רקע תיאורטי ושאלת המחקר

יצירתיות עובדים, כלומר היכולת לייצר רעיונות חדשים ושימושיים לפתרון בעיות שטרם נמצא להן פתרון מבוסס, מהווה גורם מרכזי בשיפור הפרודוקטיביות האישית והביצועים הארגוניים. בשנים האחרונות עולה השאלה האם בינה מלאכותית יכולה לסייע לעובדים לפתח יצירתיות גבוהה יותר ולייצר מה שניתן לכנות "יצירתיות עובדים מוגברת בבינה מלאכותית". הרעיון הוא שבינה מלאכותית תטפל בחלקי העבודה הסדירים והמשעממים, ותאפשר לעובדים להתפנות לפתרון בעיות ברמה גבוהה יותר.

עם זאת, הבסיס התיאורטי לרעיון זה לא היה מגובש דיו, ולא הייתה עדות אמפירית מספקת לגביו. הפיתוח התיאורטי מתמקד בשיתוף פעולה בין בינה מלאכותית ועובדים במסגרת של חלוקת עבודה סדרתית: הבינה המלאכותית מטפלת בשלב הראשוני, המקודד היטב וחוזר על עצמו, ואילו העובדים מתמקדים בשלב השני, הדורש פתרון בעיות ברמה גבוהה. מבנה זה משנה את עיצוב התפקיד של העובדים על ידי הפחתת עומס המשימות השגרתיות מחד, והגברת הצורך בפתרון בעיות מורכבות מאידך.

הטיעון המרכזי הוא שהשפעת שינוי זה על יצירתיות העובדים מותנית בכישורי העבודה שלהם. עובדים בעלי כישורים גבוהים יוכלו לנצל את השינויים לטובתם ולהפגין יצירתיות גבוהה יותר, בעוד שעובדים בעלי כישורים נמוכים יתקשו לעשות כן. מכאן נגזרות שתי השערות מרכזיות:

• השערה 1: בחלוקת עבודה סדרתית בין בינה מלאכותית לעובדים, סיוע הבינה המלאכותית בחלק המקודד והחוזר על עצמו יגדיל את יצירתיות העובדים בפתרון בעיות ברמה גבוהה, וזאת במיוחד בקרב עובדים בעלי כישורים גבוהים.
• השערה 2: אם הסיוע אכן מגביר את יצירתיות העובדים, הרי שיצירתיות מוגברת זו תהווה נתיב להגדלת ביצועי העובדים.

מחקר 1: ניסוי שדה

הניסוי נערך בחברת שיווק טלפוני גדולה, שהשיקה קו עסקי חדש לשיווק כרטיסי אשראי בשותפות עם בנק. משימת המכירות כללה שני שלבים סדרתיים: ראשית, יצירת לידים על ידי מיון לקוחות פוטנציאליים המעוניינים במוצר, ולאחר מכן שכנוע הלידים לבצע רכישה. השלב הראשון, כמשימה מקודדת ומתוסרטת, בוצע על ידי בוט שיחה מבוסס בינה מלאכותית, בעוד השלב השני, שאינו מובנה ודורש שיחה חופשית, בוצע על ידי סוכני מכירות אנושיים.

הניסוי כלל ארבע קבוצות ניסוי בתכנון פקטוריאלי מלא (2×2): 40 סוכנים (20 מהשליש העליון ו-20 מהשליש התחתון של ביצועים קודמים) הוצמדו אקראית לעבודה עם סיוע בינה מלאכותית או ללא סיוע. 3,144 לקוחות הוצמדו אקראית לאחת מארבע קבוצות הניסוי.

מדידת יצירתיות העובדים נעשתה על ידי ניתוח הקלטות השיחות באמצעות זיהוי קולי ועיבוד שפה טבעית. זוהו שאלות לקוחות שחרגו מגדר בסיס הידע שאומן לסוכנים, ונמדד שיעור ההצלחה של הסוכנים במתן מענה לשאלות אלה. מדד זה מייצג יצירתיות עובדים, שכן מדובר בתשובות שהן גם חדשות לארגון וגם שימושיות.

