Luin Harvard Business Review:n artikkelin How Gen AI Could Change the Value of Expertise. Siinä käsitellään sitä, miten Gen AI vaikuttaa asiantuntijatyöhön. Artikkeli oli hyvä, ja haluan siksi jakaa siitä muutaman ajatuksen.
Useinhan kuulee sanottavan, että AI tulee laskemaan asiantuntijatyön arvoa, koska tekoälyn kautta kuka tahansa saa käyttöönsä huippuluokan asiantuntijan. Tämän ajatuksen mukaan asiantuntijat, joilla on vaikeasti hankittavaa osaamista, kuten lääkärit, juristit, miksei IT-asiantuntijatkin, kärsivät AI:sta. Perusteet korkeille veloituksille laskevat, koska asioita voi kysyä kaiken tietävältä AI:lta. Varmasti näin käy jossain määrin.
Tässä artikkelissa kuitenkin todettiin, että Gen AI:lla voi nimenomaan korvata aloittelevien asiantuntijoiden tehtäviä.
Artikkelin mukaan Gen AI:n vaikutusta voi arvioida sillä, millainen palkkakehitys ammattikunnassa on. Jos vastavalmistuneen palkka on huomattavasti pienempi kuin hyvin kokeneen ammattilaisen, se kertoo siitä, että osaamiseen liittyy paljon sellaista tietoa, jota ei voi osata suoraan koulun penkiltä.
Palkkakehitys on artikkelin mukaan hyvä indikaattori sille, miten kyseisen ammatin tuottavuus kasvaa ajan myötä, koska se kertoo siitä, millainen oppimiskäyrä ammattissa on (miten vaikea on oppia ammatttiin liittyviä asioita).
Junioreille koittaa vaikeat ajat
Jos tekoälyllä voi korvata helpommin vastavalmistuneen tai aloittelevan asiantuntijan, (tämä tuntuisi järkeen käyvältä ajatukselta), tulee työelämään sisään pääseminen olemaan entistä hankalampaa nuorille työntekijöille.
Jos kerran juniorikoodaajia ja muita asiantuntijoita voi suurelta osin korvata tekoälyllä, on selvää, että yritykset tulevat hyödyntämään tätä mahdollisuutta. Se johtaa työpaikkojen vähenemiseen ja entistä kovempaan kilpailuun jäljelle jääneistä paikoista. Yrityksille tämä kelpaa. Ainakin hetken.
Gen AI buustaa kokeneiden asiantuntijoiden tuottavuutta
Artikkelin mukaan Gen AI tulee nostamaan kokeneiden asiantuntijoiden tuottavuutta samalla, kun vähemmän kokeneiden tai osaavien kollegoiden tarve laskee. Tämä tuottavuuden nousu on helppo uskoa.
Itsekin olen huomannut, että moneen asiaan, joka ennen vaati esimerkiksi teknisen dokumentaation tutkimista, löytyy vastaus todella nopeasti AI:n avulla.
Yksi kokenut asiantuntija voi hyödyntää AI-agentteja ja saada aikaan moninkertaisesti sen, mitä tänä päivänä hyödyntämällä generatiivista tekoälyä.
Kokeneella asiantuntijalla on se etu nuorempiin verrattuna, että on helpompi arvioida tekoälyn työn tuloksia ja sitä kautta saada enemmän irti AI:sta.
Tiedon hakeminen, jalostaminen, uuden oppiminen, rutiinitehtävien automatisointi ja tekoälyn hyödyntäminen esimerkiksi materiaalien laatimisessa nopeutuu ja nostaa tekemisen laatua.
Yksi kokenut asiantuntija täydennettynä agenttiarmeijalla voi saada hyvin paljon aikaan verrattuna tämän päivän tilanteeseen. Toki tämä vaatii jatkuvaa AI:n mahdollisuuksien opettelua ja ennakkoluulotonta kokeilemista.
Nuoremmilla asiantuntijoilla ei kuitenkaan ole yhtä "helppoa".
Gen AI vaikeuttaa nuorten asiantuntijoiden kasvattamiseen kokeneiksi
Jos kerran Gen AI vie työpaikkoja vähemmän kokeneilta työntekijöiltä, miten ihmiset voivat kasvattaa kokemustaan ja kasvaa kokeneiksi asiantuntijoiksi? Näyttää siltä, että näitä mahdollisuuksia on tulevaisuudessa vähemmän.
