AI në punën e menaxherit, pa iluzione

Në këtë numër

Gjysma e punonjësve në SHBA tani e përdorin AI-në në punë të paktën herë pas here. Ky numër flet për largësinë mes asaj që AI duket se bën dhe asaj që mund të matet, dhe për menaxherin që duhet të vendosë pikërisht aty.

Në 2025, programues me përvojë besonin se AI i kishte bërë më të shpejtë, ndërsa ora tregonte të kundërtën. Eksperimente të tjera gjetën fitime të mëdha, kryesisht për njerëzit më të rinj në punë dhe për detyrat brenda asaj që studiuesit e quajnë kufiri i dhëmbëzuar. Gallup gjen se përdorimi rritet më shpejt se planet, dhe se mbështetja e menaxherit shkon bashkë me dobinë që sjell.

Stiven Janaqi, Redaktor

Tema kryesore

U ndjenë më të shpejtë, u matën më të ngadaltë

Në fillim të 2025, grupi kërkimor METR bëri një eksperiment të rastësishëm: 16 programues me përvojë, 246 detyra të vërteta në projekte që i njihnin mirë. Çdo detyrë u caktua rastësisht për t'u bërë me mjete AI ose pa to.

• 24% më shpejt: aq prisnin programuesit para studimit
• 20% më shpejt: aq besonin pas tij
• 19% më ngadalë: kaq u mat

Ekspertët e ekonomisë dhe të mësimit të makinës kishin parashikuar detyra gati 40% më të shkurtra. METR e quan rezultatin një fotografi të mjeteve të fillimit të 2025 në një mjedis të caktuar, dhe në 2026 nisi ta ndryshojë studimin, sepse kishin ndryshuar mjetet dhe mënyra si përdoren. Ajo që nuk ka ndryshuar është largësia mes ndjesisë dhe orës.

• 2023 Shërbimi ndaj klientit: 14% më shumë raste në orë me AI.
• 2023 Konsulentët: fitime të mëdha brenda kufirit, rezultate më të dobëta jashtë tij.
• 2025 Programuesit: 19% më ngadalë, me ndjesinë se ishin më të shpejtë.
• 2026 Gallup: gjysma e punonjësve në SHBA përdorin AI në punë.

Leximi ynë

Ndjesia e shpejtësisë nuk është matje. Para se një ekip të ndryshojë mënyrën si punon, dikush duhet të masë punën, jo përshtypjen.

Burimet: METR, 2025; Erik Brynjolfsson, Danielle Li & Lindsey Raymond, NBER, 2023; Fabrizio Dell'Acqua, Edward McFowland III, Ethan Mollick et al., Harvard Business School, 2023; Gallup, 2026

Shifrat

Gjysma e përdorin, pak kanë plan

Që nga 2023, Gallup i pyet punonjësit në SHBA sa shpesh e përdorin AI-në në punën e tyre. Përdorimi është më shumë se dyfishuar; planet nuk kanë ecur me të njëjtin hap.

Përdorin AI në punë disa herë në vit ose më shpesh, SHBA, tremujori i dytë: 2023 21%, 2025 40%, 2026 52%.

• 44% thonë se organizata ka nisur ta integrojë AI-në (2025)
• 22% thonë se u është komunikuar një plan i qartë (2025)

Përdorimi i shpeshtë, disa herë në javë ose më shumë, u rrit nga 11% në 2023 në 30% në maj 2026; 15% e përdorin tani AI-në çdo ditë.

Leximi ynë

Përdorimi rritet nga poshtë; plani duhet të vijë nga lart. Në mes qëndron menaxheri, që i sheh të dyja.

Burimet: Gallup, 2025; Gallup, 2026

Modeli

Kufiri i dhëmbëzuar

Në 2023, Harvard Business School dhe BCG u dhanë 758 konsulentëve GPT-4 për detyra realiste. Studiuesit e quajnë vijën mes asaj që AI e bën mirë dhe keq një kufi të dhëmbëzuar: detyra që duken njësoj të vështira mund të bien në të dyja anët e tij.

Brenda kufirit

• 12,2% më shumë detyra të mbaruara
• 25,1% më shpejt
• Mbi 40% cilësi më e lartë

Jashtë kufirit

• 19 pikë përqindjeje më pak gjasa për zgjidhje të saktë
• Ndihma e AI-së e përkeqësoi rezultatin
• Vështirësia e dukshme nuk tregonte anën

Te shërbimi ndaj klientit, 5.179 agjentë me një asistent AI zgjidhën mesatarisht 14% më shumë raste në orë. Më të rinjtë në punë dhe ata me më pak aftësi fituan 34%; më të përvojshmit, pothuajse asgjë.

Leximi ynë

AI ndihmon më shumë aty ku detyra njihet dhe rezultati mund të kontrollohet. Jashtë kufirit i duhet dikush që e njeh punën aq mirë sa ta shohë gabimin.

Kufiri është termi i studiuesve; zbatimi te detyrat e menaxherit është leximi ynë.

Burimet: Fabrizio Dell'Acqua, Edward McFowland III, Ethan Mollick et al., Harvard Business School, 2023; Erik Brynjolfsson, Danielle Li & Lindsey Raymond, NBER, 2023

Më shumë te eseja: Nga retail-i te logjistika dhe hoteleria: industria ndryshon, problemet e menaxhimit jo

Pjesa e menaxherit

Ku hyn menaxheri

Te të dhënat e Gallup 2026, mbështetja e menaxherit shkon bashkë me faktin nëse përdorimi i AI-së e ndihmon ekipin apo mbetet zakon privat.

