Любая компания хочет знать как адаптироваться и принимать новые технологии и новшества как можно быстрее и эффективнее, сегодня такой технологией выступает ИИ. Но как узнать, кто именно из сотрудников потенциально сможет лидировать эти изменения?

Самый понятный способ измерить внедрение ИИ - посмотреть на использование. Кто заходит в инструменты, сколько токенов сжигает, какие команды чаще пробуют агентов, у кого уже появились рабочие сценарии.

Многие уже имеют дашборды, что сильно облегчает поиск тех, кто активнее адаптируется и использует ИИ в работе. Интуитивно это и есть новаторы: можно найти их, поставить в презентацию, назвать передовиками производства и отправить рассказывать остальным, как жить новую жизнь.

Представляете, какие мы технологичные? Сожгли токены, получили изменение культуры

Но дашборд показывает только тех, кто уже начал пользоваться инструментом, и мы видим поведение, которое уже случилось.

Тогда как понять, кто станет новатором ещё до внедрения технологии и от кого именно ждать прорыва?

Для этого мы можем совместить психометрию и показатели использования новых технологий и ИИ, например количество использованных токенов. Мы фактически строим модель, которая предсказывает, при каких показателях поведения вероятность использовать новые технологии выше, то есть находим людей, склонных к инновациям.

Так мы находим тех самых новаторов и ранних последователей, которые обладают большей обучаемостью, автономностью, интересом к эксперименту, терпимостью к неопределенности, желанием влиять на новую норму.

И здесь очень хочется поженить две базы данных.

Первая — фактическое использование ИИ: заходы, токены, регулярность, сценарии, скорость перехода от «поигрался» к «использую в работе». Вторая — поведенческий профиль, то, что прекрасно собирает психометрия, кстати: как человек учится, как относится к новому, как действует в неопределенности, как выдерживает ошибки, насколько умеет доводить инициативы и заражать ими других.

Если эти данные соединить, можно увидеть предикторы нужных событий, например:

- кто будет активно пробовать всё новое, но так же быстро остывать; - кто использует ИИ молча и стабильно, но никого за собой не ведет; - кто сначала сопротивляется, зато после понимания пользы становится сильным проводником изменения; - кто может быть амбассадором; - кому нужна безопасность и понятная рамка; - а кому и вовсе достаточно дать сложный кейс и отойти.

И тогда мы сможем управлять распространением новых или старых технологий на предприятии: мы можем выделить тех, кто потенциально может быть новаторами и теми ранними последователями, которые изучат сами, и потянут за собой остальных.