Динамика команд после ИИ

Современный дискурс об ИИ в значительной степени строится вокруг предположения о его неизбежности. В подобных обсуждениях качество моделей воспринимается как последний оставшийся барьер, а основной вопрос формулируется в терминах сроков и масштабов внедрения. Это характерно как для радикальных прогнозов, обещающих появление «суперинтеллекта» в ближайшие годы, так и для более прагматичных заявлений об экономическом эффекте ИИ в государственном и корпоративном секторах.

Вслед за этим возникает дискурс осуществимости, в котором обсуждается, каким образом сделать неизбежное реальностью. При этом сама предпосылка неизбежности редко подвергается сомнению. Автор предлагает сместить фокус обсуждения и задать другой вопрос - вопрос желательности. Не о том, можем ли мы внедрить ИИ, а о том, какие формы работы и взаимодействия мы хотим поддерживать с его помощью.

Использование ИИ неизбежно смещает внимание в сторону того, что поддаётся формализации и измерению. Алгоритмы хорошо работают с текстами, кодом, изображениями, документами - с тем, что может быть представлено в виде артефактов. Однако значительная часть реальной работы команд не сводится к их созданию.

Ключевые усилия команд направлены на координацию, выравнивание понимания, обсуждение целей, работу с неопределённостью, ограничениями и рисками. По мере роста систем и организаций именно эти невидимые, трудно измеримые аспекты начинают играть определяющую роль. Они имеют социальную и политическую природу и редко отражаются в формальных показателях.

ИИ, усиливая производство видимых результатов, систематически продвигает измеримое за счёт нематериального. Это не означает, что такие эффекты являются ошибочными или вредными сами по себе, но они имеют цену, которую необходимо осознавать.

В среде, активно работающей с ИИ, получила распространение идея о том, что небольшие команды или даже отдельные специалисты, усиленные ИИ-инструментами, способны достигать результатов, ранее доступных только крупным организациям. Эта идея часто иллюстрируется тезисом о том, что настоящие прорывы и инновации возникают в малых группах, глубоко согласованных в видении и обладающих высокой компетентностью.

Согласно этому подходу, ИИ рассматривается как средство радикального усиления индивидуальных способностей, позволяющее маленькой команде сохранить компактность, но при этом значительно увеличить влияние. Усиление представляется регулятором, который ранее был недоступен, а теперь может быть «повёрнут» в сторону кратного роста продуктивности.

Однако утверждение о том, что усиление отдельных участников автоматически приводит к усилению команды, требует серьёзных доказательств. Несмотря на интуитивную привлекательность этой идеи, в ней содержится риск упрощения сложной социальной системы до суммы индивидуальных вкладов.

Распространённый аргумент в пользу ИИ заключается в том, что если работа команды заключается в создании артефактов, то способность производить их в большем объёме неизбежно является преимуществом. Действительно, артефакты могут быть чрезвычайно полезны и играют важную роль в координации и передаче знаний.

Однако артефакты не являются самой работой. Увеличение их количества не означает автоматического улучшения способности команды справляться с конфликтующими целями, неопределённостью или организационной политикой. Более того, рост числа артефактов может усилить нагрузку на согласование, поддержку и контроль, тем самым усложнив работу, которая ранее оставалась управляемой благодаря малому масштабу команды.

Контекст в командной работе не сводится к объёму доступной информации. Он включает понимание причин принятых решений, рассмотренных альтернатив, сделанных компромиссов и существующих напряжений. Значительная часть этого знания является неявной, распределённой между участниками команды и формируется исключительно через совместную деятельность и обсуждение.

ИИ может помочь восстановить или обобщить информацию, но он не способен автоматически воссоздать коллективное понимание. Это понимание возникает в процессе взаимодействий, споров, согласований и совместной рефлексии, которые не могут быть полностью заменены автоматизированными средствами.

Систематическое усиление отдельных аспектов работы неизбежно влияет на динамику команд. Ограничения по скорости производства ранее служили естественным механизмом замедления, вынуждая команды чаще останавливаться и договариваться. Снижение этих ограничений ускоряет принятие решений, но не гарантирует повышения их качества.

Кроме того, неравномерное владение ИИ-инструментами может изменить баланс влияния внутри команды. Участники, наиболее эффективно использующие ИИ, получают возможность непропорционально воздействовать на направление работы. Эти сдвиги редко являются осознанными или злонамеренными, но они постепенно трансформируют характер взаимодействий.

Снижение стоимости изменений создаёт ощущение гибкости, но одновременно повышает риск частых поворотов без достаточного осмысления исходных предположений. В результате может возникнуть иллюзия прогресса, не сопровождающаяся ростом стратегической ясности.

ИИ не существует вне организационного контекста. Он неизбежно встраивается в существующие структуры власти, стимулы и нормы. В командах, где ценится совместное мышление и открытое обсуждение, ИИ может усилить эти практики, становясь инструментом коллективной рефлексии. В иерархических системах он, напротив, может ускорить принятие поверхностных решений и подавление несогласия.

Поэтому разговор об ИИ не может быть отделён от разговора об организационном дизайне и лидерстве. Технологические эффекты часто оказываются отражением уже существующих культурных и структурных особенностей.

Ключевой вопрос заключается не в том, способны ли мы использовать ИИ для усиления отдельных людей. Эта способность уже существует. Существеннее то, какие формы работы и взаимодействия мы выбираем усиливать.

ИИ является мощным рычагом. Его применение может либо поддержать развитие коллективного мышления и способности команд справляться со сложностью, либо подорвать те элементы совместной работы, значение которых остаётся недооценённым. Осознанность в выборе того, что именно усиливается, становится критически важной.

Оригинальная статья: Duncan Brown - Team dynamics after AI | Mechanical Survival
https://mechanicalsurvival.com/blog/team-dynamics-after-ai/
Текст опубликован в переводе. Все идеи и формулировки принадлежат автору оригинала.