Як навчити команду працювати з ШІ й не розучитися думати — колонка HBR
Режим читання збільшує текст, прибирає всю зайву інформацію зі сторінки і дозволяє зосередитися на матеріалі. Тут ви можете вимкнути його в будь-який момент.
ШІ швидко видає готові відповіді, але водночас відучує працівників перевіряти факти та пропонувати альтернативні ідеї. У результаті компанії скорочують витрати на юніорів, але й втрачають людей, здатних помітити помилку в даних чи зрозуміти контекст проблеми.
У статті Harvard Business Review науковці спираються на дослідження MIT, Wharton та INSEAD і практики AstraZeneca й Google, щоб показати: стандартний формат чат-бота «запитання — відповідь» звужує мислення. Вони пропонують конкретні інструменти — від сесій без ШІ до нових інтерфейсів — які змушують команди думати самостійно, а не просто споживати згенерований контент.
Матеріал українською мовою підготувало Бюро перекладів для бізнесу MK:translations. Ми публікуємо адаптований та скорочений переклад.
Більшість організацій розуміє, наскільки важливо мати працівників, які здатні на більше, ніж просто виконувати вказівки чи застосовувати правила. Люди з критичним мисленням ставлять запитання та піддають сумніву припущення — і ця поведінка є ключовою для організаційної гнучкості та інновацій. Однак дедалі більше досліджень свідчить: використання штучного інтелекту може підточувати саме цю здатність.
Щоб допомогти компаніям протидіяти цій проблемі, ми [науковці — ред.]спираємося на наявні дослідження в галузі менеджменту, когнітивної науки та людино-комп’ютерної взаємодії, а також на вивчення впливу технологій на роботу в організаціях і результати інтерв’ю з керівниками компаній, що активно експериментують із різними підходами до впровадження ШІ. На основі цих джерел ми пропонуємо нову систему координат для проєктування, впровадження та застосування ШІ — таку, що заохочуватиме різноманітність думок і критичне мислення в довгостроковій перспективі.
Організаціям варто зосередитися на двох ключових організаційних ризиках, пов’язаних з ерозією критичного мислення: втраті експертизи та втраті епістемічного плюралізму Епістемічний плюралізм — розмаїття підходів, поглядів і способів пізнання світу. У контексті бізнесу це означає здатність команди дивитися на одну проблему з різних точок зору, а не покладатися на єдиний шаблонний підхід. . Ці ризики здатні суттєво підривати здатність компаній залишатися гнучкими та інноваційними. Лідерам необхідно визнати, що технології не є нейтральними — вони можуть формувати способи нашого мислення й взаємодії у негативному ключі. Тому керівникам слід дивитися далі за короткострокові вигоди на кшталт підвищення ефективності й зниження витрат, натомість заохочуючи користувачів не сприймати функції технологій як щось само собою зрозуміле, а експериментувати, щоб формувати ШІ, а не бути сформованими ним.
Як ШІ формує мислення
Ще до вибуху генеративного ШІ низка досліджень вже вказувала на те, що технології можуть негативно впливати на критичне мислення фахівців. Зокрема, етнографічне дослідження інвестиційних банкірів, проведене Каллен Ентоні у 2021 році, описало феномен так званої «чорної скриньки»: працівники довіряли аналітичним інструментам, не розуміючи, як ті працюють, — і це поступово призводило до втрати професійної експертизи. Нещодавні дослідження підтвердили та суттєво поглибили ці висновки, засвідчивши, що використання ШІ здатне підривати здатність людей критично оцінювати отриману інформацію.
У науковій спільноті дедалі частіше говорять про когнітивне розвантаження — делегування мисленнєвих завдань технологіям — і навіть про «когнітивну капітуляцію», тобто повну відмову від самостійного критичного аналізу на користь автоматизованих відповідей.