הממצאים תמכו בשתי ההשערות:

• סוכנים עם סיוע בינה מלאכותית היו מוצלחים פי 2.33 בממוצע בפתרון שאלות מחוץ לבסיס הידע, בהשוואה לסוכנים ללא סיוע.
• בקרב סוכנים מהשליש העליון, הגידול ביצירתיות עקב הסיוע היה פי 2.81 גדול מזה שנצפה בקרב סוכנים מהשליש התחתון.
• ניתוח מתווך סיבתי הראה שהגידול ביצירתיות אכן מתווך את הקשר בין סיוע הבינה המלאכותית לבין שיעור הרכישה של לקוחות, שהיה גבוה כמעט פי שניים בקרב לקוחות שהוגשו להם על ידי סוכנים עם סיוע.

בדיקות תקפות הראו שהסיוע השפיע על יצירתיות בעיקר בקרב לקוחות "שיחה קרה" ששאלו שאלות מחוץ לבסיס הידע בשכיחות גבוהה יותר, ולא בקרב לקוחות "שיחה חמה" שלא שאלו שאלות כאלה כמעט. כמו כן נשללו הסברים חלופיים: לא נמצא הבדל בין קבוצות הניסוי בשיעורי יצירת הלידים, בהרכב הדמוגרפי של הלידים, ובמספר השאלות מחוץ לבסיס הידע ששאלו הלקוחות.

מחקר 2: ראיונות עומק

כדי לבחון את המנגנונים המסבירים את הממצאים הכמותיים, נערכו 28 ראיונות עומק חצי-מובנים עם סוכנים שהשתתפו בניסוי, בחלוקה שווה בין ארבע קבוצות הניסוי. הראיונות נמשכו בין 50 ל-90 דקות כל אחד, ונותחו בגישת תאוריה מעוגנת בנתונים.

ממצא 1: שינוי עיצוב התפקיד

כל הסוכנים, ללא תלות ברמת כישוריהם, תיארו את שלב יצירת הלידים כ"עבודת כפיים" מייגעת, חסרת ערך מקצועי, שכללה בעיקר חיבורים שנכשלים, ניתוקי שיחות, ולקוחות עוינים. עם סיוע הבינה המלאכותית, הלקוחות שהועברו לסוכנים היו בעלי עניין אמיתי במוצר ונכונים לשוחח, מה שהגביר את עצימות ורמת האתגר בעבודה. ואולם, ההשפעה על תחושת הסוכנים הייתה שונה מאוד בין הקבוצות:

• סוכנים מיומנים הרגישו הקלה ושיפור ניכר בעבודתם, וראו בשינוי הזדמנות לעבוד על משימות מאתגרות יותר.
• סוכנים בעלי מיומנות נמוכה חשו שהשינוי הגביר את הלחץ עליהם, שכן נאלצו להתמודד עם לקוחות קשים יותר בלי שיהיו לכך מסוגלים.

ממצא 2: פיתוח כישורים קוגניטיביים התורמים ליצירתיות

סוכנים מיומנים תיארו שני ערוצים שדרכם שיפר הסיוע את יכולתם לחדש: הפניית זמן ואנרגיה לפתרון בעיות מאתגרות, והיחשפות תכופה יותר ללקוחות מורכבים שיצרה הזדמנויות לפתח סקריפטים חדשים. לעומתם, סוכנים בעלי מיומנות נמוכה דיווחו שזמן ואנרגיה פנויים נוספים לא שינו דבר, שכן אין בכוחם לחדש עקב מגבלות יכולת בסיסיות.

עם זאת, בנושאים אחרים הייתה הסכמה בין שתי הקבוצות לגבי יכולות שהסיוע מפתח לטווח ארוך: שימוש במשוב מלקוחות לשיפור תשובות, זיהוי הזדמנויות לחידוש, גמישות בהתאמת תשובות לנסיבות המיידיות, ויכולת "לשחק על המגרש" ולהגיב ספונטנית למצבים בלתי צפויים.

ממצא 3: תוצאות פסיכולוגיות התורמות ליצירתיות

סוכנים מיומנים חוו שלושה שינויים פסיכולוגיים חיוביים: מצב רוח טוב יותר ותחושת הקלה בעקבות היפטרות מהשלב המשעמם; מורל גבוה יותר ו"רוח לחימה" מוגברת כתוצאה מהצלחה בהתמודדות עם אתגרים; ותחושת חופש ותשוקה גדולות יותר. לעומתם, סוכנים בעלי מיומנות נמוכה חוו לחץ מוגבר, ירידה במורל ותחושת כישלון חוזרת.

