Ko šefa zamenja model: kaj pomeni Uberjev »Dara AI« za delo in vodstvo
Inženirji pri Uberju so interno zgradili chatbot, ki posnema njihovega direktorja Daro Khosrowshahija. Zveni kot interna šala, a v resnici je to zgodnji pogled v prihodnost, kjer umetna inteligenca ne piše samo kode in e‑pošte, temveč oblikuje tudi način, kako ekipe razmišljajo, pripravljajo predloge in komunicirajo z vodstvom. Ko šef postane model, moč ne izgine – prepiše se v sistem. V nadaljevanju analiziramo, zakaj je ta poteza pomembna, kakšna tveganja odpira in kaj pomeni za evropsko in slovensko tehnološko okolje.
Novica na kratko
Kot poroča TechCrunch, je izvršni direktor Uberja Dara Khosrowshahi v nedavnem pogovoru v podcastu The Diary of a CEO razkril, da so nekatere interne ekipe ustvarile chatbot v slogu »Dara AI«, ki poskuša posnemati njegov način razmišljanja.
Inženirji ta sistem uporabljajo za vajo predstavitev in predlogov pred dejanskimi sestanki z direktorjem. Logika je preprosta: če predlog preživi kritična vprašanja modela, je ekipa bolje pripravljena na pravi sestanek.
Khosrowshahi je dodal, da približno 90 % Uberjevih programerjev pri delu uporablja orodja z umetno inteligenco, okoli 30 % pa jih spada med intenzivne oziroma »power« uporabnike, ki z AI na novo premislijo arhitekturo sistemov. Produktivnostni skok je po njegovih besedah večji, kot ga je v karieri kadarkoli videl.
Podatek o »Dara AI« je bil najprej omenjen pri Business Insiderju, TechCrunch pa ga je povzel kot del širše slike sprejemanja AI znotraj Uberja.
Zakaj je to pomembno
Pretvoriti direktorja v chatbot ni le simpatičen eksperiment – gre za signal, kako AI začne posegati v notranje razmerja moči v organizacijah.
Najprej vpliv na pripravo. Namesto da ekipe ugibajo »kaj bo direktor vprašal« ali da jih neformalno trenira kakšen podpredsednik, lahko predloge preizkusijo pri digitalni različici šefa, ki poskuša posnemati njegov slog, prioritete in tipična vprašanja. Vodstvo s tem postane »skalabilno«: miselni model enega človeka se prelije v stotine odločitev, pri katerih sploh ni fizično prisoten.
Na prvi pogled so zmagovalci jasni: ekipe, ki bodo znale govoriti »jezik modela«, bodo hitreje napredovale z idejami. Mlajši kadri dobijo varno okolje za trening zahtevnih predstavitev. Za samega direktorja so sestanki potencialno učinkovitejši, ker je osnovna selekcija že opravljena.
Toda v ozadju se skriva cena. Če je AI prilagojen trenutnim preferencam konkretnega direktorja, se pristranskosti in slepe pege današnjega vodstva zapišejo v strukturo jutrišnjih odločitev. Namesto da izpodbijamo predpostavke, začnemo optimizirati za to, »kaj je všeč Dara‑modelu«. Raznolikost mnenj se lahko neopazno zmanjša.
Odpira se tudi vprašanje vloge srednjega menedžmenta. Del njihove klasične naloge – priprava ekip na sestanke, filtriranje slabih predlogov, treniranje nastopa – v takem scenariju prevzame AI. Podjetje, ki je algoritmično upravljanje najprej uporabilo pri voznikih, tako eksperimentira z milejšo različico istega pristopa v pisarnah.
Širša slika
»Dara AI« se lepo vklaplja v širši trend: umetna inteligenca se seli od generičnih orodij (samodokončevanje kode, e‑pošte, dokumentov) k sistemom, ki so tesno prilagojeni posameznemu podjetju.
GitHub Copilot je spremenil način pisanja kode, Microsoftov Copilot pa skuša preplesti AI v celoten Office 365 – od povzetkov sestankov do osnutkov strategij na podlagi internih podatkov. Velika podjetja že trenirajo lastne jezikovne modele na svoji dokumentaciji, da odgovarjajo na vprašanja o internih pravilnikih in procesih.
Posebnost Uberjevega pristopa je personalizacija: ne gre zgolj za »Uber AI«, ampak za model konkretne osebe – »Dara AI«. To je korak k t. i. »digitalnim dvojčkom« vodij, produktnih lastnikov ali celo regulatorjev, s katerimi bodo ekipe preizkušale scenarije, še preden jih kdo od teh ljudi vidi.
V preteklosti smo imeli primitivne različice iste ideje. Finančne ekipe so si delale modele v Excelu, kako bo reagiral CFO. Prodajniki si med seboj razlagajo, kako argumentirati pri določenem direktorju. Novost je, da to kolektivno znanje zdaj postane trajna, poizvedljiva plast v infrastrukturi podjetja.