Дослідження MIT Media Lab 2025 року, присвячене когнітивним наслідкам використання великих мовних моделей, і дослідження Вортонської школи бізнесу 2026 року, що аналізувало вплив упровадження ШІ як третьої когнітивної системи, — обидва свідчать про тривожну тенденцію: люди, які регулярно використовують ШІ, схильні некритично сприймати результати його роботи, не перевіряти їх і не проводити власних досліджень. Хоча довгостроковий вплив на когнітивні здібності ще належить оцінити в повному обсязі, ці результати вже сьогодні чітко вказують на те, що систематичне використання ШІ помітно впливає на організаційні спроможності.
Насамперед, багато дослідників стурбовані тим, що використання ШІ призведе до деконтекстуалізації експертизи в організаціях. Суть аргументу полягає в тому, що хоча ШІ легко отримує доступ до фактів і даних, він не здатний контекстуально інтерпретувати та осмислено застосовувати знання. Дані часто містять нюанси, які можуть розпізнати лише люди з інтуїцією, емоціями та живим досвідом у кількох фахових сферах. Ми бачимо певні закономірності в даних саме тому, що маємо безпосередній досвід і контекст для їх розуміння. Штучний інтелект не має безпосереднього досвіду взаємодії з даними, а тому систематично ігнорує нюанси, очевидні для досвідченого фахівця.
Наприклад, той факт, що ШІ здатний скласти адвокатський іспит, ще не означає, що він розуміє всі тонкощі судової системи: її стейкхолдерів, особливості сприйняття різних справ і їхні причини, або те, як інші сфери знань пов’язані з правом. Така деконтекстуалізація правової експертизи породжує реальні ризики, адже без розуміння як конкретної справи, так і нюансів судової системи юристи, які покладаються на ШІ-експертизу, можуть неправильно інтерпретувати докази й припускатися серйозних помилок у своїй практиці.
Одне з нещодавніх досліджень INSEAD і NTT Data вказує, що залежність від ШІ фактично підвищує значущість людей, які здатні — на основі глибокої фахової експертизи — валідувати результати ШІ, адаптуватися до нових ситуацій і планувати дії на випадок потенційних проблем. Водночас існує й інша, не менш серйозна загроза: скорочуючи позиції початкового рівня для зниження операційних витрат, організації ризикують у найближчому майбутньому втратити резерв менеджерів середньої ланки, на контекстуальне розуміння яких вони наразі спираються. Це створює парадоксальну ситуацію: намагаючись заощадити сьогодні, компанії можуть позбавити себе критично важливих кадрів завтра.
Крім того, ШІ заохочує гомогенне мислення Гомогенне мислення (від грецького homogenes — однорідний) — це однотипне, одноманітне або шаблонне мислення, коли люди в групі починають думати однаково, генерувати схожі ідеї та дивитися на проблеми під одним і тим самим кутом. . Низка досліджень продемонструвала, що великі мовні моделі схильні зменшувати різноманітність ідей — частково через те, що вони фіксуються на першій згенерованій ідеї та мають стійку тенденцію до усереднення. Це підштовхує користувачів ігнорувати неочікувану або непередбачену інформацію, хоча саме несподіване є каталізатором креативних інсайтів та нестандартних рішень.
Відтак використання генеративного ШІ сприяє розвитку інтелектуальних монокультур, яким бракує того розмаїття досвідів і перспектив, що є необхідним для інноваційної спроможності організацій. Це також може серйозно знижувати організаційну гнучкість, оскільки люди з більшою ймовірністю пропускатимуть сигнали зовнішнього середовища, що закликають до змін та адаптації.
Отже, як контролювати ці ризики? Існує багата й добре розроблена наукова література про працю та технології в організаціях, яка пропонує можливі відповіді. Зокрема, вона розглядає технології як щось, що завжди інтерпретується й завжди є контекстуальним — тобто може бути адаптоване та переформоване самими користувачами відповідно до їхніх потреб і завдань.
