Można przez dwadzieścia lat skutecznie zarządzać firmą i nie być przygotowanym do kierowania pracą ludzi i agentów AI.
Firma może wdrożyć technologię szybciej, niż jej menedżerowie zdobędą kompetencje potrzebne do pracy z nią. Powierzenie im odpowiedzialności za agentów nie oznacza, że wiedzą, jak ocenić ich możliwości, zaplanować współpracę z ludźmi i sprawdzić wiarygodność rezultatów. Tego nie nabywa się automatycznie wraz z doświadczeniem w zarządzaniu.
Potrzebna jest wiedza pozwalająca rozstrzygnąć, które zadania można przekazać agentowi, jakich danych i uprawnień potrzebuje oraz gdzie jego samodzielność powinna się kończyć. Równie istotna jest diagnoza błędów. Niewłaściwy rezultat może wynikać z ograniczeń modelu, niepełnych informacji, źle określonego zadania albo wadliwego procesu. Bez rozróżnienia tych przyczyn można długo poprawiać instrukcje, choć należałoby zmienić organizację pracy.
Dlatego nastawienie na rozwój ma tutaj bardzo konkretny wymiar. Menedżer będzie częściowo uczył się tej roli podczas jej wykonywania. Musi umieć przeprowadzić eksperyment i zmienić własne założenia na podstawie wyników, także wtedy, gdy podważają rozwiązanie, którego wcześniej bronił. Wraz ze zmianą możliwości technologii będzie musiał ponownie oceniać również decyzje, które dotychczas były trafne.
To stawia wymagania także właścicielom i zarządom. Jeśli oczekujemy eksperymentowania, a rozliczamy wyłącznie z szybkich sukcesów, zachęcamy do ukrywania nieudanych prób lub wybierania takich, które niewiele mogą nas nauczyć. Potrzebne są czas na naukę, określony zakres dopuszczalnych błędów i zgoda na wycofanie rozwiązania, które się nie sprawdziło.
Rozwój tych kompetencji trzeba uwzględnić w planie wdrożenia AI, z budżetem i czasem przeznaczonym na pracę nad rzeczywistymi procesami firmy. Inaczej odpowiedzialność za zmianę trafi do menedżerów, których organizacja nie przygotowała do jej przeprowadzenia.