การใช้ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของทีมของคุณได้มากแค่ไหน? | AI ในธุรกิจ #71

AI ช่วยมืออาชีพได้อย่างไร?

มีหลักฐานว่าการใช้ AI ระหว่างทำงานช่วยเพิ่มผลผลิตหรือไม่? อย่างแท้จริง! การศึกษาที่ใหญ่ที่สุดที่ยืนยันสมมติฐานนี้ดำเนินการโดยกลุ่มนักวิทยาศาสตร์จากโรงเรียนธุรกิจในอเมริกา รวมถึง Harvard Business School และ MIT Sloan School of Management นักวิจัยตรวจสอบงานของที่ปรึกษา 758 คน ซึ่งคิดเป็นประมาณ 7% ของที่ปรึกษาทั้งหมดที่ทำงานที่ Boston Consulting Group

หน้าที่ของพวกเขาคือพัฒนาแนวคิดสำหรับผลิตภัณฑ์ใหม่ โดยคำนึงถึงประเด็นต่างๆ เช่น:

• ความคิดสร้างสรรค์,
• การคิดเชิงวิเคราะห์หรือ
• ทักษะการโน้มน้าวใจ

ในส่วนหนึ่งของการทดลองทดสอบว่า AI ช่วยเพิ่มผลผลิตหรือไม่ พวกเขาเปรียบเทียบประสิทธิภาพโดยไม่รองรับ AI และกับการใช้ GPT-4 ซึ่งเป็นโมเดลภาษาที่ใช้ ChatGPT Plus เวอร์ชันล่าสุด การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจสอบว่าการรวม AI เข้ากับงานประจำวันจะเปลี่ยนแปลงขั้นตอนการทำงานทั่วไปของที่ปรึกษาอย่างไร

ที่มา: DALL·E 3, แจ้ง: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

AI เพิ่มผลผลิตในการทำงานหรือไม่?

ผลลัพธ์ที่ BCG มีความชัดเจนอย่างน่าประหลาดใจ ที่ปรึกษาทุกคนที่ได้รับการสนับสนุนจาก AI ได้ปรับปรุงคุณภาพงานของพวกเขา ในความเป็นจริงคุณภาพเพิ่มขึ้นถึง 40% แต่การศึกษาดำเนินการอย่างไร?

ในการทดลอง ผู้เข้าร่วมจะถูกสุ่มแบ่งออกเป็นสามกลุ่ม:

• กลุ่มควบคุม — สมาชิกไม่ได้ใช้ AI ในที่ทำงาน
• กลุ่มที่สามารถเข้าถึง GPT-4 – อย่างไรก็ตาม หากไม่มีคำแนะนำล่วงหน้าเกี่ยวกับวิธีที่ดีที่สุดในการใช้ปัญญาประดิษฐ์
• กลุ่มที่สามารถเข้าถึง GPT-4 และสื่อการสอน

การศึกษาแบ่งออกเป็นสามขั้นตอน:

1. ขั้นแรก ที่ปรึกษากรอกแบบสำรวจเกี่ยวกับข้อมูลประชากรและความโน้มเอียงของตน
2. จากนั้น พวกเขาไปยังส่วนหลัก ซึ่งพวกเขาทำงานที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาแนวคิดผลิตภัณฑ์ งานเหล่านี้คล้ายกับงานประจำวันอย่างใกล้ชิด โดยมีกรณีศึกษาที่สมจริง เช่น การสร้างรองเท้าสำหรับกลุ่มเป้าหมายแคบและนักกีฬา งานนี้ต้องใช้ความคิดสร้างสรรค์ การคิดเชิงวิเคราะห์ และการเขียนข้อความที่โน้มน้าวใจ
3. ระยะที่สามเป็นการสัมภาษณ์เพื่อสรุปประสบการณ์ของที่ปรึกษาในการทำงานกับ AI

ปรากฏว่าที่ปรึกษาที่ใช้ GPT-4 มีประสิทธิผลเพิ่มขึ้น 12.5% ​​และเร็วขึ้น 25% ผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะน้อยสังเกตเห็นประโยชน์สูงสุดที่ได้รับการฝึกอบรมเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีใช้ GPT ที่มีประสิทธิภาพ ในกลุ่มนี้ นักวิจัยตั้งข้อสังเกตว่าผลผลิตเพิ่มขึ้นอย่างน่าทึ่งถึง 43%!