Як люди можуть формувати ШІ
Наративи, що домінують навколо генеративного ШІ, зазвичай подають його як єдиний інструмент із інтерфейсом чат-бота, до якого люди звертаються, щоб отримати відповідь. Поширені рекомендації зводяться до того, що для кращих відповідей потрібно навчитися краще формулювати промпти й частіше користуватися ШІ. У цьому підході немає нічого принципово неправильного — навчитися ставити кращі запитання справді корисно. Однак це суттєво не зменшить ризики, про які йшлося вище. Для реального зниження ризиків потрібно ставитися до технології не просто як до інструменту, а як до частини складної системи, яку людина здатна формувати та переналаштовувати. А це означає — знаходити способи проєктувати робочі середовища з підтримкою ШІ, що зберігають людську агентність і лідерство.
Спираючись на результати експериментів із ШІ та іншими технологіями, проведених організаціями, які ми вивчали або з якими безпосередньо працювали, ми пропонуємо три можливі шляхи досягнення цієї мети.
Переверніть ШІ з ніг на голову
Давньогрецький філософ Сократ ставив учням запитання, щоб підвести їх до самостійного пошуку відповіді на філософську проблему — або, в деяких випадках, до визнання власного незнання. Цей класичний підхід можна застосувати й до ШІ. Замість того щоб просити ШІ дати готову відповідь, можна використовувати його як засіб для стимулювання власного мислення та поглиблення розуміння проблеми. Розгляньмо два конкретні приклади.
Програма Prompt with Me Challenge від AstraZeneca. Запущена великою фармацевтичною компанією AstraZeneca в серпні 2025 року, ця 10-денна програма коротких вправ була спрямована на заохочення працівників експериментувати зі ШІ задля розвитку їхньої здатності мислити критично. Понад 1500 учасників з усієї компанії навчилися не просто писати промпти, а — що значно важливіше — писати промпти так, щоб більше дізнаватися та копати глибше. Відгуки учасників засвідчили, що програма допомогла переосмислити стосунки зі штучним інтелектом: «Цей підхід допоміг побачити нові ракурси, поставити під сумнів мої припущення й спонукав до саморефлексії перед будь-якою подальшою розмовою», — зазначив один із учасників.
За словами очільника напряму розвитку компетенцій AstraZeneca, доктора Бонні Чеук, та керівника стратегії й інновацій у сфері корпоративного ШІ, доктора Мацея Шимашека, «програма швидко масштабувалася по всій організації — команди й підрозділи долучалися та додатково адаптовували її під різні робочі процеси, функції й ШІ-інструменти». Пілотна версія 2025 року здобула срібну нагороду Brandon Hall у категорії кращих програм навчання. Через рік після запуску Prompt with Me впровадили понад 50 команд і функціональних напрямів, а тисячі працівників успішно пройшли програму.
Хакатон BUILD2GETHER AI–SDG. Кілька місяців тому команда дослідників з ETH Zürich та NTU Singapore провела масштабний експеримент із використанням ШІ під час 24-годинного хакатону, організованого в Sairam Institutions, за участі близько 2000 осіб у майже 500 командах. Команди отримували різні типи зворотного зв’язку від ШІ щодо своїх пропозицій для проєктів, спрямованих на досягнення Цілей сталого розвитку ООН.
Половина команд отримувала відгуки про те, як вдосконалити їхні ідеї для кращого досягнення визначених цілей. Інша половина отримувала зворотний зв’язок принципово іншого характеру: він вказував на дублювання між їхніми пропозиціями та вже реалізованими проєктами, заохочуючи команди відмовитися від очевидних рішень та експериментувати з альтернативними ідеями. Дослідники виявили надзвичайно цікаву закономірність: коли ШІ спонукав учасників другої групи ставити під сумнів свої пропозиції й допомагав чітко розрізнити, які елементи є справді новими, а які вже існують, — ці команди генерували значно ширший спектр більш інноваційних та оригінальних ідей.
Зрозумійте, де й коли доречно використовувати ШІ
Формуючи межі управління ШІ, компанії зазвичай зосереджуються на оптимізації впровадження — тобто шукають місця, де можна імплементувати ШІ для підвищення продуктивності. Натомість їм варто замислитися над протилежним запитанням: де й коли ШІ використовувати не слід? Ми пропонуємо керівникам розглянути кілька практичних підходів.
