Tag Archives: wyzwania hr


Czy zastąpią nas roboty? Analiza wpływu sztucznej inteligencji oraz innych technologii na rynek pracy. Część 4.

Adam Pokrzywniak

Pierwsza część artykułu

Druga część artykułu

Trzecia część artykułu

 

Kłody pod nogami kroczącego postępu

 

Negatywne reakcje klientów, kandydatów do pracy czy pracowników mogą w istotny sposób ograniczyć powszechność stosowania maszyn zastępujących ludzi w zawodach opartych na interakcjach międzyludzkich. W poprzedniej części artykułu pisałem o „dolinie niesamowitości”, czyli o zjawisku, kiedy interakcja z robotem wywołuje niechęć u człowieka. Ponadto, podany przykład rosnącej popularności HireVue pokazuje jak zastosowanie AI w rekrutacji i selekcji może wywołać negatywne reakcje u kandydatów do pracy. Czy na tej podstawie można mieć nadzieję, że w rozmowach handlowych czy rekrutacyjnych cały czas będzie dominować pierwiastek ludzki (przynajmniej w nadchodzącej dekadzie), a roboty będą zaledwie asystentami, którzy umówią spotkanie lub wyręczą ludzi w prostych powtarzalnych czynnościach, jak wypełnienie formularza? Myślę, że tak, szczególnie na poziomie rekrutacji na wyższe stanowiska niż tzw. „entry-level” oraz w sprzedaży wymagającej zrozumienia klienta i przekonania tegoż klienta do określonego wariantu produktu. Podobnie można liczyć na to, że chatboty wkrótce będą robić notatki za lekarzy, którzy w trakcie badania pacjenta będą dyktować maszynie przebieg wizyty. Mimo postępu w rozwoju diagnostyki medycznej w wykonaniu maszyn, wielu pacjentów, szczególnie w krajach rozwiniętych może mieć opór przed oddaniem swojego zdrowia w ręce robotów. Badanie przeprowadzone przez PWC na próbie 12.000 osób z różnych krajów pokazało, że większość osób w takich krajach jak Nigeria, Turcja czy RPA była skłonna powierzyć opiekę medyczną sztucznej inteligencji, włączając w tę opiekę także przeprowadzanie operacji. Natomiast w Niemczech, Belgii oraz UK odsetek chętnych nie przekroczył jednej trzeciej respondentów. Nasze nastawienie do kontaktów z AI może stanowić barierę albo katalizator rozwoju powszechnego zastosowania botów niezależnie od efektów prac w informatycznych laboratoriach.

Ograniczenia automatyzacji, oprócz tak czysto ludzko-osobistego aspektu opisanego powyżej, mogą mieć charakter polityczny a także ekonomiczny. W 1589 roku William Lee udał się na dwór królowej Wielkiej Brytanii, Elżbiety I, w celu uzyskania patentu swojego wynalazku – maszyny do produkcji pończoch. Patentu jednak nie uzyskał, co pewnie samo w sobie było zaskakujące dla pana Lee, ale uzasadnienie mogło wzbudzić jeszcze większe zdziwienie. Królowa bowiem powołała się na troskę o swoich podwładnych. Obawiała się, że stracą pracę ludzie wykonujący te czynności ręcznie, przez co staną się żebrakami. Opór cechu rzemieślniczego był tak silny, że Wiliam Lee został zmuszony do opuszczenia Wielkiej Brytanii. Jako ciekawostkę warto odnotować fakt, że blisko 200 lat później, brytyjski parlament uchwalił prawo, które za niszczenie maszyn przewidywało karę śmierci(!). Dziś ani jeden ani drugi akt prawny nie wydają się prawdopodobne, ale rosnące bezrobocie lub perspektywa zubożenia dużych grup społecznych może uruchomić polityczne mechanizmy, które powstrzymają rozwój automatyzacji, przynajmniej w niektórych obszarach. Choć politycy wykazują się nieudolnością w wielu aspektach, to umiejętność wykorzystywania i budowania strachu mają dobrze opanowaną. W ramach politycznych czy regulacyjnych ograniczeń należy też zwrócić uwagę na ochronę danych osobowych. Sztuczna inteligencja może być tak dobra jak rzetelne i kompletne są dane, z których ona korzysta. Obostrzenia prawne w dostępie do tych danych mogą utrudnić aplikację technologii, np. w bankowości czy służbie zdrowia. Ograniczenia te pewnie w mniejszym stopniu dotkną Chiny czy USA, które już przodują w rozwoju uczenia maszynowego, ale UE zdaje się przykładać większą wagę do ochrony danych osobowych.

