Насколько использование ИИ повышает продуктивность вашей команды? | ИИ в бизнесе №71

Как ИИ помогает профессионалам?

Есть ли доказательства того, что использование ИИ во время работы повышает производительность? Действительно! Крупнейшее исследование, подтверждающее эту гипотезу, было проведено группой ученых из американских бизнес-школ, в том числе Гарвардской школы бизнеса и Школы менеджмента Слоана Массачусетского технологического института. Исследователи изучили работу 758 консультантов, что составляет около 7% всех консультантов, работающих в Boston Consulting Group.

Их задачей была разработка концепций новых продуктов с учетом таких аспектов, как:

• креативность,
• аналитическое мышление или
• навыки убеждения.

В рамках эксперимента, проверяющего, повышает ли ИИ производительность, они сравнили производительность без поддержки ИИ и с использованием GPT-4, языковой модели, на которой основана последняя версия ChatGPT Plus. Целью исследования было изучить, как внедрение ИИ в повседневную работу изменит типичный рабочий процесс консультантов.

Источник: DALL·E 3, подсказка: Марта М. Кания (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Повышает ли ИИ производительность труда?

Результаты BCG оказались на удивление ясными. Все консультанты при поддержке ИИ улучшили качество своей работы. Фактически его качество выросло до 40%. Но как проводилось исследование?

В эксперименте участники были случайным образом разделены на три группы:

• контрольная группа — ее участники не использовали ИИ на работе,
• группа с доступом к GPT-4 – однако без предварительной инструкции, как лучше использовать искусственный интеллект,
• группа с доступом к GPT-4 и учебным материалам.

Исследование было разделено на три этапа:

1. Сначала консультанты заполнили анкету относительно своих демографических данных и предрасположенностей.
2. Затем переходили к основной части, где выполняли задачи, связанные с разработкой концепций продукта. Эти задачи очень напоминали их повседневную работу и включали реалистичные тематические исследования, такие как создание обуви для узких целевых групп и спортсменов. Задания требовали творческого подхода, аналитического мышления, а также написания убедительных текстов.
3. Третий этап включал интервью, в которых обобщался опыт консультантов в работе с ИИ.

Как оказалось, консультанты, использующие GPT-4, были на 12,5% продуктивнее и на 25% быстрее. Наибольшие преимущества наблюдались среди менее квалифицированных специалистов, которые прошли дополнительное обучение эффективным способам использования GPT. В этой группе исследователи отметили значительное увеличение производительности на 43%!

Способы сотрудничества с искусственным интеллектом

Все ли сотрудники взаимодействовали с ИИ одинаково? Оказалось, что нет. Поэтому исследователи решили выявить два наиболее распространенных способа повышения производительности с помощью ИИ. Они назвали их персонажами «Киборг» и «Кентавр».

Киборг

Модель «Киборг» представляет собой совместный подход, при котором люди и ИИ тесно сотрудничают для выполнения задач. Примеры сотрудничества киборгов включают:

• программист начинает кодировать, а ИИ дополняет и уточняет код, как при использовании Github Copilot,
• консультант начинает делать выводы из анализа, а ИИ предоставляет дополнительные данные и визуализации, используя такие инструменты, как ChatGPT Plus,
• копирайтер начинает формировать рекламный текст с концепции, а ИИ подсказывает идеи и готовые сегменты. Затем копирайтер уточняет концепцию,
• инженер рисует эскиз проекта, а ИИ на его основе создает визуализацию.

В модели «Киборг» ключевым моментом является плавная интеграция усилий человека и машины для достижения оптимальных результатов — именно так ИИ значительно повышает производительность.

Источник: HuggingFace (https://huggingface.co/spaces/hysts/ControlNet-v1-1)

Кентавр

Модель «Кентавр» предполагает делегирование задач, при котором одни задачи выполняются людьми, а другие делегируются ИИ на основе индивидуальной оценки сильных и слабых сторон каждого субъекта. Примеры стратегий Centaur включают в себя:

• ИИ ставит диагноз, а врач подбирает возможные методы лечения,
• консультант определяет бизнес-проблему, а ИИ генерирует анализ и рекомендации,
• юрист, составляющий юридическую жалобу, и ИИ, проверяющий правильность и полноту документа,
• копирайтер создает схему текста, а ИИ вносит стилистические и грамматические исправления.

Ключевым моментом является стратегическое разделение задач и использование сильных сторон как людей, так и машин. Однако подход Centaur представляет собой проблему: как отличить задачи, которые лучше подходят для ИИ, повышающие производительность, от тех, которые лучше решаются людьми?

