Переводные статьи
Популярное | Последнее
196
×
Генеративный ИИ может повысить производительность не заменяя собой человека
Сообщество Lean+6Sigma в России
Генеративный ИИ может повысить производительность не заменяя собой человека
Вадим Сеничев, Преподаватель каф. АИДМиСВ МГОУ
15 февраля 2024 в 17:58

Перевод статьи "Generative AI Can Boost Productivity Without Replacing Workers" портала Stanford Business выполнил Вадим Сеничев

Тему подробно осветили в данной статье.Теперь давайте рассмотрим кейсы по искусственному интеллекту.

Первое крупномасштабное исследование помощника на рабочем месте, похожего на ChatGPT, показало, что он может быть особо полезен менее опытным сотрудникам и сделать клиентов счастливее.

С тех пор, как в 2023 году генеративный искусственный интеллект стал мейнстримом, он вызвал в равной степени шумиху и страх. Сторонники таких инструментов, как ChatGPT и DALL-E, предсказывают, что они изменят нашу экономику, в то время как скептики беспокоятся, что новые инструменты будут выдавать неточные или вредные результаты, а в конечном итоге заменят собой человека. Но до недавнего времени у нас не было настоящих данных о том, что на самом деле происходит, когда компании широко используют генеративный искусственный интеллект на реальных рабочих местах.

Первое такое исследование, опубликованное в качестве рабочего документа Национальным бюро экономических исследований в 2023 году, обнаружило, что взаимодействие ИИ и человека пока развивается по лучшему сценарию: предоставление работникам генеративного инструмента искусственного интеллекта, подобного ChatGPT, может привести к повышению производительности труда, удовлетворению клиентов и даже сохранению рабочих мест сотрудников.

Исследователи изучили опыт около 5200 сотрудников службы поддержки клиентов в компании-разработчике программного обеспечения из списка Fortune 500, которая получила доступ к генеративному помощнику на основе искусственного интеллекта в ходе поэтапного внедрения, проходившего в период с ноября 2020 года по февраль 2021 года.

Во время общения с клиентами в текстовом формате, инструмент генеративного искусственного интеллекта делился с операторами рекомендациями в реальном времени, давая подсказки, как реагировать на запросы клиентов, и предоставляя ссылки на внутренние документы по техническим вопросам.

По сравнению с группой сотрудников, работающих без инструмента, те, кому помогал чат-бот, были в среднем на 14% более продуктивным в пересчете на количество проблем, которые они решали за час.

Сотрудники, поддерживаемые искусственным интеллектом, быстрее завершали разговоры, обрабатывали больше чатов в час и были успешнее в решении проблем.

Примечательно, что эффект был наибольшим для наименее квалифицированных и наименее опытных работников, рост производительности которых составил до 35%.


Большие выгоды, меньше боли

«Это поистине огромные значения», — говорит Эрик Бриньольфссон, профессор Стэнфордской высшей школы бизнеса и старший научный сотрудник Стэнфордского института человеко-ориентированного искусственного интеллекта.

«За прошедшие годы я проделал большую работу по внедрению новых информационных технологий, и часто компании были рады получить прирост производительности на 1–2%».

Бриньольфссон также был удивлен тем, что производительность труда выросла так быстро. «Часто в случае внедрения новых технологий наблюдается некоторый спад перед тем, как они начнут влиять на повышение производительности, потому что внедрять изменения в работу и бизнес-процессы сложно и дорого», — говорит он. «В данном случае мы не увидели ожидаемого спада, и всего за несколько месяцев производительность выросла».

Причина такого роста, по мнению Бриньольфссона и его соавторов, Даниэля Ли, доцента Школы менеджмента Слоана Массачусетского технологического института, и Линдси Рэймонд, доктора философии, заключался в том, что бот, обработав миллионы стенограмм сервисных взаимодействий, узнал, что и как делают наиболее успешные сотрудники.

Затем компания распространила эту информацию (часто трудно преобразуемую в конкретные знания при обучении сотрудников) среди более широкого круга людей. С помощью ИИ участники эксперимента, проработавшие на должности всего два месяца, работали также хорошо, как и те, кто имел шестимесячный опыт.

«На протяжении последних 30 лет компьютеры и цифровые технологии помогали высококвалифицированным работникам больше, чем менее квалифицированным, что привело к растущему разрыву в заработной плате и неравенству доходов», — говорит Бриньольфссон. «Было интересно видеть, что та же самая технология может работать и в обратную сторону, и это хороший знак».

Включение ИИ в процессы также привело к повышению удовлетворенности клиентов, о чем свидетельствуют как опросы клиентов, так и текстовый анализ их языка в разговорах. «Людям нравится, когда вы решаете их проблемы, и с помощью ИИ, у сотрудников получается лучше справляться с этой задачей», — говорит Бриньольфссон.

При этом, команда не нашла доказательств того, что клиенты были более удовлетворены просто потому, что работники, «усиленные» ИИ-помощником использовали более дружелюбный язык в общении с ними. То есть уровень удовлетворенности нельзя было свести просто к культуре общения – в деле клиентской поддержки важным фактором оставался именно положительный результат.

Сотрудники, имеющие доступ к новому инструменту, не только не сопротивлялись вмешательству в их работу и присутствию специального тренера, обучавшего их работе с ИИ, но и с меньшей вероятностью увольнялись, что является важным фактом в отрасли с хронически высокой текучестью кадров. «Мы точно не знаем, почему это произошло, но я предполагаю, что приятнее работать в условиях, когда вы получаете положительную отдачу от клиентов и можете быстрее решать проблемы клиентов», — говорит Бриньольфссон.



ИИ против неравенства

В целом исследователи пришли к выводу, что генеративный искусственный интеллект стал фактором успеха как для сотрудников компании, так и для клиентов и акционеров. «Ни одна задействованная в эксперименте группа не осталась неудовлетворенной — все три стороны процесса по итогу оказались в лучшем положении, чем были до начала опыта», — говорит Бриньольфссон.

В 2021 году он стал соучредителем стартапа, нацеленного на помощь в применении генеративного искусственного интеллекта для повышения производительности.

Рассматривая ситуацию шире, Бриньольфссон и его исследование утверждают, что генеративный искусственный интеллект значительно повысит производительность экономики США в ближайшее десятилетие. Он настолько уверен в своем прогнозе, что поспорил на 400 долларов, что рост производительности в несельскохозяйственном секторе будет в среднем превышать 1,8% в год до 2029 года (по сравнению с оценкой Бюджетного управления Конгресса в менее 1,5%).

«Это будет означать, что мы сможем повысить уровень жизни и решить множество проблем, таких как бюджетный дефицит, здравоохранение и загрязнение окружающей среды», — говорит он. «И если все это будет помогать менее квалифицированным сотрудникам повышать качество своей работы, это может помочь уменьшить неравенство».

Бриньольфссон предупреждает, что исследование не проливает свет на то, как генеративный ИИ изменит более широкий рынок труда. Также он утверждает, что работодатели, которые интерпретируют исследование как предлог для увольнения высококвалифицированных работников, упускают из виду суть.

«Урок и вывод нашей работы заключается в том, что чаще всего вы выиграете от увеличения числа работников, а не от попыток их заменить», — говорит он.

«Умная компания позаботится о том, чтобы компенсировать и удерживать высококвалифицированных работников, чтобы система могла продолжать учиться у них, и, используя бесценный опыт, поднимала бы остальных сотрудников до их уровня».

Войдите, чтобы оставить комментарий
E-Mail
Комментариев нет
Поделиться