Sama dostępność technologii wcale nie musi oznaczać, że będzie ona wykorzystywana na szeroką skalę. PWC w swoim raporcie zwraca uwagę, że infrastruktura telekomunikacyjna, szczególnie w krajach rozwijających się może być niewystarczająca do aplikacji sztucznej inteligencji w gospodarce. W niektórych krajach rozwiniętych sytuacja paradoksalnie może wcale nie być wiele lepsza, bo choć infrastruktura już jest, to może być ona niedopasowana do masowego wykorzystania uczenia maszynowego w wielu różnych obszarach. Sztuczna inteligencja bowiem dla swojej skuteczności wymaga dostępu do ogromnej liczby danych (big data), co z kolei wymaga choćby znacznej przepustowości łączy sieciowych. Roboty nie mają „wiedzy” w sobie, ale przez dostęp do zewnętrznych serwerów, w których dokonuje się analiza danych, są w stanie wykorzystać rozwiązania oparte na uczeniu maszynowym. Stwierdzenie, że przedsiębiorstwom musi się opłacać, aby wykorzystać sztuczną inteligencję, jest na tyle banalne, że prawie nie warto go prezentować. To jednak kalkulacja ekonomiczna, pomijając modę, która także wywiera wpływ na niektóre firmy, może stanowić istotne ograniczenie stosowania nowoczesnych technologii. Jeżeli opór społeczny i polityczny będą znaczne, wówczas automatyzacja działu sprzedaży czy obsługi klienta, mimo spadających kosztów, może być ekonomicznie nieuzasadniona, gdyż produktywność zamiast wzrastać może spadać. Cóż z tego, że 100 osób zastąpimy komputerem, jeśli stracimy 3000 klientów?

 

Podróż w nieznane

Czego możemy się zatem spodziewać? Przewidywanie w perspektywie kilku dekad wydaje się pozbawione sensu, chyba, że dla intelektualnej rozrywki. Postęp w rozwoju nowoczesnych technologii, w tym sztucznej inteligencji, jest tak szybki, że próba wyobrażenia sobie rynku pracy za 50 czy nawet 30 lat, to czysta fantastyka. Nie można wykluczyć pojawienia się Super AI, co zmieniłoby już naprawdę wszystko. Zainteresowanych odsyłam do podcastu (odcinek 14) na portalu http://ryzykonomia.pl/, którego autor, Jerzy Podlewski referuje przewidywania Nicka Bostroma, szwedzkiego filozofa, kierownika instytutu Future of Humanity na Uniwersytecie w Oxfordzie. W najbliższych kilku latach można się jednak spodziewać rozwoju interface’ów między maszynami a ludźmi w taki sposób, że to komputery i roboty będą się dostosowywać do nas, a nie my do nich. Na stronie platformy Business Dialog można znaleźć artykuł powołujący się na analizę instytutu Gartnera, zgodnie z którym, w najbliższym czasie to nasze, ludzkie potrzeby, przyzwyczajenia, wygoda i struktury poznawcze będą w centrum zainteresowania badaczy oraz firm technologicznych  (https://dfe.org.pl/technologia-people-literate-zadanie-na-najblizsze-lata/). Projekt AlterEgo jest tego dobrym ucieleśnieniem. Sztuczna inteligencja połączoną z naszym ciałem, zespolona z nami stanowi rozwinięcie naszych struktur poznawczych. Wprawdzie AI nie czyta w naszych myślach, choć na pierwszy rzut oka tak to może wyglądać. Więcej informacji nt. tego projektu można znaleźć tu https://www.media.mit.edu/projects/alterego/overview/ lub w krótkim filmie udostępnionym poniżej. Czyżby faza augmentacji, o której pisałem w poprzednim artykule miała miejsce już dziś? Owszem, z tym jednak zastrzeżeniem, że dziś pojawiają się wynalazki, otwartym pytaniem pozostaje perspektywa czasowa masowej implementacji tych wynalazków.