בנושא אחד הייתה הסכמה בין כל הסוכנים: כולם הביעו גאווה בעבודה בחברה המאמצת טכנולוגיה מתקדמת, תחושה שהחברה מעריכה את תרומתם, ותפיסה שאימוץ הבינה המלאכותית מבטא תמיכה ארגונית. כמו כן, למרות שכולם הכירו בסיכון לעקירה עתידית מהעבודה על ידי בינה מלאכותית, הם לא האשימו בכך את החברה וראו בה מהלך הכרחי.

ממצא 4: השלכות ביצועיות והמלצות

סוכנים מיומנים דיווחו על שיפור בביצועיהם ועל רצון להרחיב את השימוש בבינה מלאכותית ולעדכן את בסיס הידע שלה על סמך החידושים שפיתחו. סוכנים בעלי מיומנות נמוכה ביקשו לשמר את רמת הסיוע הנוכחית ולא להרחיבה, וחלקם קראו לקבל יותר הכשרה וסיוע מעמיתים מיומנים.

דיון

הממצאים מחזקים את הרעיון שאימוץ בינה מלאכותית במסגרת חלוקת עבודה סדרתית יוצר ערך ארגוני על ידי שיפור יצירתיות העובדים ובסופו של דבר שיפור ביצועיהם, אך בצורה שמוטה לטובת עובדים מיומנים. מנגנון "שימור משאבים קוגניטיביים" ומנגנון "הגברת מורכבות התפקיד" פועלים בעוצמה רבה יותר אצל עובדים מיומנים, שכן הם מסוגלים לתרגם משאבים פנויים ואתגרים גדולים יותר לתוצאות יצירתיות ממשיות.

בצד הבהיר, שיתוף פעולה בין בינה מלאכותית ועובדים יוצר ערך משני הכיוונים: הבינה המלאכותית לא מסוגלת בפני עצמה לטפל בשאלות לא מקודדות, ועובדים ללא סיוע מוסחים ומתשים על ידי עבודה שגרתית. שילוב בין השניים מטפל בחולשות הדדיות.

בצד האפל, עובדים בעלי מיומנות נמוכה סובלים מ"הפסד כפול": גם מחסרון כישוריהם הבסיסי וגם מחוויה שלילית בעבודה עם הבינה המלאכותית. הם חוים לחץ מוגבר, ירידה במורל ותחושת כישלון, מבלי שיהיה להם הכישרון הדרוש לנצל את ההזדמנויות שהסיוע מעמיד בפניהם. מבלי להשקיע ביניהם במקביל לאימוץ הטכנולוגיה, הם עלולים להישאר מאחור.

מבחינת הכללת ממצאים, הדפוס שנחקר, שבו בינה מלאכותית מטפלת בשלב ראשוני מקודד ועובדים אנושיים מטפלים בשלב שני מורכב, מאפיין תחומים רבים נוספים: גיוס עובדים, שירותי בריאות, ניהול לקוחות ועוד.

מגבלות והמלצות למחקר עתידי

המחקר עסק בצורה ספציפית אחת של שיתוף פעולה בין בינה מלאכותית ועובדים, שבה הם פועלים בסדרה ולא בו-זמנית. צורות אחרות של אינטראקציה, שבהן עובדים ובינה מלאכותית עובדים ישירות זה עם זה ומשפיעים על תוצרי זה, טרם נחקרו מספיק. כמו כן, נשאלת השאלה האם הכנת ידע מקצועי מתאים או טיפול במכשולים פסיכולוגיים הוא הגורם הקריטי יותר בהטמעה פרודוקטיבית של בינה מלאכותית.

להתמודדות עם הצד האפל מוצעות השקעות משלימות לאימוץ הטכנולוגיה: הכשרה ממוקדת לעובדים בעלי מיומנות נמוכה, ויצירת תמריצים ותרבות ארגונית שיסייעו להפיץ את החידושים שמפתחים העובדים המיומנים לשאר הארגון.

מקור

Jia, N., Luo, X., Fang, Z., & Liao, C. (2024). When and how artificial intelligence augments employee creativity. Academy of Management journal, 67(1), 5-32.‏