AI Chaku-Chaku to sposób organizacji pracy, w którym człowiek równolegle prowadzi kilka zadań wykonywanych przez sztuczną inteligencję, zamiast bezczynnie czekać na zakończenie każdego z nich. Przenosi znaną z Lean Management zasadę Chaku-Chaku do pracy wiedzy: AI wykonuje swój cykl, a człowiek w tym czasie przechodzi do kolejnego procesu.
Praca z coraz bardziej zaawansowanymi modelami sztucznej inteligencji zmienia więc nie tylko to, co możemy delegować AI, ale również sposób, w jaki organizujemy własną pracę.
Czym jest Chaku-Chaku?
Chaku-Chaku to sposób organizacji pracy, w którym operator obsługuje kilka kolejnych maszyn lub procesów. Uruchamia cykl na jednej maszynie i zamiast czekać na jego zakończenie przechodzi do następnej. Maszyna wykonuje swoją pracę, a człowiek wykorzystuje ten czas na kolejną czynność.
Kluczowa zasada jest prosta: operator nie powinien bezczynnie czekać na maszynę.
AI Chaku-Chaku – ta sama logika w pracy wiedzy
Dokładnie tę samą zasadę można zastosować podczas pracy ze sztuczną inteligencją. Przy prostych pytaniach odpowiedź modelu pojawia się szybko. Przy bardziej złożonych analizach, pracy na plikach, tworzeniu raportów czy zadaniach wykonywanych przez agentów czas realizacji może wynosić kilka lub kilkanaście minut.
Patrzenie w tym czasie na ekran jest odpowiednikiem operatora stojącego przed maszyną i obserwującego jej automatyczny cykl.
AI Chaku-Chaku polega na równoległym prowadzeniu kilku procesów, pomiędzy którymi człowiek porusza się w określonym cyklu.
Jak wygląda AI Chaku-Chaku w praktyce?
W moim przypadku często są to cztery równolegle otwarte zadania.
1. Poprawki na stronie internetowej
W pierwszej zakładce wykorzystuję ChatGPT do analizy i przygotowywania poprawek na stronie. Zlecam zadanie, model wykonuje pracę, a ja przechodzę dalej.
2. Raport dla klienta
W drugim procesie Claude analizuje dane z ankiet klienta zapisanych na Google Drive i pomaga przygotować raport. Kiedy analiza trwa, nie muszę na nią czekać.
3. Oferty dla partnerów
W trzecim procesie pracuję nad ofertami dla partnerów konferencji, wykorzystując ChatGPT oraz połączenie z Canvą. AI pomaga przygotować materiał, ale decyzje dotyczące treści, układu i finalnej wersji pozostają po mojej stronie.
4. Obsługa poczty
W czwartej zakładce odpowiadam na wiadomości, na przykład dotyczące praktyk studenckich, wykorzystując AI połączone z Gmailem.
Mój cykl wygląda więc mniej więcej tak: 1 → 2 → 3 → 4 → 1 → 2 → 3 → 4…
Człowiek pozostaje kluczowym elementem procesu
AI Chaku-Chaku nie oznacza uruchomienia czterech modeli i bezrefleksyjnego przyjęcia tego, co wygenerują. W każdym cyklu moja praca pozostaje bardzo ważna.
Wracając do danej zakładki, sprawdzam rezultat, dokładnie go czytam, oceniam jakość, podejmuję decyzję, nanoszę poprawkę albo rozpoczynam kolejną interakcję. Jeżeli AI nadal pracuje, przechodzę do następnego procesu.
Rola człowieka przesuwa się więc z wykonawcy każdej pojedynczej czynności w stronę nadzorcy, decydenta i projektanta przepływu pracy.
AI Chaku-Chaku wymaga standaryzacji
Im więcej procesów wykonujemy równolegle z AI, tym ważniejsze stają się standardy. Trzeba wiedzieć, jakie zadanie przekazujemy modelowi, jaki rezultat uznajemy za poprawny, kiedy potrzebna jest kontrola człowieka i co uruchamia kolejny krok.
Bez tego zamiast przepływu szybko powstaje cyfrowy chaos: kilkanaście otwartych konwersacji, niezweryfikowane wyniki i brak jasności, który rezultat jest aktualny.
Gdzie AI Chaku-Chaku sprawdzi się najlepiej?
Największy potencjał widzę w pracy, w której występują wyraźne momenty przekazania zadania pomiędzy człowiekiem a AI: analizie danych, przygotowywaniu raportów, researchu, tworzeniu ofert, pracy z dokumentami, marketingu, obsłudze poczty czy przygotowywaniu materiałów szkoleniowych.
Nie chodzi jednak o maksymalizowanie liczby otwartych zakładek. Cztery procesy mogą działać dobrze, ale dziesięć może już powodować nadmierne przełączanie kontekstu. Tak samo jak w Lean, liczy się dobrze zaprojektowany przepływ, a nie maksymalne obciążenie człowieka.
Od automatyzacji zadań do projektowania pracy z AI
Najciekawsze pytanie dotyczące AI coraz rzadziej brzmi: „co sztuczna inteligencja może zrobić za mnie?”. Coraz ważniejsze staje się pytanie: jak zaprojektować swoją pracę, kiedy równolegle pracuje dla mnie kilka modeli i agentów?
Produkcja od dziesięcioleci rozwija sposoby współpracy człowieka z automatycznymi maszynami. Dzisiaj podobne zasady możemy przenosić do pracy wiedzy.
Jeżeli model potrzebuje kilku minut na wykonanie zadania, problemem nie musi być jego czas pracy. Marnotrawstwem może być sytuacja, w której człowiek przez te kilka minut tylko patrzy na ekran.
AI Chaku-Chaku to próba zastosowania starej zasady Lean w zupełnie nowym środowisku pracy.
Co dalej z AI i automatyzacją pracy?
Jeżeli rozwijasz ten temat w swojej organizacji, zobacz również nasz artykuł AI i automatyzacja pracy w biurze oraz materiał o Lean Office i eliminacji marnotrawstwa w procesach biurowych. AI Chaku-Chaku jest naturalnym punktem styku tych dwóch światów: automatyzacji pracy wiedzy i projektowania przepływu zgodnie z Lean.
Zobacz jak użyć KaizenUp do optymalizacji pracy dzięki AI.
Jestem popularyzatorem Lean Management oraz programu Training Within Industry. Jestem praktykiem. Współtworzę wiele startupów. Od 2015 roku jestem CEO w Leantrix - czołowej firmie z zakresu konsultingu Lean w Polsce, która począwszy od 2024 roku organizuje jedną z największych konferencji poświęconych szczupłemu zarządzaniu w Polsce - Lean TWI Summit. Od 2019 roku jestem CEO w firmie Do Lean IT OU zarejestrowanej w Estonii, która tworzy software etwi.io używany przez kilkadziesiąt firm produkcyjnych i usługowych w Europie i USA.