 

 

 

 

Co zatem z tym rynkiem pracy? Kończąc artykuł warto przywołać artykuł napisany przez 13 naukowców z takich uczelni jak np. MIT, Harvard University czy Boston University z 2019 roku pod wiele mówiącym tytułem „Toward understanding the impact of artificial intelligence on labor”. Autorzy wskazują na bariery w szacowaniu wpływu automatyzacji na rynek pracy. Po pierwsze, praca, szczególnie w dzisiejszych czasach, ma charakter dynamiczny i zakres obowiązków na tych samych stanowiskach nieustannie się zmienia. Zmieniają się tym samym same stanowiska, często modyfikując swoją nazwę. Większość cytowanych badań prognozujących zmiany na rynku pracy swą analizą obejmowało dziś funkcjonujące stanowiska, wpisane np. do bazy O*NET prowadzonej przez amerykańską centralną administrację . Tymczasem jedno studium, cytowane przez MGI, dowodzi, że do 2030 roku ok 8-9% siły roboczej będzie w zawodach, które w 2017 roku w ogóle nie istniały. Wg Acemoglu i Restrepo, połowę wzrostu zatrudnienia w latach 1980 – 2015 można przypisać nowym stanowiskom pracy lub zupełnie nowym zadaniom w ramach stanowisk, które nazwy nie zmieniły. Jaki jest sens prognoz, które opierają się na analizie dzisiejszej struktury zatrudnienia? Sens może i da się wykazać, ale trafność szacunków pozostaje pod dużym znakiem zapytania. Po drugie, skuteczne oszacowanie prawdopodobieństwa automatyzacji wymaga skupienia się na poziomie poszczególnych zadań (microlevel) oraz interakcji maszyna-człowiek. Za przykład weźmy stanowisko asystentki prezesa – załóżmy hipotetycznie, że wszystkie zadania można zautomatyzować (prowadzenie kalendarza, umawianie spotkań, bookowanie biletów, itd.). Czy interakcja prezesa z maszynami będzie równie skuteczna co z jedną osobą, z którą z czasem „rozumie się bez słów”? Podobne pytanie można postawić w przypadku innych stanowisk, które zawierają spory udział zadań zagrożonych automatyzacją. Księgowa czy magazynier wykonują pracę, której efekty komuś dalej przekazują, czemu towarzyszy mniej lub bardziej rozbudowana komunikacja. Modele automatyzacji nie uwzględniają interface’ów/połączeń między stanowiskami, które się da a tymi, których się nie da zautomatyzować. Do tego wszystkiego dochodzi jeszcze nieprzewidywalność zmian technologicznych (nie wiemy co zostanie wymyślone w najbliższych latach) oraz skomplikowanie interakcji ze środowiskiem – np. niektóre obszary geograficzne (np. duże miasta), są bardziej podatne niż inne na stosowanie automatyzacji. Konkludując, trzynastu autorów pisze: „researchers and policy makers are underequipped to forecast the labor trends resulting from specific cognitive technologies, such as AI.” Jeśli poprzednie zdanie jest prawdziwe, to przytoczone przewidywania dotyczące wielkości redukcji zatrudnienia można zarówno przemnożyć jak też podzielić przez tę samą, niemal dowolnie wybraną liczbę. Mimo to, mam nadzieję, że lektura powyższego artykułu i jego wcześniejszych części była w jakikolwiek sposób interesująca i dziękuję za przeczytanie go do końca 🙂

 

Adam Pokrzywniak | Executive Search Consultant | początkujący badacz 😉

 

Konferencja Turkusowe nieporozumienia – wideorelacja i prezentacja

„Turkusowa organizacja” to wyrażenie wyjątkowo często stosowane w ostatnich latach. Prawie każdy o nich słyszał, prawie nikt ich nie doświadczył. Do turkusu kwalifikowane są najprzeróżniejsze formy mniej lub bardziej oświeconej hierarchii, zarządzania partycypacyjnego, ludzkiego traktowania ludzi w firmie. Często są one bardzo szlachetne. Nierzadko pozostają myśleniem życzeniowym i plastrem na ego tych, którzy lubią o sobie mówić „ludzki pan”, rozdając vouchery do fitness klubu.