Konkurenčno gledano lahko takšni sistemi dajo prednost podjetjem, ki znajo v AI kodirati svojo kulturo in strategijo. Hitreje uskladijo odločitve kot konkurenti, ki se zanašajo na počasnejše človeške komunikacijske kanale. Po drugi strani tveganje ni zanemarljivo: podjetje, ki se preveč zanaša na interno »osebnost« modela, lahko zgreši zunanje spremembe, ker mu AI vztrajno vrača odsev preteklosti.
Trend je vseeno jasen: večja podjetja bodo imela interne modele, prilagojene ne le na podatke, temveč tudi na ton, vrednote in neizrečena pravila. Ključno vprašanje je, ali bodo ti modeli ljudi opolnomočili pri izpodbijanju statusa quo ali pa bodo postali neviden mehanizem za njegovo utrjevanje.
Evropski in slovenski vidik
V Evropi ta zgodba takoj trči ob regulativo in kulturo.
Prihodnja Uredba EU o umetni inteligenci uvršča sisteme, ki se uporabljajo za upravljanje delavcev ali vplivajo na njihove karierne poti, med potencialno »visoko tvegane«. To pomeni obvezne analize tveganj, transparentnost in človeški nadzor. Danes je »Dara AI« opisan kot orodje za pripravo, ne kot formalni mehanizem ocenjevanja. A če bo v praksi veljalo, da predlogi, ki so bili najprej »preverjeni« pri AI, prej pridejo skozi sito, bo za zaposlene razlika hitro zabrisana.
Ob tem je tu še GDPR. Če je model prilagojen na interne komunikacije, se poraja vprašanje, katere podatke o zaposlenih in preteklih sporih ali napakah je medtem »pojedel«. Ima zaposleni pravico izvedeti, ali ga sistem posredno profilira? To so vprašanja, ki jih bodo v državah z močnimi sindikati in svetom delavcev (Nemčija, Avstrija, skandinavske države) prav gotovo zastavili.
Za Slovenijo in regijo je slika dvoslojna. Večja podjetja in scale‑upi v Ljubljani, Zagrebu ali Beogradu že eksperimentirajo z internimi AI‑asistenti za razvijalce in podporo uporabnikom. Ideja digitalnega »dvojčka« direktorja bo pri hitro rastočih startupih morda zvenela privlačno – možnost, da se kultura in odločitveni slog ustanovitelja preslika na nove ekipe. Po drugi strani ima večina podjetij še vedno težave z osnovno digitalizacijo procesov, zato so tovrstni eksperimenti nekaj korakov stran.
Za evropske – in tudi slovenske – ponudnike AI‑rešitev se tu odpira niša: orodja, ki pomagajo pri pripravi na vodstvo, a so skladna z regulativo, pregledna in ne delujejo kot skriti nadomestek šefa.
Pogled naprej
Če lahko ekipa mimogrede sestavi »Dara AI«, si zlahka predstavljamo, kaj se zgodi, ko podjetja tak pristop začnejo sistematično financirati.
V naslednjih nekaj letih lahko pričakujemo porast »digitalnih vodij«: modeli, trenirani na e‑pošti, javnih nastopih, strateških dokumentih in internih pogovorih ključnih ljudi. Formalno bodo služili kot svetovalci, ne kot odločevalci, a praksa bo pogosto drugačna – tak model bo postal prvo sito za ideje.
Za nadzorne svete je to mikavna zamisel: uspešen slog vodenja se da na nek način »zamrzniti«. Tudi ko se menja direktor, lahko podjetje nove strategije sproti preverja proti »glasovom preteklosti«. Vprašanje je, ali to dolgoročno pomaga ali zavira prilagajanje.
V naslednjih letih velja spremljati:
- ali bodo takšni modeli formalno vključeni v procese odločanja (ocene tveganj, proračunske odločitve, kadrovske poteze),
- kako bodo evropski regulatorji razlagali mejo med »orodjem za pripravo« in »sistemom za upravljanje delavcev«,
- ali bodo zaposleni začeli graditi lastne AI‑»kopije« sebe za avtomatizacijo komunikacije – in bomo dobili svet, kjer AI‑jaz govori z AI‑šefom.
Največje tveganje je tih, počasen zdrs: podjetje postopoma začne verjeti, da je to, kar model projicira, objektivna resnica o »tem, kako razmišljamo«, in ne le posnetek določenega obdobja in vodstva. Največja priložnost pa je uporaba teh sistemov kot ogledala, ki pokažejo slepe pege in pomagajo ljudem, da z več samozavesti izpodbijajo avtoriteto.
Bistvo
Uberjev »Dara AI« ni samo interna igračka, ampak prototip AI‑posredovanega vodenja. Ko miselni svet direktorja prevedemo v model, lahko pospešimo usklajevanje in izboljšamo pripravo, hkrati pa tvegamo, da eno samo perspektivo zabetoniramo v operativni sistem podjetja. V Evropi, kjer sta zasebnost in pravice delavcev pod drobnogledom, bo ključno vprašanje, ali bodo takšni modeli dopolnjevali človeško presojo ali jo potiho nadomeščali. Če bi imeli možnost zgraditi AI‑kopijo svojega šefa – ali sebe – bi delo postalo boljše ali le bolj predvidljivo?