วิธีการทำงานร่วมกับปัญญาประดิษฐ์

พนักงานทุกคนมีปฏิสัมพันธ์กับ AI ในลักษณะเดียวกันหรือไม่? ปรากฏว่าไม่ ดังนั้นนักวิจัยจึงตัดสินใจระบุสองวิธีที่ AI เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานที่พบบ่อยที่สุด พวกเขาเรียกพวกเขาว่า "ไซบอร์ก" และ "เซนทอร์"

ไซบอร์ก

โมเดล Cyborg แสดงถึงแนวทางการทำงานร่วมกันที่มนุษย์และ AI ทำงานร่วมกันอย่างใกล้ชิดเพื่อให้บรรลุภารกิจต่างๆ ตัวอย่างการทำงานร่วมกันของ Cyborg ได้แก่:

• โปรแกรมเมอร์เริ่มเขียนโค้ด และ AI จะช่วยเสริมและปรับปรุงโค้ด เช่นเดียวกับเมื่อใช้ Github Copilot
• ที่ปรึกษาเริ่มสรุปผลจากการวิเคราะห์ และ AI ให้ข้อมูลและการแสดงภาพเพิ่มเติม โดยใช้ประโยชน์จากเครื่องมืออย่าง ChatGPT Plus
• นักเขียนคำโฆษณาเริ่มสร้างข้อความโฆษณาจากแนวคิด และ AI จะแนะนำแนวคิดและส่วนสำเร็จรูป นักเขียนคำโฆษณาจึงปรับปรุงแนวคิด
• วิศวกรร่างโครงการ และ AI จะสร้างภาพตามนั้น

ในโมเดล Cyborg สิ่งสำคัญคือการบูรณาการอย่างราบรื่นระหว่างความพยายามของมนุษย์และเครื่องจักรเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด นี่คือวิธีที่ AI ช่วยเพิ่มผลผลิตได้อย่างมาก

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

เซนทอร์

โมเดล Centaur เกี่ยวข้องกับการมอบหมายงาน โดยที่งานบางอย่างดำเนินการโดยมนุษย์ และงานอื่นๆ จะถูกมอบหมายให้กับ AI ตามการประเมินจุดแข็งและจุดอ่อนของแต่ละหน่วยงาน ตัวอย่างของกลยุทธ์ Centaur ได้แก่:

• การวินิจฉัยโดย AI และแพทย์ที่ปรับแต่งวิธีการรักษาที่เป็นไปได้
• ที่ปรึกษาระบุปัญหาทางธุรกิจ และ AI สร้างการวิเคราะห์และคำแนะนำ
• ทนายความร่างคำร้องเรียนทางกฎหมาย และ AI ตรวจสอบความถูกต้องและครบถ้วนของเอกสาร
• นักเขียนคำโฆษณาสร้างโครงร่างข้อความ และ AI ทำการแก้ไขโวหารและไวยากรณ์

สิ่งสำคัญคือการแบ่งงานอย่างมีกลยุทธ์และใช้ประโยชน์จากจุดแข็งของทั้งมนุษย์และเครื่องจักร อย่างไรก็ตาม แนวทางของ Centaur นำเสนอความท้าทาย: จะแยกแยะงานที่เหมาะกับ AI ได้ดีขึ้น เพิ่มประสิทธิภาพการผลิต จากงานที่มนุษย์จัดการได้ดีกว่าได้อย่างไร

ขอบเขตของเทคโนโลยีที่กระจัดกระจาย

นักวิจัยได้กล่าวถึงความท้าทายในการกำหนด "ความสามารถ" ของปัญญาประดิษฐ์ว่าเป็น "ขอบเขตที่กระจัดกระจายของเทคโนโลยี" คำนี้เกี่ยวข้องกับความสามารถที่หลากหลายและผันผวนของปัญญาประดิษฐ์