Podczas wydarzenia Turkusowe nieporozumienia, które miało miejsce 24.10.2019 r., odczarowaliśmy termin „turkusowy” i opowiedzieliśmy jaki jest naprawdę.

Zapraszamy do obejrzenia wideorelacji z całego wydarzenia oraz pobrania prezentacji.

Continue reading

Czy zastąpią nas roboty? Analiza wpływu sztucznej inteligencji oraz innych technologii na rynek pracy. Część 3.

Adam Pokrzywniak

Pierwsza część artykułu

Druga część artykułu

 

Na jakie studia wysłać swoje dzieci?

 

Przytoczone w poprzednich częściach artykułu źródła wskazują, że wzrost zapotrzebowania na pracę może zbalansować lub przekroczyć efekt redukcji zatrudnienia. Łatwiej jednak odpowiedzieć kto straci, niż kto zyska, bo analizy nie są jednoznaczne jeśli spróbować zsyntetyzować ich wyniki. Wspólny dla w/w raportów jest jednak wniosek, że zawody obejmujące proste, powtarzalne i rutynowe czynności są najbardziej narażone na automatyzację. Uwzględniając wyłącznie aspekt technologiczny (pomijając np. społeczne i polityczne uwarunkowania) ubędzie pracy dla kasjerów, magazynierów, pracowników produkcji, księgowych, analityków wykonujących głównie raporty i zestawienia, kadrowców oraz innych pracowników administracyjnych, a także kierowców a nawet informatyków odpowiadających za niektóre zadania administracyjne. Zyskają na wartości umiejętności i zdolności właściwe głównie ludziom, takie jak: kreatywność, inteligencja emocjonalna czy rozwinięte umiejętności poznawcze, które będą kształtować takie kompetencje jak krytyczne myślenie, rozwiązywanie problemów, doradzanie, przekonywanie. Maszyny potrafią tworzyć muzykę oraz obrazy, a być może nawet potrafią pisać proste opowiadania dla dzieci czy kryminały klasy „b”, ale komunikacja z ludźmi, szczególnie jeśli ma być ciekawa i finezyjna wymaga znajomości kontekstu kulturowego. Sarkazm, miłość, współczucie, serdeczność, poczucie humoru czy zdrowy rozsądek wydają się trudne do automatyzacji (na szczęście). Rozwój w zakresie sztucznej inteligencji, wg niektórych, podważa wcześniejsze zdania. Maszyny bowiem, szczególnie w zakresie analizy informacji i podejmowania decyzji radzą sobie coraz lepiej, w niektórych obszarach lepiej niż ludzie. Odczytywanie ludzkich emocji i nastrojów może także z czasem wychodzić maszynom lepiej niż nam, ludziom. Inteligencja ta, nawet jeśli ma wymiar emocjonalny, pozostanie wszakże sztuczna. W czasach, gdy tyle się mówi o autentyczności, także w kontekście biznesowym, nie sądzę, abyśmy byli skłonni masowo zamienić relacje interpersonalne na kontakty z robotami. Ale oczywiście: pożyjemy – zobaczymy.

O ile ubędzie pracowników obsługi klienta, to przybędzie tych, którzy tych klientów mają zrozumieć i przekonać. Kasy w supermarketach staną się samoobsługowe, ale być może na hali supermarketów będzie więcej osób, które mogą doradzić jaki produkt wybrać. Za uzupełnienie towaru na półce będzie odpowiadać robot (pewnie taki, który nie będzie stwarzać zagrożenia dla ludzi), ale między tymi półkami być może będzie można spotkać specjalistów, którzy podzielą się poradą dietetyczną lub zademonstrują jak obsługuje się najnowocześniejszego robota kuchennego czy sprzątającego. Zwiększy się zapotrzebowanie na inżynierów sprzedaży, menedżerów, projektantów. Będziemy potrzebować więcej nauczycieli, mentorów czy coachów. Oby nie zabrakło lekarzy, pielęgniarzy, specjalistów opiekujących się dziećmi oraz osobami starszymi, a także psychoterapeutów.

