Amikor az AI-eszközök berobbantak a munkahelyekre, a legtöbb vállalat azonnal ösztönözni kezdte a használatukat – függetlenül attól, hogy azok valóban termelékenységet növeltek-e. Egy névtelenül nyilatkozó ügynökség azonban más utat választott: megvárta, amíg mérhetővé válik a hatás, és csak ezután építette be az AI-alkalmazást a jutalmazási rendszerébe. Ez a döntés eleinte lassúnak tűnt, de pontosan ez tette megalapozottá.
Az ügynökség kísérleti csoportokat hozott létre, mérte a kimenetet, összehasonlította az AI-t használó és nem használó munkatársak teljesítményét, és csak akkor deklarált sikert, amikor az adatok egyértelműen azt mutatták. A folyamat során kiderült, hogy nem minden AI-eszköz és nem minden munkakör esetén volt mérhető előny – ez önmagában értékes információ volt. A végeredmény: célzott, tényeken alapuló ösztönzési struktúra, nem pedig blanket reward minden AI-aktivitásra.
HR-szemszögből ez a modell tanulságos. Az ösztönzők tervezésekor a szándék önmagában nem elég – a megtérülést mérni kell, mielőtt jutalmat rendelünk mellé. Különben a szervezet nem AI-integrációt épít, hanem AI-performanszot jutalmaz anélkül, hogy tudná, az valódi értéket teremt-e. A bizonyítás-első megközelítés nemcsak pénzt takarít meg, hanem hitelességet is épít a munkatársak felé.