ความสามารถของ AI กำลังก้าวหน้าอย่างรวดเร็ว บ่อยครั้งในลักษณะที่ไม่คาดคิด นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมงานที่อาจดูเหมือนท้าทายสำหรับมนุษย์จึงอาจตกอยู่ใน "ขอบเขต" ที่แตกต่างกันได้ โดยบางงานอาจแก้ไขได้ง่ายด้วยความช่วยเหลือของ AI ในขณะที่งานอื่นๆ ยังอยู่นอกเหนือขีดความสามารถของมันในปัจจุบัน

ตัวอย่างเช่น จากการศึกษาพบว่า GPT ง่ายดาย:

• สร้างสรรค์ความคิดสร้างสรรค์สำหรับผลิตภัณฑ์ใหม่
• ช่วยเขียนสำเนาโน้มน้าวใจหรือ
• ทำการวิเคราะห์ข้อมูลโดยละเอียด

ในทางกลับกัน มันเกิดข้อผิดพลาดในการคำนวณทางคณิตศาสตร์อย่างง่าย “ขอบเขตที่กระจัดกระจาย” นี้ก่อให้เกิดความท้าทายสำหรับทั้งนักออกแบบ AI และผู้ใช้ เป็นการยากที่จะคาดเดาว่างานใดที่ดูเหมือนคล้ายกันจะง่ายหรือยากสำหรับอัลกอริธึม การสำรวจและทดสอบความสามารถของ AI ทีละขั้นตอนจึงเป็นสิ่งสำคัญ ยิ่งเราเข้าใจ “ขอบเขตที่กระจัดกระจาย” ของความสามารถเหล่านี้ได้ดีเพียงใด เราก็จะสามารถบูรณาการงานของมนุษย์และเครื่องจักรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น

ที่มา: DALL·E 3, แจ้ง: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

จะเพิ่มผลผลิตในบริษัทของคุณด้วย AI ได้อย่างไร

ในบริษัทของคุณ คุณสามารถทำการทดลองที่คล้ายกันเพื่อประเมินว่าปัญญาประดิษฐ์สามารถปรับปรุงผลลัพธ์ในการทำงานได้มากเพียงใด การเริ่มต้นด้วยการมอบหมายงานให้กับพนักงานนั้นคุ้มค่า เช่น การเตรียมการนำเสนอ รายงาน ข้อเสนอทางธุรกิจ หรือการแก้ไขกรณีศึกษา ทั้งที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI และไม่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI ซึ่งจะช่วยให้คุณสามารถวัดผลกระทบที่แท้จริงต่อประสิทธิภาพการผลิตและคุณภาพงานได้

อย่างไรก็ตาม การเตรียมพนักงานอย่างเพียงพอเป็นสิ่งสำคัญ หากต้องการสังเกตเห็นประสิทธิภาพการทำงานที่เพิ่มขึ้นด้วย AI ถึง 40% ซึ่งคล้ายกับความสำเร็จที่ Boston Consulting Group จำเป็นต้องมีโครงการริเริ่มด้านการฝึกอบรมและการสร้างสื่อการสอน

ความพยายามเกือบจะได้ผลอย่างแน่นอน ตัวอย่างเช่น เอเจนซี่โฆษณาสามารถสร้างแนวคิดแคมเปญได้รวดเร็วยิ่งขึ้น ธนาคารสามารถวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น และบริษัทกฎหมายสามารถสร้างเอกสารได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ทุกที่ที่จำเป็นต้องมีความคิดสร้างสรรค์ การวิเคราะห์ข้อมูล หรือการเขียนข้อความ AI จะช่วยให้พนักงานมีประสิทธิผลมากขึ้น

อนาคตของการทำงานร่วมกับ AI

การพัฒนาปัญญาประดิษฐ์กระตุ้นทั้งความหวังและความกังวล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในหมู่บุคคลที่มีปัญหาในการเรียนรู้เครื่องมือใหม่ๆ และปรับวิธีการทำงานให้เข้ากับความเป็นไปได้ที่เปลี่ยนแปลงไปของเทคโนโลยี