Naturalnie, zmiany na poszczególnych rynkach nie będą jednorodne, tj. inaczej zmieni się struktura zatrudnienia w Indiach w porównaniu z krajami Europy zachodniej czy USA. Japonia i Chiny, mimo geograficznej bliskości, także będą realizować inne scenariusze. W dużym uproszczeniu, zgodnie z raportem MGI można będzie obserwować następującą zjawiska w zakresie popytu na pracę w poniższych kategoriach zawodowych:

 

Żródło: Bughin, J., Manyika, J., & Woetzel, J. (2017). Jobs lost, jobs gained: Workforce transitions in a time of automation. McKinsey Global Institute.
LINK DO ŹRÓDŁA

Zgodnie z powyższą grafiką można się spodziewać następujących trendów:

– prosta praca fizyczne – mocne spadki zapotrzebowania w rozwiniętych gospodarkach, bez z zmian w gospodarkach rozwijających się

– obsługa klienta – bez zmian wielkości popytu w krajach rozwiniętych i znaczne wzrosty w krajach rozwijających się

– skomplikowana praca fizyczna, w nieprzewidywalnym środowisku – niewielkie spadki w krajach rozwiniętych i niewielkie wzrosty w krajach rozwijających się, itd…

Powyższe podsumowanie dotyczy zmian netto, tj. różnicy między wzrostami a spadkami. Niewielkie zmiany lub brak zmian nie oznaczają brak ruchu w danym obszarze. Utrzymanie zbliżonego poziomu popytu na pracowników obsługi klienta w gospodarkach rozwiniętych oznacza w istocie bardzo duże ruchy związane z redukcją stanowisk w infoliniach czy kasjerów, ale zwiększy się liczba inżynierów sprzedaży, przedstawicieli handlowych oraz osób, które mają zadbać o komfort klientów.

Zapotrzebowanie na lekarzy będzie rosnąć wszędzie. Nauczyciele szkolni także powinni notować wzrosty popytu zarówno w gospodarkach rozwiniętych oraz rozwijających się. Wzrośnie zapotrzebowanie na inżynierów, w tym szczególnie na informatyków. Dobrze powinni się mieć architekci, projektanci i artyści, choć w tym ostatnim przypadku pewnie najtrudniej jest przewidzieć pomyślność zatrudnienia. Niewątpliwie warto się uczyć długo i wytrwale. Analiza PWC pokazuje bardzo silny związek między wykształceniem a ryzykiem automatyzacje danego zawodu – korelacja między wykształceniem a tym ryzykiem wynosi 0.554 (grafika poniżej).

 

Źródło: Hawksworth, J., Berriman, R., & Goel, S. (2018). Will robots really steal our jobs?: An international analysis of the potential long term impact of automation. PwC.
LINK DO ŹRÓDŁA

 

Przy okazji się wyborów politycznych (mimo tego żartu, dyskusji o bieżącej polityce wolałbym uniknąć J) warto zwrócić uwagę na plany wydatków na edukację różnych sił politycznych. Wysokość nakładów na szkolnictwo, obliczonych jako ich stosunek do PKB, wykazuje bardzo silny związek z ryzykiem automatyzacji istniejących stanowisk pracy – negatywna korelacja na poziomie -0.77. Podobna, choć słabsza jest zależność między wspomnianym ryzykiem a liczbą uczniów przypadających na jednego nauczyciela w szkołach podstawowych. Innymi słowy, im więcej poszczególne Państwa inwestowały w edukację, tym mniejsze jest prawdopodobieństwo, że osoby zatrudnione w tych krajach stracą pracę w wyniku postępującej automatyzacji. Patrząc na naszą cześć Europy niepokojąca jest wysoka siła związku między stopniem uprzemysłowienia (rozumianym jako udział osób zatrudnionych w firmach produkcyjnych w stosunku do wszystkich zatrudnionych) a ryzykiem automatyzacji pracy – korelacja 0.536 (grafika poniżej). Polskę może dotyczy to w mniejszym stopniu, ale udział zatrudnionych w przemyśle w takich krajach jak Czechy czy Słowacja wynosi prawie 30%.

