Что показывает исследование Prosci об изменениях с ИИ

Недавнее исследование Prosci, в котором приняли участие 1 107 специалистов разных уровней, выявило масштаб вызовов, связанных с внедрением ИИ в организациях. Результаты оказались показательными:

• Главным препятствием оказалось владение пользователями новыми навыками — на это пришлось 38% всех отмеченных сложностей внедрения ИИ. Внутри этой группы: 22% — трудности с кривой обучения, 11% — сложности с формулировкой запросов, 6% — недостаточное обучение. На технические проблемы пришлось лишь 16%. Это отражает фундаментальное отличие от традиционных внедрений технологий, где на первом месте обычно стояли именно технические трудности.
• Разрыв доверия измерим. Исследование показало серьёзные различия в уровне доверия к ИИ среди разных групп сотрудников. Рядовые работники продемонстрировали минимальный уровень доверия (+0,33 по шкале от -2 до +2), тогда как у руководителей он оказался значительно выше (+1,09).
• Поддержка руководства определяет успех. В организациях, где внедрение ИИ прошло «очень гладко», характеристики лидерства радикально отличались: уровень поддержки со стороны руководителей составил +1,65, в то время как в компаниях с трудностями — всего -1,50.

Эти цифры подтверждают то, о чём давно говорят участники наших воркшопов: внедрение ИИ — это принципиально другой тип изменений, и традиционных подходов управления изменениями недостаточно.

8 ключевых отличий изменений, связанных с внедрением ИИ

За последние шесть месяцев Prosci повели серии воркшопов по внедрению ИИ с сотнями практиков управления изменениями из разных отраслей Северной Америки. На основе опросов и обратной связи от участников (экспертов в своих организациях) выявилось восемь устойчивых паттернов, которые отличают трансформации, связанные с ИИ, от традиционных инициатив по изменениям.

1. Проблема «бесконечной Фазы 2»

Традиционное управление изменениями строится на этапах с чёткими финальными точками. Внедрение ИИ ломает эту модель. Один из участников сказал: «ИИ меняется так быстро — за чем мы вообще пытаемся угнаться?» Другой описал это как «бесконечную Фазу 2».

Технология развивается стремительно, постоянно появляются новые возможности, и организациям приходится адаптировать внедрение в режиме реального времени. Ваши планы по управлению изменениями должны быть гибкими и адаптивными, а не одноразовыми. Закрепление изменений превращается в процесс постоянной готовности, а не в конечную цель.

Успешные практики включают адаптивные, модульные планы управления изменениями и поддержку для спонсоров, чтобы они сохраняли вовлечённость на протяжении более долгих и менее предсказуемых сроков.

2. Вопросы безопасности меняют управление рисками

ИИ привносит новые уровни рисков, с которыми традиционное управление изменениями сталкивается редко. Участники воркшопов отмечали «повышенное внимание к вопросам безопасности» и то, что «индивидуальная ответственность и снижение рисков выходят на первый план».

ИИ решения могут случайно раскрывать конфиденциальные данные, генерировать недостоверную информацию или создавать новые уязвимости. Последствия в таких сферах, как здравоохранение, финансы или юрисприденция, могут быть крайне серьёзными.

Поэтому управление рисками должно быть встроено напрямую в каждое действие по управлению изменениями. Кампании по информированию должны уделять первоочередное внимание ответственному поведению наряду с внедрением инструментов. Учебные программы необходимо изначально насыщать сообщениями, связанными с безопасностью, а не добавлять их в конце как дополнение.

3. Этика и модель управление выходят на первый план

В отличие от традиционных внедрений технологий, решения, принимаемые ИИ, могут закреплять предвзятость, генерировать дезинформацию или влиять на жизнь людей способами, которые не сразу заметны. Участники воркшопов неоднократно поднимали темы «этического и ответственного использования» и «этики и предвзятости» как ключевые вызовы.

Формирование понимания должно включать не только операционные изменения, но и явный акцент на этические аспекты. Коалиции спонсоров должны демонстрировать этичное поведение, формируя организационный ориентир.

Практики, смотрящие вперёд, создают каналы обратной связи, чтобы выявлять и устранять этические риски на раннем этапе, и интегрируют обновления политик прямо в процесс обучения.

4. Переход к индивидуализированному обучению

Традиционные подходы к обучению оказываются недостаточными при внедрении ИИ. Эта технология требует персонализированного, самостоятельного обучения для формирования необходимой грамотности. Как отметил один из экспертов, организациям важно «строить компетенции для устойчивости и гибкости, чтобы вовлекаться в непрерывное обучение».

Инструменты ИИ применяются по-разному в зависимости от ролей, отделов и конкретных сотрудников. Маркетолог может использовать ИИ для создания контента, а финансовый аналитик — для обработки данных. Универсальные программы обучения не способны эффективно охватить такое разнообразие.

Успешные практики предлагают разные траектории обучения: академии ИИ, сети взаимного обучения, хабы с ресурсами, доступные сотрудникам по их запросам.

5. Масштаб и сложность требуют взглядa на уровень всей организации

Внедрение ИИ часто одновременно затрагивает несколько подразделений без чётких границ. Участники воркшопов описывали это как «масштаб всего происходящего — изменения, скорость и т.д.», добавляя, что у ИИ «потенциально нет ограничений».

Традиционные проектные подходы к управлению изменениями не справляются с таким охватом. Для внедрения ИИ необходим взгляд на уровне всей организации: более широких оценок влияния и коалиций спонсоров из числа высшего руководства.

Сложность здесь не только техническая - она организационная. Внедрение ИИ запускает цепную реакцию изменений в бизнес-процессах, системах принятия решений и организационных структурах.