Фрагментированные границы технологий

Исследователи назвали проблему определения «компетентности» искусственного интеллекта «фрагментированными границами технологии». Этот термин относится к разнообразным и изменчивым возможностям искусственного интеллекта.

Возможности ИИ быстро развиваются, часто неожиданным образом. Вот почему задачи, которые могут показаться людям одинаково сложными, могут оказаться по разные стороны этой «границы» — некоторые из них могут быть легко решены с помощью ИИ, а другие остаются за пределами нынешних его возможностей.

Например, как показало исследование, GPT легко:

• генерировали креативные идеи для новых продуктов,
• помог написать убедительный текст или
• провел детальный анализ данных.

С другой стороны, оно допускало ошибки в простых математических расчетах. Эта «фрагментированная граница» представляет собой проблему как для разработчиков ИИ, так и для пользователей — трудно предсказать, какие, казалось бы, похожие задачи будут легкими или трудными для алгоритмов. Поэтому крайне важно шаг за шагом исследовать и тестировать возможности ИИ. Чем лучше мы понимаем «фрагментированные границы» этих возможностей, тем эффективнее мы сможем интегрировать работу людей и машин.

Источник: DALL·E 3, подсказка: Марта М. Кания (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Как повысить производительность в вашей компании с помощью ИИ?

В вашей компании вы можете провести аналогичный эксперимент, чтобы оценить, насколько искусственный интеллект может улучшить результаты работы. Начать стоит с постановки задач сотрудникам, таких как подготовка презентаций, отчетов, бизнес-предложений или решение кейсов, как с помощью ИИ, так и без него. Это позволит вам измерить реальное влияние на производительность и качество работы.

Тем не менее, крайне важно правильно подготовить сотрудников. Чтобы добиться 40-процентного увеличения производительности с помощью ИИ, аналогичного успеху, достигнутому в Boston Consulting Group, потребуются инициативы по обучению и созданию учебных материалов.

Усилия почти наверняка окупятся. Например, рекламные агентства могут быстрее генерировать идеи для кампаний, банки — более эффективно анализировать данные о клиентах, а юридические фирмы — более эффективно создавать документы. Везде необходим творческий подход, анализ информации или написание текста — ИИ поможет сотрудникам работать более продуктивно.

Будущее работы с ИИ

Развитие искусственного интеллекта вызывает как большие надежды, так и опасения, особенно среди людей, которым трудно освоить новые инструменты и адаптировать свои методы работы к меняющимся возможностям технологий.

Нет сомнений в том, что ИИ повышает производительность, освобождая команды от самых простых и повторяющихся задач. Все больше и больше этих задач будут автоматизироваться. Также появятся новые роли, сочетающие навыки человека и машины, например, тренеры по искусственному интеллекту или посредники в знаниях. Постоянное развитие навыков и обучение эффективному сотрудничеству с ИИ будут иметь важное значение.

В то же время крайне важно осознавать угрозы. Автоматизация может отнять рабочие места у менее квалифицированных специалистов. Существует также риск того, что компания станет чрезмерно зависимой от поставщиков технологий. Поэтому ключевым моментом является поддержание здоровой дистанции и критическая оценка информации, предоставляемой ИИ.

Будущее работы с искусственным интеллектом кажется захватывающим, но в то же время и несколько тревожным, как в хорошо написанной научной фантастике. С одной стороны, существуют невероятные возможности, но с другой стороны, действительно ли мы все контролируем?

Краткое содержание

Результаты эксперимента показывают, что ИИ сегодня повышает производительность. Для некоторых творческих и аналитических задач ускоряет работу до 40%. Больше всего выигрывают работники с низкой квалификацией, но профессионалы высшего уровня также работают быстрее и эффективнее.

Крайне важно понимать, какие задачи можно автоматизировать с помощью ИИ, а какие требуют участия человека. Чтобы максимально эффективно использовать возможности ИИ, потребуются изменения и в организации работы. А будущее работы обещает быть интересным – скучным точно не будет. Если вам интересно более подробное описание этого исследования, прочитайте полный отчет (ссылка).

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему занятому сообществу пчел в Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Автор: Роберт Уитни

Эксперт и инструктор JavaScript, тренирующий ИТ-отделы. Его главная цель — повысить продуктивность команды, обучая других эффективному сотрудничеству при кодировании.