 

Źródło: Hawksworth, J., Berriman, R., & Goel, S. (2018). Will robots really steal our jobs?: An international analysis of the potential long term impact of automation. PwC.
LINK DO ŹRÓDŁA

 

(Nie)przyjazne chatboty

 

Choć rozwój technologii i jej aplikacja mogą zaskakiwać w niektórych odsłonach, to w dalszym ciągu w wielu obszarach ludzie wydają się niezastąpieni. Mimo postępu w zakresie prac nad językiem naturalnym (NLP – natural language procesing; pojęcie języka naturalnego pozwala odróżnić ten rodzaj języka od języków sztucznych, np. tych, których używają programiści), nie wynaleziono do tej pory chatbota, który byłby tak sprawny, że nieodróżnialny od człowieka. Testu Turinga nie przeszedł w stu procentach jeszcze żaden chatbot. Test ten zawdzięcza swoją nazwę Alanowi Turingowi, który w 1950 opisał system, który miałby naśladować ludzkie myślenie. Na razie żaden z robotów nie oszukał sędziów w takim stopniu, aby uwierzyli oni, że bot jest człowiekiem. Od blisko 30 lat przyznawana jest nagroda Leobnera, której kryteria opierają się na teście Turinga. W tym roku, we wrześniu po raz kolejny wygrał Mitsuku (most humanlike chatbot), ale w dalszym ciągu nie zdołał on udowodnić, że jest człowiekiem. W zasadzie to ona i każdy może spróbować z nią porozmawiać https://www.pandorabots.com/mitsuku/ Ja próbowałem pogadać o wojnie z terroryzmem. Odpowiedzi były mało roztropne, co oczywiście nie oznacza od razu, że nie rozmawiałem z człowiekiem J Postęp w rozwoju chatbotów jest ewidentny i niewątpliwie można zauważyć, że w ostatnim 10-leciu powstały aplikacje, których ludzkie cechy są coraz bardziej wyraźne. W 2014 roku, program udający nastolatka, Eugene’a Goostmana, „oszukał” 1/3 sędziów, co wywołało żywą dyskusję na temat tego czy bot przeszedł test Turinga.

W zeszłym roku na łamach czasopisma Zarządzanie Zasobami Ludzkimi ukazała się analiza funkcjonalności kilku znanych chatbotów stosowanych w rekrutacji, której dokonała związana z Uniwersytetem Ekonomicznym w Katowicach, Agata Berdowska. Porównanie obejmowało następujące narzędzia: Watson (firmy IBM), Tasha (firmy Sutherland), Mya (firmy Firstjob), SGT STAR (chatbot U.S Army), Pounce (firmy AdmitHub, używany m. in. przez Uniwersytet Stanu Georgia), Emplocity (pierwszy polskojęzyczny chatbot). Niewątpliwą zaletą tych aplikacji jest ich wysoka wydajność – np. sierżant STAR, przez kilkanaście lat zadał ponad 11 milionów pytań. Analiza wykazała jednak, że boty dobrze wykonują podstawowe zadania, jak odpowiadanie na proste pytania (jak będzie przebiegał proces rekrutacji?, jakie są dostępne wakaty?), czy zadawanie prostych pytań (ile masz lat doświadczenia? jakie masz wykształcenie? jaki jest twój zawód? jakiej pracy szukasz?). Choć niektóre z botów starają aktywnie pozyskiwać pasywnych kandydatów a także zadawać pytania przesiewowe i dokonywać wstępnej oceny kandydatów (Watson i Mya), to ich użyteczność sprowadza się raczej do asystenta ds. rekrutacji, którego kompetencje nie wykraczają poza umiejętności początkującego stażysty. Oczywiście, systemy te mają tę przewagę, że nie mają gorszych dni, nie chorują a nawet jeśli udzielą dziwnej odpowiedzi, to kandydat pewnie nie pomyśli: „jak w tej firmie traktują ludzi?”.

