Lideri u IT kompanijama moraju se pripremiti i naučiti nove vještine

Vrijeme kada je vođenje tima značilo voditi samo ljude je prošlo. Najspretniji radnici već koriste više AI modela. Menadžeri sada moraju odlučiti koji model će dodijeliti kojem zadatku, učinkovito delegirati poslove i pregledavati rezultate svakog od njih. To zvuči vrlo slično vođenju tima.

Upotreba umjetne inteligencije eksplodira. Microsoftov Work Trend Index 2025 izvještava da 36 posto lidera očekuje da će upravljanje AI sustavima postati dio njihovih odgovornosti u roku od pet godina. Svjetski gospodarski forum bilježi da direktori predviđaju kako će se budući lideri djelomično ocjenjivati prema tome koliko digitalnih radnika mogu učinkovito voditi.

Srećom, nisu sve vještine za vođenje tima AI agenata nove. Iako treba nešto naučiti, osnovna načela timskog rada i liderstva mogu pomoći u vođenju novog AI tima - uz nekoliko prilagodbi.

Korištenje AI-ja više nije samo pitanje odabira prave aplikacije. Radi se o usklađivanju niza agenata, od kojih svaki ima svoje snage i slabosti. Kao i svaki tim, mogu podbaciti ako nisu usklađeni – ili stvoriti sinergiju ako su dobro strukturirani.

Istraživanje Davida Deminga s Harvarda i njegovih kolega pokazuje snažnu vezu između vještina koordiniranja AI agenata i vještina vođenja ljudskih timova. Važni su isti potezi liderstva: postavljanje pojašnjavajućih pitanja, definiranje jasnih očekivanja i učenje kroz pokušaje i pogreške.

Zato su osnove vođenja AI tima iste kao i vođenja ljudskog: postavite jasne ciljeve, definirajte uloge i dajte povratne informacije o učinku.

Međutim, vođenje tima AI-ja nije isto što i vođenje ljudi. AI agenti ne pregovaraju o ulogama, ne uče jedni od drugih i ne samoorganiziraju se osim ako ih se izričito ne programira. Nema zajedničkog liderstva, nema spontanih normi, nema psihološke sigurnosti, ali ni straha ni statusnih dinamika koje ih sputavaju.

Prije mnogo godina, profesor s Harvarda J. Richard Hackman tvrdio je da bi vođe timova trebale biti manje poput orkestralnih dirigenata, a više poput vođa jazz ansambala, s puno prostora za kreativnost, izmjene u vođenju i improvizaciju. No, s timovima AI-ja, lideri su više poput dirigenata orkestra. Sva koordinacija centralizirana je u čovjeku.

AI također zahtijeva veću tehničku pismenost nego vođenje ljudi. Kako napominje Gabi Beyo, ne možete se osloniti na karizmu da biste vratili AI na pravi put; morate razumjeti konstrukciju promptova, obrasce pogrešaka i mogućnosti modela.

Prema našem istraživanju, ovo su vještine koje će biti potrebne:

1. Sastav tima i jasnoća uloga – pratite najnovije modele, njihove snage i slabosti. Uskladite ih sa zahtjevima zadatka.

2. Delegiranje i dizajn zadatka – definirajte zadatak (prompt), odaberite pravog “člana tima” (model/alat) i dajte kontekst jednako jasno kao i pametnom mlađem zaposleniku.

3. Praćenje učinka i povratne informacije – uključite iterativno usavršavanje u tijek rada. Česta praksa je da jedan AI daje povratnu informaciju o radu drugog.

4. Kalibracija povjerenja – ne možete vjerovati današnjim AI modelima da rade bez nadzora na nepoznatim zadacima. Vjerujte, ali provjeravajte.

5. Etički nadzor – kao što naglašava Ayumi Moore Aoki, uvijek provjerite jesu li rezultati u skladu s vrijednostima.

Ovo nije teorija. Izvršni direktor Nvidije Jensen Huang predviđa da će organizacije uskoro imati desetke tisuća ljudi i milijune AI agenata. Programi za razvoj liderstva rijetko pokrivaju ovo područje. Ipak, ulozi su visoki: AI neće proturječiti ako postavite loš cilj. Neće podići ruku kad izmisli činjenice. A kad te pogreške isplivaju na površinu, bit će pod imenom lidera.