Ajungi la birou dimineață și în timp ce iei prima gură de cafea deschizi un dashboard care-ți arată ce s-a întâmplat în companie în ultimele zile. Și pe măsură ce te uiți la aspectele care cer atenție, primești și o notificare cu două decizii și trei acțiuni pe care îți sugerează să le pui în practică pe parcursul zilei.
Un tablou în care datele, AI-ul și intuiția oamenilor se întâlnesc într-un dans constant, uneori armonios, alteori haotic. Aceasta este lumea în care intrăm. Și e din ce în ce mai clar că AI-ul va transforma profund viitorul muncii, dar și că o va face diferențiat pentru fiecare dintre noi.
Ți-o prezint pe Mara, director de HR într-o companie de 1.500 de angajați, se confruntă zilnic cu întrebări care nu existau acum 2 ani: cum reconfigurăm rolurile amenințate de algoritmi? Ce facem cu managerii blocați între oameni și sisteme automate? Cum pregătim oamenii pentru joburi care încă nu au nume?
Răspunsurile nu sunt simple, pentru că viitorul muncii nu are o singură traiectorie. De fapt, posibilitățile sunt nelimitate. Și totuși, pentru a naviga haosul, avem nevoie de niște repere concrete. De aceea, am conturat 4 scenarii posibile, prin care Mara, o directoare de HR fictivă, dar reprezentativă pentru provocările actuale din domeniu, va naviga cu mai mult sau mai puțin succes.
Aș vrea să clarific de la bun început că nu vorbim de predicții, ci de niște instrumente, niște hărți care-ți arată unde ai putea ajunge și ce decizii proactive ai putea lua încă de pe acum.
Scenariul 1: munca augmentată
În varianta cea mai echilibrată, AI-ul devine un copilot integrat în procesele de lucru. Mara are la îndemână procese construite cu AI-ul ca fundație, iar oamenii intervin fix acolo unde pot aduce valoare adăugată prin creativitate, gândire critică, empatie sau expertiză.
Mai mult, compania a introdus 2 ore pe săptămână de învățare aplicată, obligatorii, în care participanții construiesc proiecte aplicate și învață făcând.
Marketplace-ul intern funcționează ca un radar: un specialist din financiar poate fi mutat pentru 6 săptămâni într-un proiect de automatizare din IT, pe baza competențelor și a potrivirii pe valori și obiective.
În plus, din rolul de director de HR, Mara lucrează cu mai mulți freelanceri care ocupă roluri fracționale în companie. Un PM fracțional se ocupă de planificarea sprinturilor și de retrospective. Un manager de operațiuni fracțional îmbunătățește călătoria clientului coordonând o echipă de agenți AI, iar un product owner fracțional se ocupă de implementarea strategiei pentru Q4.
Rezistența nu dispare: unii manageri refuză să redeseneze procesele, iar echipele de securitate blochează constant noi instrumente. Dar, în ansamblu, deciziile sunt mai bune, pentru că responsabilitățile sunt clare: AI verifică datele, omul verifică logica.
Scenariul 2: progres în valuri
Compania Marei arată ca un puzzle neuniform. Echipa de marketing rulează sprinturi în care AI-ul produce rapoarte impecabile, iar timpul de lansare a campaniilor a scăzut cu 40%. În același timp, echipa de vânzări rămâne blocată într-un Excel obosit, refuzând să adopte instrumentele noi.
La nivel de organizație apar echipe care reușesc să demonstreze rezultate spectaculoase și devin model pentru ceilalți. Mara organizează demo-uri interne în care aceștia își arată munca, dar entuziasmul se propagă greu. Unele departamente se tem că pierd controlul, altele consideră AI-ul încă un instrument care ne face viața grea.
În acest scenariu, ritmul schimbării nu e uniform. Cultura organizațională se fragmentează între campioni ai AI și sceptici înrăiți. Iar rezultatul e o companie care trăiește în mai multe realități paralele, unite doar prin ședințele de board unde nimeni nu înțelege de ce alții pot și ei nu, în ciuda tuturor consultanților angajați și plătiți regește.
În această lume, succesul depinde de capacitatea Marei, și a altor pionieri din jurul ei, de a construi un efect de rețea. Nu mai e suficient să inovezi la tine în pătrățică, trebuie să creezi standarde minimale și să convingi oamenii să se expună celui mai mare bau-bau din business-ul românesc: eșecul.
Scenariul 3: labirintul operațional
Există și scenariul în care AI-ul aduce mai mult haos decât claritate. Automatizările parțiale generează bucle de verificare, o lipsă de aliniere la obiective și suprapuneri de responsabilități. Oamenii verifică și validează la nesfârșit, iar obiectivele de productivitate cresc, fără ca cineva să știe, concret, dacă deciziile sunt mai bune, cum sunt mai bune, ce-am câștigat și la ce-am renunțat.
Un candidat este respins de algoritm fără explicații, iar HR-ul Marei petrece ore întregi încercând să înțeleagă logica deciziei. Ceea ce e, oricum, tardiv pentru că între timp AI-ul a angajat pe altcineva pe rol.
În operațiuni, două echipe folosesc instrumente diferite pentru același proces și ajung la rezultate contradictorii.
