te przypadki użycia na ogół sprawdzają się dobrze. Problem w tym, że nie są to najcenniejsze zastosowania sztucznej inteligencji i często tworzą więcej treści, z których mogą korzystać inni – treści, które ktoś inny później wykorzysta do podsumowania i przetrawienia przez sztuczną inteligencję. Tymczasem przypadki użycia o wyższej wartości często kończą się niepowodzeniem, ponieważ sztucznej inteligencji brakuje kontekstu niezbędnego do posunięcia pracy do przodu lub podpowiedzi nie są wystarczająco umiejętne, aby zapewnić właściwe wyniki. Z biegiem czasu potrzeba wyszukanych podpowiedzi będzie malała, ale znaczenie zapewnienia AI odpowiedniego kontekstu będzie coraz większe.

Rozważmy znany schemat: ktoś prosi sztuczną inteligencję o „przekształcenie tych kul w propozycję”, a następnie wysyła wyniki do swojego zespołu. Następna osoba prosi sztuczną inteligencję o „podsumowanie kluczowych punktów”, aby mogła przejrzeć informacje. Oba kroki mogą wydawać się skuteczne, ale w rzeczywistości nie posuwają pracy do przodu. Rozszerzenie generowane przez sztuczną inteligencję dodaje objętości bez dodawania przejrzystości. Podsumowanie kompresuje je z powrotem, wprowadzając po drodze jeszcze większą utratę sygnału. Rezultatem jest więcej treści, więcej kroków i więcej pracy dla wszystkich zaangażowanych. Tego rodzaju „szybkie zwycięstwa” nie zawsze są zwycięstwami. Kiedy sztuczna inteligencja jest używana po prostu dlatego, że jest łatwa, często zamiast wartości dodaje tarcia.

Ta nierównowaga sprawiła, że ​​większość miejsc pracy utknęła w chaosie. Sztuczna inteligencja jest w mieszance, ale jeszcze nie wywiera wpływu. Ludzie korzystają ze sztucznej inteligencji, aby pracować szybciej, a nie lepiej. Aby posunąć prace do przodu, liderzy muszą na nowo przemyśleć, w jaki sposób ich zespoły wykorzystują sztuczną inteligencję – od narzędzia, które produkuje więcej, po partnera, który rozumie więcej.

Prognoza na 2026 rok

Jeśli ludzie będą nadal korzystać ze sztucznej inteligencji tylko w celu osiągnięcia szybkich zysków, miejsca pracy staną w obliczu nowego rodzaju kryzysu produktywności. Słowa, dokumenty i wiadomości będą się mnożyć w i tak już przeciążonych kanałach, ale treść w nich będzie coraz bardziej pusta. Ludzie znajdą artykuł w bazie wiedzy, którego szukali, ale zdadzą sobie sprawę, że jest to pięknie sformatowany bzdura. Im więcej sztucznej inteligencji wypełnia nasze systemy treściami o niskiej jakości, tym trudniej jest znaleźć naprawdę istotne informacje.

Przyszłość produktywności i podstawy pracy opartej na sztucznej inteligencji zależą od sztucznej inteligencji, która naprawdę rozumie pracę, którą wspiera.Sztuczną inteligencję należy wbudować w przebieg pracy, zapewniając dostęp do baz wiedzy organizacji, danych, dokumentów i modułów do śledzenia projektów, aby organizacja rozumiała swoje cele, priorytety i odbiorców. Kiedy sztuczna inteligencja rozwinie ten kontekst, może wyjść poza jednorazowe wsparcie zadaniowe i zaoferować prawdziwe partnerstwo, pomagając ludziom analizować, opracowywać strategie, głębiej myśleć i podejmować kreatywne, oparte na informacjach decyzje.

Obecnie ludzie muszą ręcznie zapewnić sztucznej inteligencji kontekst, definiując zadania i cele, dostarczając podstawowe informacje i zapewniając niezbędne niuanse, aby uzyskać dokładne wyniki. Aby to zrobić dobrze, należy przełożyć cele i kontekst organizacji na jasny kierunek rozwoju sztucznej inteligencji. Jest to przejście od inżynierii szybkiej do inżynierii celów , w której ludzie skupiają się na zamiarach, wynikach i ograniczeniach, aby uzyskać wyniki wyższej jakości. Jednak w najbliższej przyszłości narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, które są ściśle powiązane między narzędziami i przepływami pracy, zaczną odciążać to obciążenie, dostarczając kontekst osobie, a nie na odwrót. Te systemy AI już zrozumieją organizację, zapamiętają projekt, będą wiedzieć, jakie informacje są najważniejsze i proaktywnie zaoferują wsparcie, zamiast czekać, aż zostaniesz o to poproszony.

Kiedy tak się dzieje, sztuczna inteligencja przestaje zapychać miejsce pracy większą ilością treści i zaczyna być wykorzystywana do pracy o wyższej wartości, takiej jak głębsze myślenie, ostrzejsza komunikacja, większa kreatywność i lepsze podejmowanie decyzji. Rezultatem jest nie tylko szybsza produkcja; to mądrzejsza i bardziej wpływowa praca, która popycha całą organizację do przodu.

Elementy działania dla liderów biznesu

Aby rozwiązać paradoks produktywności sztucznej inteligencji, organizacje muszą skupić się na kontekście, a nie tylko na możliwościach. Oznacza to wyposażenie ludzi w odpowiednie szkolenia i narzędzia umożliwiające tworzenie wyższej jakości i bardziej znaczącej pracy.

• Znajdź luki, w których sztuczna inteligencja jest niedostatecznie wykorzystywana.Pomóż ludziom wyjść poza zadania na poziomie powierzchniowym i określić, gdzie sztuczna inteligencja może dodać wartość strategiczną, wspierając innowacje, krytyczne myślenie i kreatywne rozwiązywanie problemów.
• Szkoluj ludzi, jak skutecznie kierować sztuczną inteligencją.Pomóż zespołom rozwijać umiejętności inżynierii celów. Przeszkol ich, jak jasno definiować problemy, zapewniać odpowiedni kontekst i formułować intencje, pożądane wyniki i ograniczenia. Wartość sztucznej inteligencji zależy od jakości przekazywanych informacji i jasności celów, do których dąży.
• Zainwestuj w sztuczną inteligencję, która współpracuje z wiedzą i kontekstem Twojej organizacji.Wybierz systemy zaprojektowane do integracji z danymi, narzędziami i przepływami pracy Twojej firmy, dzięki czemu wyniki będą oparte na faktach, istotne i zgodne z rzeczywistą pracą. Genetyczna sztuczna inteligencja nie tylko generuje ogólne wyniki; często produkuje niewłaściwe.
• Zmień cele związane z produktywnością.Mierz sukces nie wielkością wyników, ale realizacją rzeczywistych celów biznesowych. Prawdziwa produktywność oznacza mniej hałasu, jaśniejsze myślenie i dobrze wykonaną pracę.

Kiedy kontekst i przejrzystość spotykają się z inteligentniejszymi, natywnymi narzędziami, sztuczna inteligencja przestaje przyczyniać się do paradoksu produktywności i zaczyna go rozwiązywać.

To tylko jeden z trendów kształtujących fundamenty prac natywnych dla AI. Poznaj wszystkie trzy nakrótkiej liście AI na rok 2026: 3 trendy definiujące następną erę produktywności opartej na sztucznej inteligencji.