Створюйте простір для вільного мислення без ШІ. Ця стратегія натхненна минулими ініціативами з протидії інформаційному перевантаженню електронною поштою. Наприклад, у 2007 році Intel провела пілотний проєкт із групою інженерів для подолання інформаційного перевантаження: один день на тиждень їм рекомендували не користуватися електронною поштою. Компанія йшла слідом за іншими організаціями, такими як Deloitte чи U.S. Cellular, які також раніше експериментували з днями або тижнями без електронної пошти.
Аналогічно, організації та менеджери можуть заохочувати працівників відмовлятися від використання генеративного ШІ протягом певних часових блоків або надавати їм «шлюзові інтерфейси, які відкривають доступ до ШІ-допомоги лише після того, як користувач самостійно внесе свій контекст та попередній аналіз». Окрема група дослідників також описала показовий кейс австралійського телекомунікаційного оператора, який вимагав від менеджерів середньої ланки проводити «стратегічні сесії без ШІ» перед використанням будь-яких ШІ-інструментів, змушуючи їх спочатку розробляти стратегічні плани виключно на основі власного судження, досвіду та знання контексту.
Ставте людську агентність у центр. Всюдисутність технологій у поточних стратегіях розвитку та зростання іноді настільки сильно впливає на рішення й структуру організації, що їх використання стає безальтернативним і непідвладним жодному сумніву. Забезпечити можливість людей формувати технології починається з того, щоб дати працівникам — особливо тим, хто перебуває на початкових позиціях, — шанс напрацювати глибоку експертизу та контекстуальне знання, вимагаючи від них виконувати конкретні завдання без будь-яких ШІ-інструментів.
Згадаймо дослідження Каллен Ентоні про молодших банкірів. Вона виявила, що ті, хто вчився розуміти процес через самостійну практику, значно краще справлялися з роботою. Вони з більшою ймовірністю помічали помилки й пропонували альтернативні рішення. Але розуміння процесу є критично важливим не лише для молодших фахівців — воно має не менше значення і для менеджерів середнього та вищого рівнів.
Ентоні також виявила суттєві відмінності серед старших банкірів: одна група ставилася до алгоритмічних технологій лише як до інструменту для генерації результатів, тим самим поступово послаблюючи свою власну експертизу; інша група осмислювала різні використовувані технології й ретельно аналізувала, як вони впливають на їхню повсякденну роботу. Саме представники другої групи змогли поглибити свою експертизу та конструктивно взаємодіяти з молодшими аналітиками: просили їх обґрунтовувати вибір інструментів і детально пояснювати припущення та розрахунки, що стояли за представленими цифрами.
На ширшому організаційному рівні дослідження технологій і праці переконливо продемонстрували, що ефективне впровадження нових технологій передбачає перепроєктування робочих процесів з опорою на знання та практичний досвід працівників. Цей підхід ілюструє, зокрема, експертний звіт, підготовлений за підтримки Міністерства праці Іспанії, який демонструє виняткову важливість залучення працівників підприємств до дискусій та прийняття рішень щодо впровадження ШІ на їхніх робочих місцях.
Обробляйте паралельно. У деяких ситуаціях може бути надзвичайно корисно залучити ШІ та команду людей до виконання одного й того самого завдання паралельно й незалежно один від одного. Після завершення роботи команда і ШІ можуть об’єднати свої результати для створення гібридного продукту, що поєднує переваги обох підходів. Наприклад, With Company — консалтингова компанія з трансформаційного дизайну, що базується в Лісабоні, — вже кілька років послідовно експериментує з паралельною обробкою у стратегічних і креативних проєктах.
В одному з ранніх експериментів 2024 року, виконаному для стартапу на ранній стадії, дві команди працювали над одним і тим самим брендинговим завданням паралельно: одна використовувала більш традиційний дизайн-процес, а інша активно спиралася на робочі процеси з підтримкою ШІ. Команда з ШІ-підтримкою згенерувала близько 1700 зображень, перш ніж дійшла до фінальної пропозиції, — це радикально розширило простір дослідження й прискорило дивергенцію. Команда, що працювала традиційно, без ШІ, виробила значно менше варіантів, проте вони вирізнялися більшою когерентністю, гострішими наративами та глибшим контекстуальним фреймінгом від самого початку роботи.