Managerii nu mai știu cine e responsabil când AI-ul greșește.
În loc să aducă eficiență, AI-ul amplifică volumul de muncă. Angajații își petrec jumătate din timp validând output-ul algoritmilor. Atmosfera devine toxică, oamenii încep să caute vinovați, nu soluții. Mara trăiește sentimentul că HR-ul a devenit un custode al erorilor și un arbitru în meciurile echipelor operaționale.
Scenariul 4: automatizare accelerată
În această lume, schimbarea este radicală. Roluri întregi dispar, iar în locul lor apar meserii noi, greu de explicat, precum: manageri de agenți AI, auditori de SLM, designeri de interacțiune om - AI.
Mara nu mai conduce un departament de HR clasic, ci o academie internă de competențe și abilități. Creează trasee rapide de reconversie și marketplace-ul intern funcționează ca o bursă: oamenii sunt mutați în timp real între proiecte, în funcție de abilități și de noile cerințe.
De exemplu, un recrutor devine *talent ops analyst* vreme de 20 zile cât durează analiza rezultatelor la evaluările anuale, apoi revine pe rolul inițial.
Un project manager este anunțat că dacă nu învață să fie manager de agenți AI își pierde job-ul.
Rolurile entry-level dispar aproape integral.
Angajările nu se mai fac pe baza studiilor, ci pe baza competențelor dovedite în proiecte reale.
Contractul individual de muncă ajunge o raritate și se colaborează mult mai mult la nivel de proiect, B2B. Freelanceri, angajați fracționali și agenți AI lucrează cot la cot cu echipele permanente.
Dar șocul e mare: middle management-ul își pierde multe dintre sarcinile tradiționale, iar traseele de carieră devin zig-zag-uri greu de administrat.
Mara se uită la echipe care dispar peste noapte și simte că nu prea știe cum să le ofere oamenilor drumuri clare într-o piață a muncii complet rescrisă, pentru care nimeni nu era pregătit.
Semnalele timpurii pe care nu le putem ignora
Și acum, după ce ne-am plimbat prin cele 4 posibilități cu Mara, o directoare de HR fictivă, dar cu probleme foarte reale, să vedem ce putem face. De fapt, ce poți face tu. Pentru că există peste tot prin jurul tău semnale timpurii care îți arată diversele viitoruri spre care ne îndreptăm.
Îți ofer aici doar câteva exemple:
Clauze de utilizare și expertiză AI în contracte colective;
Universități din US care introduc AI literacy ca materie fundamentală;
Explozie de anunțuri pentru roluri fracționale sau project-based în toată lumea;
Reducere semnificativă a rolurilor entry-level (8% la nivelul US în mai puțin de 12 luni);
Headcount-ul rămâne relativ static, dar productivitatea crește;
Se implementează programe de reskilling masive în corporațiile mari;
Companii din Marea Britanie și Olanda angajează tot mai mulți specialiști în baza unor contracte de proiect B2B pe perioade de 1-2 ani;
Organizațiile mari, precum Siemens, creează platforme interne unde angajații își pot oferi expertiza pentru proiecte punctuale în alte departamente;
Apar studii care arată o diferență semnificativă de venit între profesioniștii care au adoptat AI și cei care nu au făcut-o, chiar și în aceleași domenii de activitate;
Poziții de conducere precum Chief AI Officer sau VP of AI Strategy apar în organigramele marilor corporații;
Firmele construiesc centre de excelență internă unde experții pe AI, pe lângă sarcinile lor de zi cu zi, își ajută colegii să se adapteze și să integreze noile tehnologii.
Toate acestea sunt indicatori externi observabili, praguri clare care arată schimbarea.
De aceea, este extrem de important ca fiecare dintre noi să ne facem o rutină de scanare: ce semnale externe apar, care dintre ele cresc în intensitate, cu ce alte tendințe ar putea converge. Și mai ales, ce scenarii devin dominante pentru rolurile noastre?
Mutări strategice pentru un viitor fără regrete
Indiferent de scenariul în care aterizezi, te poți pregăti printr-o serie de mutări.
Acceptă, din start, că învățarea pe tot parcursul vieții și recalificarea constantă sunt realități fundamentale.
Construiește-ți un plan de învățare, o hartă personală a competențelor care să te țină relevant, pentru că azi cunoștințele sunt un asset, dar nu mai sunt o monedă de schimb valoroasă.
Explorează cum poți folosi AI-ul pentru a-ți amplifica superputerile umane, acele lucruri pe care doar tu le poți face: creativitate, empatie, gândire critică. Așa vei putea pivota constant, în funcție de nevoi.
Poate cel mai important lucru pe care sper să ți-l amintească explorarea acestor scenarii este că viitorul nu vine ambalat de-a gata. El se co-creează zi de zi, prin felul în care îți pui la treabă competențele, abilitățile și infrastructura exterioară.
În ce viitor vrei să ajungi?
Și ce faci azi ca să ajungi acolo?”
Urmăriți Republica pe Google News
Urmăriți Republica pe Threads
Urmăriți Republica pe canalul de WhatsApp
Alătură-te comunității noastre. Scrie bine și argumentat și poți fi unul dintre editorialiștii platformei noastre.