Просмотреть все сообщения

ИИ в бизнесе:

1. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 1)
2. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 2)
3. Приложения искусственного интеллекта в бизнесе – обзор
4. Текстовые чат-боты с поддержкой искусственного интеллекта
5. Бизнес НЛП сегодня и завтра
6. Роль ИИ в принятии бизнес-решений
7. Планирование публикаций в социальных сетях. Как ИИ может помочь?
8. Автоматизированные публикации в социальных сетях
9. Новые сервисы и продукты, работающие с ИИ
10. Каковы слабые стороны моей бизнес-идеи? Мозговой штурм с ChatGPT
11. Использование ChatGPT в бизнесе
12. Синтетические актеры. Топ-3 генератора видео с использованием искусственного интеллекта
13. 3 полезных инструмента графического дизайна с использованием искусственного интеллекта. Генеративный ИИ в бизнесе
14. 3 замечательных автора ИИ, которых вы должны попробовать сегодня
15. Исследование возможностей искусственного интеллекта в создании музыки
16. Навигация по новым бизнес-возможностям с помощью ChatGPT-4
17. Инструменты искусственного интеллекта для менеджера
18. 6 потрясающих плагинов ChatGTP, которые сделают вашу жизнь проще
19. 3 графика А.И. Генерация интеллектуальных технологий для бизнеса
20. Каково будущее искусственного интеллекта по мнению Глобального института McKinsey?
21. Искусственный интеллект в бизнесе – Введение
22. Что такое НЛП, или обработка естественного языка в бизнесе
23. Автоматическая обработка документов
24. Google Translate против DeepL. 5 применений машинного перевода для бизнеса
25. Работа и бизнес-приложения голосовых ботов
26. Технология виртуального помощника, или как поговорить с ИИ?
27. Что такое бизнес-аналитика?
28. Сможет ли искусственный интеллект заменить бизнес-аналитиков?
29. Как искусственный интеллект может помочь в BPM?
30. Искусственный интеллект и социальные сети – что они говорят о нас?
31. Искусственный интеллект в управлении контентом
32. Творческий ИИ сегодня и завтра
33. Мультимодальный ИИ и его применение в бизнесе
34. Новые взаимодействия. Как ИИ меняет то, как мы управляем устройствами?
35. RPA и API в цифровой компании
36. Будущий рынок труда и будущие профессии
37. ИИ в EdTech. 3 примера компаний, которые использовали потенциал искусственного интеллекта
38. Искусственный интеллект и окружающая среда. 3 решения искусственного интеллекта, которые помогут вам построить устойчивый бизнес
39. Детекторы контента AI. Стоят ли они того?
40. ChatGPT против Bard против Bing. Какой чат-бот с искусственным интеллектом лидирует в гонке?
41. Является ли искусственный интеллект чат-бота конкурентом поиска Google?
42. Эффективные подсказки ChatGPT для HR и подбора персонала
43. Оперативный инжиниринг. Что делает оперативный инженер?
44. Генератор макетов AI. Топ-4 инструмента
45. ИИ и что еще? Главные технологические тренды для бизнеса в 2024 году
46. ИИ и деловая этика. Почему вам следует инвестировать в этические решения
47. Мета ИИ. Что вам следует знать о функциях Facebook и Instagram, поддерживаемых искусственным интеллектом?
48. Регулирование ИИ. Что нужно знать предпринимателю?
49. 5 новых применений ИИ в бизнесе
50. Продукты и проекты искусственного интеллекта – чем они отличаются от других?
51. Автоматизация процессов с помощью искусственного интеллекта. Когда начать?
52. Как сопоставить решение ИИ с бизнес-проблемой?
53. ИИ как эксперт в вашей команде
54. Команда ИИ против разделения ролей
55. Как выбрать сферу карьеры в AI?
56. Всегда ли стоит добавлять искусственный интеллект в процесс разработки продукта?
57. ИИ в HR: как автоматизация подбора персонала влияет на HR и развитие команды
58. 6 самых интересных инструментов ИИ в 2023 году
59. 6 крупнейших бизнес-провалов, вызванных искусственным интеллектом
60. Каков анализ зрелости ИИ компании?
61. ИИ для персонализации B2B
62. Варианты использования ChatGPT. 18 примеров того, как улучшить свой бизнес с помощью ChatGPT в 2024 году
63. Микрообучение. Быстрый способ получить новые навыки
64. Самые интересные внедрения ИИ в компаниях в 2024 году
65. Чем занимаются специалисты по искусственному интеллекту?
66. Какие проблемы ставит проект ИИ?
67. 8 лучших инструментов искусственного интеллекта для бизнеса в 2024 году
68. ИИ в CRM. Что меняет ИИ в инструментах CRM?
69. Закон ЕС об искусственном интеллекте. Как Европа регулирует использование искусственного интеллекта
70. Сора. Как реалистичные видеоролики от OpenAI изменят бизнес?
71. 7 лучших разработчиков веб-сайтов с использованием искусственного интеллекта
72. Инструменты без кода и инновации в области искусственного интеллекта
73. Насколько использование ИИ повышает продуктивность вашей команды?