Tästä seuraa yrityksille ongelmia. Jo nyt on nähtävissä, että kaikki haluavat projekteihinsa juuri niitä kokeneita ihmisiä. Mutta mistä saadaan lisää kokemusta, jos sitä ei pääse kasvattamaan tekemellä töitä?
Ammatit jonka voi oppia kirjoja lukemalla ovat vaarassa
Artikkelin kirjoittajat tutkivat myös, voisiko tekoäly toisaalta laskea kynnystä saavuttaa sellainen osaamistaso, että sillä voi työllistyä.
He lähtivät jälleen tutkimaan ammattien vaatimia oppimiskäyriä. Tutkijat pyrkivät tunnistamaan ammatteja, joihin pääsee kiinni hallitsemalla tietoja, joita voi oppia ns. kirjoja lukemalla.
Jos ammatti vaatii suuren tietomäärän oppimista, voi se tarkoittaa sitä, että ihminen voi AI:n avulla hallita asiat riittävän hyvin. Tämä laskisi kynnystä tulla alalle. Tällaisia aloja voisivat artikkelin mukaan olla esim. tietoliikenneverkkojen ylläpitäjät ja esimerkiksi tietovarastoasiantuntijat.
Oma tulkintani on, että osaaminen, joka vaaditaan ns. alempiin IT-alan asiantuntijatehtäviin, on jatkossa helpompi saavuttaa. Ongelmaksi tässäkin voi muodostua se, jos ihminen ei ymmärrä, mitä tekee. Toki on todennäköistä, että kaikki eivät ole tähänkään mennessä ymmärtäneet kunnolla, mitä tekevät.
Mikäli alalla riittää kysyntää työvoimasta, voi nuorilla työntekijöillä olla paremmat mahdollisuudet päästä näihin töihin käsiksi, jos he osaavat hyödyntää AI:ta. Yleisestikin suhteellisen kokematon työntekijä voi AI:n avulla hoitaa aiempaa monimutkaisempia työtehtäviä.
Itselle tulee mieleen se, että alat, joilla on aiemmin maksettu hyvin, koska on ollut vaikea löytää osaavia työntekijöitä, muuttuvat, koska AI:lla avustettuna potentiaalisia työntekijöitä on paljon enemmän kuin aiemmin.
Mitä Gen AI:n tuoma muutos tarkoittaa yrityksille ja HR:lle?
Muutos asiantuntijakysynnässä voi muuttaa merkittävästi. Jos nyt aletaan palkkaamaan vähemmän uusia työntekijöitä, muuttaa se organisaatiorakenteita.
HBR:n artikkelin mukaan nykyään monessa organisaatiossa palkataan useita aloittelevia asiantuntijoita tukemaaan koneiden asiantuntijoiden työtä.
Gen AI:n myötä rekrytointi muuttuu radikaalisti. Jos aiemmin suhde on ollut 5 nuorta asiantuntijaa yhtä kokenutta kohti, voi tulevaisuuden suhdeluku olla yhden suhde kahteen tai kolmeen.
Gen AI voi myös muuttaa organisaatiorakenteita vieden niitä yhä enemmän ns. timanttimuotoon, jotka voivat edistää vuorovaikutusta eri organisaatiotasojen välillä. Voi olla, että yritykset siirtyvät yhä enemmän pienempiin agile-tiimeihin. Kun nuoria asiantuntijoita on vähemmän ja rutiinitöitä ja päätöksentekoprosesseja voidaan ulkoistaa AI:lle, manager-tehtävät voivat vähentyä.
Jos kokeneet asiantuntijat toimivat yhä itse ohjautuvammin, voi se johtaa ns. pikkupomojen määrän vähenemiseen ja siten myös keskijohdon tehtävien vähentymiseen.
Jos organisaatioissa on vähemmän paikkoja, joihin edetä, voi se heikentää uramahdollisuuksia ja mahdollisuuksia kasvattaa kokemusta.
Jos kynnys palkata uransa alussa olevia asiantuntijoita nousee, voi se merkitä tulevaisuudessa puutetta kokeneista asiantuntijoista. Tämä voi johtaa lisääntyneeseen kilpailuun heistä, jotka ovat pitäneet osaamisensa relevanttina.