 

 

Źródło: Berdowska, A. (2018). Wspomaganie procesu rekrutacji pracowników za pomocą chatbotów – analiza wybranych rozwiązań. Zarządzanie Zasobami Ludzkimi, 5(124)

 

Nawet jeśli chatboty będą coraz bliższe ludziom, nie oznacza to automatycznie, że pracodawcy zastąpią nimi handlowców czy rekruterów. Załóżmy, że inteligencja maszyn, także w wymiarze społecznym dorówna ludziom. Swoją drogą trudno mi uwierzyć, że będzie można niebawem swobodnie porozmawiać z robotem o sztuce oraz opowiadać sobie wzajemnie dowcipy. To założenie rodzi pytanie czy my będziemy chcieli obcować z robotami tak jak obcujemy z ludźmi? W obecnych czasach terminy customer experience czy employee/candidate experience robią zawrotną karierę. Czy w świetle postulatów o humanizacji stosunków zawodowych wprowadzanie robotów do komunikacji z pracownikami lub kandydatami do pracy ma sens? Doświadczenia takich firm jak Unilever pokazują, że ma. Oprócz ewidentnych korzyści ekonomicznych, opinia pracowników, którzy doświadczyli kontaktu z botami, jest z grubsza pozytywna. Agata Berdowska powołując się na badanie firmy Allegis, wskazuje, że „58% kandydatów było zadowolonych z interakcji z rozwiązaniami z zakresu SI na wczesnych etapach rekrutacji.” a „66% osób było zadowolonych z możliwości skorzystania z narzędzi SI do przygotowania się do rozmowy kwalifikacyjnej i umówienia spotkania z rekruterem„ Nie oznacza to, że zagrożeń nie ma. Są!

Naukowcy z Akademii Leona Koźmińskiego i Uniwersytetu SWPS (Aleksandra Przegalinska, Leon Ciechanowski, Mikołaj Magnuski)  oraz MIT (Peter Gloor) przeprowadzili bardzo ciekawe eksperymentalne studium polegające na badaniu psychofizjologicznych reakcji osób poddanych interakcji z chatbotem. Uczestnicy tego eksperymentu byli podłączeni do aparatu EMG (elektromiografia służy do diagnostyki czynności elektrycznej mięśni – w tym przypadku przedmiotem zainteresowania były ruchy brwi), RSP (respirometr – urządzenie służy do badania oddechu), EKG (pewnie większość z nas przechodzi takie badanie) oraz aparatu mierzącego reakcję skórno-galwaniczną. Badani byli podzieleni na dwie grupy. Pierwsza czatowała z komputerem wyłącznie za pomocą znaków tekstowych, tj. uczestnik pisał na klawiaturze, a robot odpowiadał tekstem pisanym. W przypadku drugiej grupy, awatar widoczny na ekranie komputera dodatkowo czytał swoje odpowiedzi. Oprócz pomiaru reakcji psychofizjologicznych uczestnicy wypełnili kwestionariusz, w którym mogli wyrazić swój stosunek do chatbota oraz ocenić jego podobieństwo do ludzkiej istoty. Wyniki kwestionariusza wyraźnie pokazały, że awatar wzbudził więcej negatywnych emocji niż zwykły, tekstowy chatbot. Nie dość tego – awatar był postrzegany jako mniej kompetentny. Jednocześnie uczestnicy uważali, że był mniej ludzki i dziwny (inhuman & weird), przy czym bardziej przypominał człowieka. Badanie reakcji psychofizjologicznych także wykazało istotne różnice między grupami, np. interakcja z awatarem prowadziła do podwyższenia tętna.  Odkryto interesujące związki z wynikami kwestionariusza, np. im chatbot był postrzegany jako mniej kompetentny, tym wywoływał silniejszą reakcję skórno-galwaniczną. Jednym zdaniem, obcowanie z tekstowym chatbotem było przyjemniejsze niż z awaterem. Jak to jednak jest, że im robot jest bardziej podobny do człowieka tym jest postrzegany jako bardziej „nieludzki” i wywołuje negatywną emocjonalną reakcję? Wyniki przytoczonego studium potwierdzają rezultaty innych badań, które opisują tzw. uncanny valley effect (tłumaczone jako dolina niesamowitości, zainteresowanych odsyłam do wikipedii https://en.wikipedia.org/wiki/Uncanny_valley). Badania z udziałem zarówno dorosłych jak i dzieci wykazały, że interakcja z maszyną czy innym obiektem, który nie przypomina człowieka jest przyjemniejsza w porównaniu do kontaktu z humanoidem. Są także badania, które podobne zjawisko dokumentują w odniesieniu do małp. Ciekawe są hipotezy, które tłumaczą ten efekt. Maszyna, która jest bardzo podobna do człowieka, ale jednak tym człowiekiem nie jest wywołuje reakcje podobne do tych wynikających interakcji z chorym człowiekiem (np. zarażonym patogenem), co z biologicznego punktu widzenia jest całkiem sensowne – unikając chorych, unikamy zarażenia. Są też inne wytłumaczenia, odnoszące się norm religijnych czy kulturowych i choć to bardzo ciekawe, to zbyt odległe od przedmiotu tego artykułu, aby wątek rozwijać. Niezależnie od biologicznej, ewolucyjnej czy kulturowej przyczyny efektu uncanny valley, autorzy wspomnianego studium wprost sugerują ostrożność w projektowaniu chatbotów, które do złudzenia przypominają ludzi „chatbots should not be designed to pretend to be human — at least not if they do so ineptly.”