Зрештою обрали пропозицію команди, що працювала без ШІ, але загальний урок для With Company виявився значно глибшим за результат конкретного проєкту: паралельна обробка наочно виявила відмінності у відносних перевагах ШІ та людських команд на різних етапах креативного процесу. ШІ виявився корисним для транскрибування, синтезу, швидкого дослідження та розширення простору можливостей, тоді як формування межі, пріоритизація й винесення суджень досі значною мірою залежали від людської інтерпретації та контекстуального розуміння.
Відтоді With Company продовжує активно експериментувати з паралельною обробкою у багатьох подальших проєктах, поглиблюючи своє розуміння того, як саме ШІ та людські команди найкраще доповнюють одне одного.
Спробуйте інші інтерфейси
Більшість генеративних ШІ та великих мовних моделей побудована навколо дизайну чат-бота, який у більшості контекстів пропонує формат взаємодії «запитання — відповідь». Відповідь зазвичай являє собою великий масив тексту, де користувачу доводиться продиратися крізь маркіровані списки, щоб відшукати потрібну інформацію. Проте цей формат інтерфейсу не підходить для всіх ситуацій і типів завдань.
Часто інтерфейс чат-бота перетворюється на дуже хаотичну «розмову», де, наприклад, великий узагальнений текст, згенерований ШІ, спрощується, реструктурується та реінтерпретується офісним працівником, якого пригнічує обсяг представленої інформації. А потім генеративний ШІ лише посилює цю плутанину, відповідаючи на реінтерпретацію у спосіб, що структурно імітує спрощену відповідь працівника.
Дослідження у сфері людино-комп’ютерної взаємодії вже давно поставили під сумнів ідею про те, що єдиний інтерфейс комп’ютера — це клавіатура й мишка. Так само ми можемо і маємо поставити під сумнів укорінене уявлення, що ШІ — це виключно чат-бот.
Одна з нещодавніх наукових робіт запропонувала відмовитися від концепції «безфрикційного інтерфейсу користувача» й замінити його принципово іншим підходом: інтерфейсом, що надає необроблені дані та конкурентні докази, змушуючи користувача самостійно осмислювати наявну інформацію й обмірковувати запропоновані альтернативи, замість пасивного споживання готових відповідей.
Емпіричні дані свідчать, що такі складніші інтерфейси добре працюють у контекстах на кшталт математики чи програмування, де користувачі вже є досвідченими фахівцями. Наприклад, компанія Google зауважила, що поточні чат-інтерфейси не підтримують складний багатовимірний та ітеративний процес математичних досліджень.
Щоб заповнити цю прогалину, компанія розробила інструмент під назвою «AI Co-mathematician» — рішення з гнучким інтерфейсом, який допомагає математикам розвивати свої робочі потоки, а також перевіряти доведення та виявляти помилки. Цей інструмент значно краще підтримує ітеративний математичний процес завдяки системі анотацій, що візуалізує різні кроки міркування й робить процес логічного виведення прозорішим та доступнішим для перевірки. Подібні інструменти наочно демонструють важливу річ: ШІ більше не мусить бути тим типовим універсальним чат-ботом, яким ми його наразі знаємо й використовуємо.
Висновок
З подальшим впровадженням ШІ в організаціях керівники мають вийти за межі хайпу та сформувати цілісний і збалансований погляд на використання штучного інтелекту в робочих процесах. Щоб підтримувати працівників як активних виробників знань, а не пасивних споживачів ШІ-генерованого контенту, організаціям необхідно вести стратегічне експериментування зі ШІ — з метою визначити, як саме використовувати технологію для підтримки роботи, збереження фахової експертизи та розвитку різноманітного мислення. Штучний інтелект має надавати людям сили діяти самостійно, а не підміняти їхнє мислення та судження.
Більше про це
6 способів перетворити стрес на перевагу — колонка HBR
Будь-яку статтю можна зберегти в закладки на сайті, щоб прочитати її пізніше.
Партнерські матеріали