Tämä voi johtaa siihen, että yritykset haluavat sitouttaa omia asiantuntijoita eri keinoin ja pyrkivät näin pitämään kiinni osaamisesta, jota on onnistuttu saamaan.
Tämä muutos on siis todella mielenkiintoinen myös organisaatiorakenteiden ja HR:n näkökulmasta.
Mitä käy konsulteille?
On puhuttu, että AI korvaa konsultin. Olen kuitenkin kuullut jostain viisaat sanat, että AI:ta käyttävä konsultti korvaa konsultin, joka ei käytä AI:ta.
AI:ta käyttävä konsultti korvaa konsultin, joka ei käytä AI:ta.
Tässä on mielestäni paljon perää. Asiantuntemuksen/avun ostaminen palveluna on tuskin palvelumallina häviämässä mihinkään.
- Palkkamalla konsultin saa apua nopeasti ja juuri sellaiseen kohtaan, mitä tarvitaan (olettaen, että löytää sopivan konsultin).
- Konsultin apuun ei tarvitse sitoutua, eli palvelua voi käyttää juuri sen aikaa, kuin on tarve.
Konsulttien käyttö on lähtökohtaisesti asiakasyrityksen etu, ja on vaikea nähdä, että tälle ei riittäisi kysyntää. Kyse on vain siitä, mitä apua milloinkin tarvitaan.
On selvää, että moneen asiaan löytää jatkossa avun tekoälyn avulla. Gen AI:n avulla on helppo saada vastauksia esimerkiksi teknisiin kysymyksiin. Se tulee varmasti laatimaan suunnitelmia ja tuottamaan dokumentteja. Esim. ChatGPT:n deep research tekee sitä jo nyt todella laadukkaasti. Jää kuitenkin käyttäjän vastuulle arvioida, osuiko AI oikeaan.
Konsultteja siis todennäköisesti käytetään vielä tulevaisuudessakin, mutta osaamisvaatimukset muuttuvat.
Millaisille asiantuntijoille riittää kysyntää jatkossa?
Totesin jo aiemmin, että HBR:n artikkelin kirjoittajien kanssa on helppo olla samaa mieltä siitä, että AI nostaa kokeneiden asiantuntijoiden tuottavuutta. Pelkkä kokemus ei kuitenkaan riitä tulevaisuudessa.
Uskoisin, että laaja-alaiselle, hyvät ns. soft skillsit omaavalle asiantuntijalle on edelleen kysyntää. Käytännössä tällainen ihminen tulee hyvin toimeen toisten ihmisten kanssa erilaisissa vuorovaikutustilanteissa, ja hän on hyvä sopeutumaan erilaisiin tilanteisiin työelämässä.
Tällaisia ominaisuuksia ovat esimerkiksi:
- Kyky ilmaista itseään hyvin niin kirjallisesti kuin suullisesti
- Kyky kuunnella ihmisiä ja luoda heidän kanssaan yhteys
- Kyky tehdä yhteistyötä toisten ihmisten kanssa
- Kyky olla tiimin jäsen ja kyky johtaa tiimiä
- Kyky hallita omaa ajankäyttöään
- Kyky ottaa vastuuta omasta työstään
- Kyky ratkoa ihmisten välisiä ristiriitoja
- Tunneäly, empaattisuus
- Ihmisten johtaminen (leadership)
Voiko Gen AI korvata näitä? Ei varmasti. Gen AI voi kuitenkin täydentää ihmistä näilläkin osa-alueilla.
Jokaisen asiantuntijan, oli hän konsultti tai ei, pitää kehittää jatkuvasti osaamistaan laaja-alaisesti, panostaa soft skillseihin ja AI:n hyödyntämiseen.
Jokaisen asiantuntijan, oli hän konsultti tai ei, pitää kehittää jatkuvasti osaamistaan laaja-alaisesti, panostaa soft skillseihin ja AI:n hyödyntämiseen.
Siinä on resepti pärjäämiseen myös tulevaisuuessa.
Mitä ajatuksia tämä artikkeli herätti? Jos pidit kirjoituksesta, anna palautetta.
Ps. Tämä artikkeli on täysin minun itseni kirjoittama. En käytä tekstin tuottamiseen AI:ta. Käytän AI:ta asioiden selvittämiseen, ideointiin ja kuvien tuottamiseen. En kuitenkaan pidä AI:n kykyä tuottaa tekstiä niin hyvänä, että haluaisin julkaista sellaista sivustollani.