Punonjës të angazhuar, SHBA, 2026: Përdorim i shpeshtë, plan i qartë dhe mbështetja e menaxherit bashkë 53%, Menaxheri e mbështet në mënyrë aktive përdorimin e AI-së 48%, Pa këtë mbështetje 30%.

• 36% pohojnë fuqishëm se menaxheri e mbështet përdorimin e AI-së në ekip (organizata që po e integrojnë AI-në, maj 2026)
• 40% kishin marrë “workslop” muajin e kaluar (1.150 punonjës në SHBA, 2025)

Workslop është punë e bërë me AI që duket e dobishme, por s'ka përmbajtje. Ai që e dërgon kursen kohë; ai që e merr duhet ta interpretojë, ta korrigjojë ose ta bëjë nga e para.

Leximi ynë

Menaxheri vendos standardin: çfarë mund të bëjë AI, kush e kontrollon dhe çfarë quhet e mbaruar. Pa standard, shpejtësia e njërit bëhet ripunim për tjetrin.

Burimet: Gallup, Employee Engagement Remains Flat as AI Adoption Accelerates, 2026; Gallup, Indicator: Artificial Intelligence, 2026; Kate Niederhoffer et al., Harvard Business Review, 2025

Si matet

Mate para se ta besosh

Në 2025, një raport paraprak i MIT NANDA tha se 95% e organizatave nuk shihnin kthim të matshëm nga AI gjeneruese. Mbështetej te 52 intervista, 153 përgjigje nga katër konferenca dhe mbi 300 projekte publike; shumë tituj e kthyen në “95% e pilotëve dështojnë”. As titulli, as ndjesia nuk e zëvendësojnë matjen e punës sate.

• Zgjidh një detyrë. Që përsëritet, njihet mirë dhe ka rezultat që kontrollohet.
• Mate pa AI. Dy javë: koha për detyrë dhe korrigjimet që i duhen.
• Mate me AI. E njëjta detyrë dhe i njëjti kontroll, bashkë me kohën e kontrollit.
• Vendos me shifrat. Mbaje, ndryshoje ose ndalo, dhe shkruaj kush kontrollon.

Shembull hipotetik, raporti javor i turnit

• Pa AI: 3 orë, 4 korrigjime
• Me AI: 1 orë e 10 min + 30 min kontroll, 1 korrigjim

Kursimi është i vërtetë, por më i vogël se ç'duket: 1 orë e 20 minuta në javë. Numrat janë të shpikur.

Hapat dhe shembulli janë të redaksisë.

Burimi: Aditya Challapally et al., MIT NANDA, 2025

Më shumë te eseja: KPI-të nuk përmirësohen nga Excel-i

Mjeti i javës

Karta e detyrës me AI

Një kartë për çdo detyrë që i jep AI-së. Plotësoje me personin që e bën detyrën, dhe rishikoje pas një muaji.

1. Detyra çfarë, sa shpesh, për kë
2. Brenda apo jashtë kufirit? a duket shpejt një gabim?
3. Çfarë bën AI, çfarë bën personi
4. Kush kontrollon, dhe si para se të dalë nga ekipi
5. Matja para dhe pas koha dhe korrigjimet
6. Vendimi dhe data e rishikimit mbaje, ndryshoje, ndalo

Praktikë e propozuar nga redaksia. Mos fut të dhëna personale ose konfidenciale në mjete publike AI, as në kartë.

Burimet dhe metoda

Çdo shifër ka një burim.

Shifrat e këtij numri vijnë nga burimet më poshtë. Viti tregon sa e re është secila.

• METR, “Measuring the Impact of Early-2025 AI on Experienced Open-Source Developer Productivity”, 2025. https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/
• Gallup, “AI Use at Work Has Nearly Doubled in Two Years”, 2025. https://www.gallup.com/workplace/691643/work-nearly-doubled-two-years.aspx
• Gallup, “Indicator: Artificial Intelligence”, 2026. https://www.gallup.com/699797/indicator-artificial-intelligence.aspx
• Fabrizio Dell'Acqua, Edward McFowland III, Ethan Mollick et al., Harvard Business School, “Navigating the Jagged Technological Frontier”, 2023. https://papers.ssrn.com/abstract=4573321
• Erik Brynjolfsson, Danielle Li & Lindsey Raymond, NBER, “Generative AI at Work”, 2023. https://www.nber.org/papers/w31161
• Gallup, “Employee Engagement Remains Flat as AI Adoption Accelerates”, 2026. https://www.gallup.com/workplace/712433/employee-engagement-remains-flat-adoption-accelerates.aspx
• Kate Niederhoffer et al., Harvard Business Review, “AI-Generated “Workslop” Is Destroying Productivity”, 2025. https://hbr.org/2025/09/ai-generated-workslop-is-destroying-productivity
• Aditya Challapally et al., MIT NANDA, “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025”, 2025.

Metoda editoriale

Çdo shifër u kontrollua për vitin, botuesin dhe çfarë mat saktësisht. Kur faqja e botuesit nuk hapej, shifra u kontrollua te përmbledhje të pavarura dhe shënohet me “përmes”. Interpretimi i redaksisë shënohet “Leximi ynë”. Shifrat që nuk u konfirmuan nuk janë në numër.