🧠 #УмХорошоДваЛучше

Разбираем управленческий кейс

💼 Ситуация: сотрудник стал работать значительно быстрее благодаря ИИ. Коллеги считают это нечестным и требуют пересмотреть систему оценки.
❓ Вопрос: стоит ли менять KPI в эпоху ИИ?

Своими взглядами делятся Ксения Ильянович, эксперт по личной и командной эффективности, и Сергей Вепренцев, управляющий партнёр «Маркетика» и «Деловая репутация».

Ксения Ильянович уверена, что сильный руководитель оценивает не затраченное время, а достигнутый результат:

Для меня этот кейс звучит примерно так: "Этот нехороший человек пользуется Excel! Пусть как мы считает в столбик на листочке!"

Ну бред же?

ИИ - это один (!) из инструментов в работе, которые помогают приносить результат. К сожалению, многие компании все еще оцениваются сотрудников по количеству отработанных часов, следят за их экранным временем и т.п. вместо того, что оценивать по результату. Это действительно сложнее: нужно думать (а мы ох как не любим думать, слишком энергоемкое занятие) об общем результате работы команды, уметь его декомпозировать на результаты каждого своего сотрудника, понимать, что это результат можно измерить, по каким параметрам.

Если мы исходим из концепции "оценка по результату", то вам не важно, сколько часов работает сотрудник и откуда (задачи-то делаем качественно и в нужные сроки), какие инструменты использует (если они безопасные и легальные).

Я люблю этот подход за то, что он мотивирует сотрудника работать продуктивнее, потому что высвобожденное время он получит в свое распоряжение. Руководитель опосредованно влияет на то, как распорядится свободным временем сотрудник: возьмет еще задачу на развитие (потому что менеджер знает его цели и умеет мотивировать) или отдохнет (это тоже важно).

Поэтому ИИ не влияет на подход к оценке, если вы оцениваете результаты.

Другой вопрос, что мы можем и даже должны изучать опыт успешных сотрудников, чтобы понимать, что помогает им делать лучшие результаты. В данном случае, использование ИИ. Я бы подумала, как помочь остальным сотрудникам использовать нейросети для ускорения своей работы, возможно, попросила бы нашего эффективного сотрудника провести мастер-класс по этой теме, особенно если его мотивирует признание и профессиональное развитие.
Если же вы проводили обучение по ИИ, то это хороший индикатор эффективности команды: кто использует возможность, а кто просто потратил время и ресурсы компании. Делайте выводы)

Сергей Вепренцев подчеркивает, что внедрение ИИ требует не новых ограничений, а более зрелого управления:

История, когда сотрудник стал работать быстрее благодаря ИИ, — не повод ухудшать оценку его результатов. Наоборот, это кандидат на повышение или в команду, которая занимается развитием процессов. Если человек нашел более эффективный способ работать, его опыт нужно масштабировать на всю компанию.

Важно, что эффективность достигается не потому, что нейросеть работает вместо человека. ИИ — лишь инструмент. Решения, проверка результата и ответственность остаются за сотрудником.

Сегодня я часто вижу обратное: даже молодые специалисты начинают использовать нейросети только после того, как руководитель покажет им практический пример. Возраст сам по себе не означает готовность к изменениям.
KPI действительно стоит пересматривать, но не для тех, кто освоил ИИ, а для тех, кто игнорирует современные инструменты и снижает производительность компании. При этом внедрение ИИ требует большего контроля со стороны руководителя. Когда мышление полностью перекладывают на нейросеть, сначала растет скорость, а затем появляются серьезные ошибки. Выигрывает не тот, кто чаще использует ИИ, а тот, кто сочетает автоматизацию с профессиональной ответственностью.

💬 А как бы вы поступили в такой ситуации?
Делитесь своим мнением и предлагайте в комментариях свои кейсы, самые интересные из которых разберем отдельно.