Na czym to polega
Wiele ankiet wśród pracowników pyta, na ile ludzie są gotowi na AI, i podaje jedną liczbę. Zamiast tego zadaj dwa zestawy pytań: co sprawia, że ludzie chcą, i co ich powstrzymuje. Pokazuj oba wyniki obok siebie i nigdy nie łącz ich w jeden.
Co pokazują dowody
- Gotowość i opór nie są przeciwieństwami. Przegląd badań nad gotowością i oporem dowodzi, że to dwie odrębne rzeczy. Jedna osoba może mieć wysoki poziom obu. Opór przejawia się też na dwa sposoby: w tym, co ludzie myślą, i w tym, co robią.
- Obie reakcje występują wśród tych samych pracowników. W ankiecie, w której trzy razy zapytano tych samych 301 pracowników, osoby, które postrzegały dodatkowe wymagania związane z AI jako wyzwanie, chętniej zaczynały jej używać. Osoby, które postrzegały te wymagania jako przeszkody, stawały się niespokojne i mniej chętne.
- Jeden pomiar nie wystarczy. Przegląd 47 badań wykazał, że gotowość definiuje się na wiele sposobów i zwykle mierzy tylko raz. Jej związek z udanym wdrożeniem pozostaje niejasny.
Zespół o wysokiej gotowości i wysokim oporze potrzebuje czegoś innego niż zespół, który ma niski poziom obu. Pierwszy potrzebuje, by ktoś zajął się jego obawami. Drugi potrzebuje powodu, żeby mu zależało.
Jak to zrobić
- W ankiecie wśród pracowników trzymaj pytania o chęć osobno od pytań o obawy. Istnieją krótkie kwestionariusze do obu. ATAI daje osobne wyniki dla akceptacji i lęku w pięciu pytaniach.
- Po stronie obaw pytaj o konkretne rzeczy: pewność zatrudnienia, utratę umiejętności, dodatkową pracę, bycie monitorowanym, jakość narzędzia.
- Pytaj o zachowanie, a nie tylko o opinię: czy ludzie używają narzędzia, unikają go, czy je obchodzą?
- Podawaj dwa wyniki dla każdego zespołu oraz najczęstsze obawy.
- Podziel zespoły na cztery grupy: wysoki lub niski poziom każdego z wyników. Dla każdej grupy zaplanuj inną reakcję.
- Mierz przed wdrożeniem i ponownie w jego trakcie.
Co mierzyć
- Chęć i obawy jako dwa osobne wyniki dla każdego zespołu.
- Faktyczne używanie narzędzia w porównaniu z deklarowaną chęcią.
Gdzie to zawodzi
- Traktowanie obaw jak wady. Niektóre obawy są słuszne. Pracownicy mogli zauważyć, że narzędzie nie pasuje do zadania.
- Same ankiety. Ludzie nie zawsze przyznają się do oporu. Obserwuj, co robią.
- Brak działań. Mierzenie obaw, a potem ich ignorowanie, pogłębia je.
Według wielkości firmy
- Średnie: wystarczy krótka anonimowa ankieta i rozmowa w zespole.
- Średnio-duże i duże: wyniki zespołów są ważniejsze niż średnia dla firmy. Przekaż wyniki kierownikom liniowym ze wskazówkami, co z nimi zrobić.
Narzędzia diagnostyczne do tej praktyki
To gotowe kwestionariusze, testy i scenariusze, których możesz użyć. Każda karta podaje pytanie, na które narzędzie odpowiada, kto je wypełnia i czy możesz go swobodnie używać. Wszystkie narzędzia diagnostyczne.
- Czy pracownicy są zaangażowani w tę zmianę i wierzą, że da się ją przeprowadzić? Organizational Readiness for Implementing Change (ORIC) Pracownicy, o swojej organizacji lub zespole · 12 pytań Nieustalone
- Jak pozytywnie pracownicy patrzą na AI w ogóle? AI Attitude Scale (AIAS-4) Pracownicy, każdy o własnych poglądach · 4 pytania Bezpłatne, można dostosować
- Jakie pozytywne i negatywne poglądy na AI mają pracownicy? General Attitudes towards Artificial Intelligence Scale (GAAIS) Pracownicy, każdy o własnych poglądach · 20 pytań albo 10 w wersji skróconej Bezpłatne; przed zmianami zapytaj autorów
- Na ile pracownicy akceptują AI, a na ile się jej obawiają? Attitude Towards Artificial Intelligence scale (ATAI) Pracownicy, każdy o własnych poglądach · 5 pytań Bezpłatne, można dostosować
Źródła
- Repovš, Drnovšek and Kaše (2019). Change Ready, Resistant, or Both? Exploring the Concepts of Individual Change Readiness and Resistance to Organizational Change. Economic and Business Review, 21(2). Co zrobiło i co wykazało to badanie
- Chang, Zhang, Cai and Guo (2024). Does AI-Driven Technostress Promote or Hinder Employees’ Artificial Intelligence Adoption Intention? A Moderated Mediation Model of Affective Reactions and Technical Self-Efficacy. Psychology Research and Behavior Management, 17, 413–427. Co zrobiło i co wykazało to badanie
- Caci, Nyantakyi, Blum, Sonpar, Schultes, Albers and Clack (2025). Organizational readiness for change: A systematic review of the healthcare literature. Implementation Research and Practice, 6. Co zrobiło i co wykazało to badanie
Powiązane praktyki
- Oceniaj gotowość na podstawie kilku źródeł, a nie oceny jednego członka zarządu Ocena gotowości wypełniona przez jedną osobę z kierownictwa pokazuje punkt widzenia tej osoby. Zapytaj też pracowników i kierowników, a odpowiedzi porównaj z tym, co da się zaobserwować. Zrób potem · Nakład pracy: średni (tygodnie, kilka osób)
- Chroń poczucie bezpieczeństwa psychologicznego podczas wdrożenia AI Projekty AI mogą sprawić, że pracownicy boją się zabierać głos i niechętnie dzielą się wiedzą. Powiedz wcześnie, co AI oznacza dla miejsc pracy, i konsultuj się z ludźmi, których to dotyczy. Zrób najpierw · Nakład pracy: średni (tygodnie, kilka osób)
- Nie traktuj wyniku oceny dojrzałości jak prognozy Wynik oceny dojrzałości lub gotowości do AI opisuje, gdzie według własnej deklaracji jesteś. Dowody, że wyższy wynik prowadzi do lepszych rezultatów, są skąpe i sporne. Używaj go, by zacząć rozmowę, a nie by przewidywać zyski. Zrób potem · Nakład pracy: niski (dni, jedna osoba)