6. Навигация в условиях неопределённости будущего состояния

Традиционное управление изменениями хорошо работает, когда есть чётко определённое текущее состояние и ясно сформулированное целевое. Внедрение ИИ ломает эту модель. Участники воркшопов отмечали: «нет чёткой картины завтрашнего дня» и «сложно ясно описать будущее состояние».

Возможности ИИ развиваются настолько быстро, что организации не могут предсказать, как именно будут использовать технологию через полгода. Решение - не ждать ясности, а готовить людей к тому, чтобы уверенно действовать в условиях неопределённости.

Практики выстраивают коммуникацию вокруг вех и промежуточных успехов, а не конечных целей, и опираются на стратегическое видение компании, чтобы люди сохраняли ориентир даже при изменении тактики.

7. Новые формы сопротивления требуют новых ответов

ИИ вызывает особые формы сопротивления, которые выходят за рамки привычных вещей. Участники воркшопов описывали «новые и иные формы сопротивления, основанные скорее на страхе: перед рисками, неизвестным, потерей значимости, социальными последствиями».

Эти страхи глубже и личнее. Люди переживают не только о том, чтобы освоить новые процессы, но и о своей фундаментальной роли в мире, где присутствует ИИ.

Стандартные техники управления сопротивлением здесь уже недостаточны. Специалистам в управлении изменениями нужно работать с эмоциональными факторами, а не только с процессуальными барьерами. Формирование желания поддерживать изменения становится сложнее, потому что воспринимаемая угроза выглядит экзистенциальной.

8. Изменение ролей и динамики работы

ИИ серьёзно влияет на роли, обязанности и динамику работы. Участники отмечали значительные последствия для «будущего рабочих ролей» и «разницы в знаниях и навыках между командами».

Речь идёт не просто об освоении новых инструментов - это фундаментальный пересмотр организации труда. ИИ меняет то, на что люди тратят время, какие навыки им нужны и как они создают ценность.

Практики разрабатывают карты будущих ролей, показывающие, как ИИ дополняет человеческие способности, и формируют организационный нарратив партнёрства с ИИ, а не конкуренции с ним.

Ранние тревожные признаки и индикаторы успеха

Наше исследование выявило чёткие закономерности, которые отличают успешные внедрения ИИ от проблемных. Организации, где процесс прошёл «очень гладко», демонстрируют совершенно иные характеристики:

• Разрыв в экспериментировании. Там, где внедрение шло успешно, активно поощряли пробовать новые инструменты. В организациях, которые «двигались вперёд с трудностями», поощрение было умеренным. А в тех, кто сталкивался с серьёзными проблемами, напротив, использование новых инструментов скорее подавлялось. Это один из сильнейших индикаторов успеха при внедрении ИИ.
• Лидерство и культурное согласие. В успешных организациях наблюдается сильная поддержка руководства и культура, которая реально поддерживает изменения, связанные с ИИ.
• Баланс открытости данных. Компании, где внедрение прошло гладко, демонстрировали более высокий уровень открытости данных по сравнению с проблемными организациями, показывая важность баланса между безопасностью и доступностью.

Тревожные сигналы, на которые стоит обратить внимание:

• Руководители выражают высокую уверенность, тогда как рядовые сотрудники сопротивляются
• Вопросы безопасности рассматриваются отдельно от управления изменениями
• Программы обучения не учитывают специфику применения ИИ в разных ролях
• Экспериментирование подавляется, а не стимулируется в безопасной форме

Адаптация инструментов управления изменениями

Традиционные инструменты управления изменениями требуют продуманной адаптации для успеха внедрения ИИ. Модель Prosci ADKAR сохраняет актуальность, но формирование понимания должно включать этические аспекты и ожидание непрерывного обучения, а не только операционные изменения.

Стратегия коммуникаций должна делать акцент на промежуточных результатах, а не конечных целях, одновременно учитывая измеримый разрыв в доверии между уровнями организации. Подходы к обучению должны отходить от универсальных форматов и переходить к персонализированным траекториям, которые развивают гибкость наряду с техническими навыками.

Самое важное - требования к спонсорству выходят за рамки отдельных проектных спонсоров и распространяются на коалиции топ-руководителей, которые могут сохранять вовлечённость и демонстрировать этичное использование ИИ на протяжении более долгих и непредсказуемых циклов.

Подготовка к непрерывной эволюции ИИ

Внедрение ИИ - это не конечная точка, а постоянное путешествие по формированию организационных возможностей. Наиболее успешные компании рассматривают управление изменениями, связанными с ИИ, как ключевую компетенцию, а не единоразовый проектный результат.

Это означает развитие внутренней экспертизы в специфических паттернах изменений, связанных с ИИ, формирование организационной гибкости для постоянной адаптации и создание культуры, которая принимает, а не отвергает эволюцию, управляемую ИИ.

Успех внедрения ИИ в большей степени зависит от управления человеческой стороной изменений, чем от сложности самих технологий. Для специалистов по управлению изменениями, готовых адаптировать свои подходы, это не только серьёзный вызов, но и уникальная возможность продемонстрировать стратегическую ценность своей профессии.

Стратегическая инвестиция в адаптацию

Внедрение ИИ - это больше, чем техническая реализация. Это трансформация того, как люди работают, создают инновации и приносят ценность бизнесу. Путь к успеху требует выверенной стратегии: вовлечения сотрудников, согласованности руководства и интеграции ИИ в рабочие процессы.

Источник: https://www.prosci.com/blog/8-ways-ai-driven-change-is-different