 

Następny odcinek artykułu będzie w dalszym ciągu poświęcony ograniczeniom, które może napotkać automatyzacja… Będzie to ostatnia zaplanowana część artykułu.

 

Czego oczekują firmy od publikacji o zarządzaniu wiekiem

Dr Stanisław Wojnicki (SW Mentoring)

 

Zarządzanie wiekiem w polskich firmach staje się coraz bardziej istotną kwestią, co związane jest z czarnymi prognozami ZUS dotyczącymi trendów demograficznych w najbliższych 20 latach: społeczeństwo polskie szybko się starzeje, przybywa osób w wieku emerytalnym, rynek pracy się kurczy i coraz trudniej o pracowników. Jednocześnie młode pokolenia pracowników są mniej nastawione na poświęcanie się karierze zawodowej i mniej skłonne do lojalności wobec pracodawcy. W badaniach i publikacjach widać w ostatnich 10 latach wzmożone zainteresowanie tym zagadnieniem. Continue reading

Firma, która ujawnia ile płaci pracownikom, to wciąż rzadkość – prawo.pl

Artykuł pochodzi z serwisu prawo.pl

FILM – Wyzwania HR w czasach rewolucji przemysłowej 4.0 (Agata Kaczmarska)

Continue reading

Współczesne wyzwania firm a rola HR w organizacji

W dniu 26.09.2018 roku PSHR wspólnie z Akademią Leona Koźmińskiego zorganizowały debatę na temat „Współczesne wyzwania firm a rola HR w organizacji”.

 

W debacie tej wzięli udział:

– Norbert Biedrzycki – Wiceprezes Zarządu McKinsey Digital na Europę Środkowo-wschodnią,

– Tomasz Bławat – Prezes Zarządu Carlsberg Polska,

– Dr hab. Krzysztof Koszela – Członek Zarządu Colian

– Prof. Dr hab. Czesław Szmidt – Kierownik Studium Doktoranckiego ALK.

 

 

Mówiąc o najważniejszych współczesnych wyzwaniach dotyczących HR w polskich firmach uczestnicy debaty wymienili:

– rewolucję na rynku pracy (zanikanie niektórych zawodów i pojawianie się nowych, które wymagają innych kompetencji, umiejętności i wiedzy),

-nierównowagę pomiędzy jakością i liczbą pracowników emigrujących i przyjeżdżających do Polski,

– brak współpracy międzypokoleniowej,

– niski poziom zaangażowania i lojalności pracowników,

– trudności z utrzymaniem pracowników w firmach.

Po debacie odbyła się dyskusja, w której uczestnicy zadawali członkom panelu pytania i wypowiadali własne opinie. Z pewnością debata ta nasunęła uczestnikom wiele nowych idei, inspiracji i motywacji do dalszych przemyśleń.