ไม่ต้องสงสัยเลยว่า AI จะช่วยเพิ่มผลผลิตโดยการบรรเทาทีมจากงานที่ง่ายที่สุดและซ้ำซาก งานเหล่านี้จะกลายเป็นอัตโนมัติมากขึ้นเรื่อยๆ บทบาทใหม่ที่ผสมผสานทักษะของมนุษย์และเครื่องจักรจะเกิดขึ้น เช่น ผู้ฝึกสอน AI หรือนายหน้าความรู้ การพัฒนาทักษะอย่างต่อเนื่องและการเรียนรู้การทำงานร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพกับ AI ถือเป็นสิ่งสำคัญ

ในขณะเดียวกัน การตระหนักถึงภัยคุกคามก็เป็นสิ่งสำคัญ ระบบอัตโนมัติอาจแย่งงานจากบุคคลที่มีทักษะน้อย นอกจากนี้ยังมีความเสี่ยงที่บริษัทจะต้องพึ่งพาผู้ให้บริการเทคโนโลยีมากเกินไป ดังนั้นการรักษาระยะห่างที่ดีต่อสุขภาพและการประเมินข้อมูลที่ AI มอบให้อย่างมีวิจารณญาณจึงเป็นสิ่งสำคัญ

อนาคตของการทำงานร่วมกับ AI ดูน่าสนใจ แต่ก็ค่อนข้างไม่มั่นคง เหมือนกับในนิยายวิทยาศาสตร์ที่เขียนไว้อย่างดี ในอีกด้านหนึ่ง มีความเป็นไปได้ที่น่าเหลือเชื่อ แต่ในทางกลับกัน เราสามารถควบคุมทุกสิ่งได้จริงหรือ?

สรุป

ผลการทดลองแสดงให้เห็นว่า AI เพิ่มผลผลิตในปัจจุบัน สำหรับงานสร้างสรรค์และงานวิเคราะห์บางงาน งานจะเร็วขึ้นถึง 40% แรงงานที่มีทักษะต่ำจะได้รับประโยชน์มากที่สุด แต่ผู้เชี่ยวชาญระดับสูงก็จะเร็วกว่าและมีประสิทธิภาพมากกว่าเช่นกัน

สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจว่างานใดบ้างที่ AI สามารถทำให้เป็นอัตโนมัติได้ และงานใดที่ต้องอาศัยการมีส่วนร่วมของมนุษย์ การเปลี่ยนแปลงวิธีการจัดระเบียบงานยังจำเป็นเพื่อให้ใช้ความสามารถของ AI ให้เกิดประโยชน์สูงสุด และอนาคตของการทำงานสัญญาว่าจะน่าสนใจไม่น่าเบื่ออย่างแน่นอน หากคุณอยากรู้คำอธิบายโดยละเอียดเพิ่มเติมของการศึกษาวิจัยนี้ โปรดอ่านรายงานฉบับเต็ม (ลิงก์)

หากคุณชอบเนื้อหาของเรา เข้าร่วมชุมชนผึ้งที่ไม่ว่างของเราบน Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok

ผู้เขียน : โรเบิร์ต วิทนีย์

ผู้เชี่ยวชาญ JavaScript และผู้สอนที่เป็นโค้ชแผนกไอที เป้าหมายหลักของเขาคือการยกระดับผลงานของทีมโดยการสอนผู้อื่นถึงวิธีการร่วมมืออย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่เขียนโค้ด

ดูโพสต์ทั้งหมด

AI ในธุรกิจ:

1. ภัยคุกคามและโอกาสของ AI ในธุรกิจ (ตอนที่ 1)
2. ภัยคุกคามและโอกาสของ AI ในธุรกิจ (ตอนที่ 2)
3. แอปพลิเคชัน AI ในธุรกิจ – ภาพรวม
4. แชทบอทข้อความช่วยด้วย AI
5. ธุรกิจ NLP วันนี้และพรุ่งนี้
6. บทบาทของ AI ในการตัดสินใจทางธุรกิจ
7. การกำหนดเวลาโพสต์บนโซเชียลมีเดีย เอไอสามารถช่วยได้อย่างไร?
8. โพสต์โซเชียลมีเดียอัตโนมัติ
9. บริการและผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ทำงานด้วย AI
10. จุดอ่อนของแนวคิดทางธุรกิจของฉันคืออะไร? เซสชั่นระดมความคิดด้วย ChatGPT
11. การใช้ ChatGPT ในธุรกิจ
12. นักแสดงสังเคราะห์ เครื่องสร้างวิดีโอ AI 3 อันดับแรก
13. 3 เครื่องมือออกแบบกราฟิก AI ที่มีประโยชน์ AI เจนเนอเรชั่นในธุรกิจ
14. นักเขียน AI ที่ยอดเยี่ยม 3 คนที่คุณต้องลองวันนี้
15. สำรวจพลังของ AI ในการสร้างดนตรี
16. นำทางโอกาสทางธุรกิจใหม่ด้วย ChatGPT-4
17. เครื่องมือ AI สำหรับผู้จัดการ
18. 6 ปลั๊กอิน ChatGTP ที่ยอดเยี่ยมที่จะทำให้ชีวิตของคุณง่ายขึ้น
19. 3 กราฟิค AI Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. อนาคตของ AI ตาม McKinsey Global Institute จะเป็นอย่างไร
21. ปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจ--บทนำ
22. NLP หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติในธุรกิจคืออะไร
23. การประมวลผลเอกสารอัตโนมัติ
24. Google แปลภาษากับ DeepL 5 แอพพลิเคชั่นเครื่องแปลภาษาสำหรับธุรกิจ
25. การดำเนินงานและการใช้งานทางธุรกิจของวอยซ์บอท
26. เทคโนโลยีผู้ช่วยเสมือนหรือจะคุยกับ AI ได้อย่างไร?
27. ระบบธุรกิจอัจฉริยะคืออะไร?
28. ปัญญาประดิษฐ์จะมาแทนที่นักวิเคราะห์ธุรกิจหรือไม่?
29. ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วย BPM ได้อย่างไร?
30. AI และโซเชียลมีเดีย – พวกเขาพูดอะไรเกี่ยวกับเรา?
31. ปัญญาประดิษฐ์ในการจัดการเนื้อหา
32. AI สร้างสรรค์ของวันนี้และอนาคต
33. Multimodal AI และการใช้งานในธุรกิจ
34. การโต้ตอบใหม่ AI เปลี่ยนแปลงวิธีการใช้งานอุปกรณ์ของเราอย่างไร
35. RPA และ API ในบริษัทดิจิทัล
36. ตลาดงานในอนาคตและอาชีพที่จะเกิดขึ้น
37. AI ใน EdTech 3 ตัวอย่างบริษัทที่ใช้ศักยภาพปัญญาประดิษฐ์
38. ปัญญาประดิษฐ์และสิ่งแวดล้อม 3 โซลูชัน AI ที่จะช่วยคุณสร้างธุรกิจที่ยั่งยืน
39. เครื่องตรวจจับเนื้อหา AI พวกเขาคุ้มค่าไหม?
40. ChatGPT กับ Bard และ Bing AI chatbot ตัวไหนที่เป็นผู้นำการแข่งขัน?
41. chatbot AI เป็นคู่แข่งในการค้นหาของ Google หรือไม่
42. ChatGPT พร้อมท์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับทรัพยากรบุคคลและการสรรหาบุคลากร
43. วิศวกรรมศาสตร์ทันที วิศวกรพร้อมท์ทำอะไร?
44. เครื่องกำเนิด AI จำลอง เครื่องมือ 4 อันดับแรก
45. AI และอะไรอีก? เทรนด์เทคโนโลยียอดนิยมสำหรับธุรกิจในปี 2024
46. AI และจริยธรรมทางธุรกิจ เหตุใดคุณจึงควรลงทุนในโซลูชั่นที่มีจริยธรรม
47. เมตาเอไอ คุณควรรู้อะไรบ้างเกี่ยวกับฟีเจอร์ที่รองรับ AI ของ Facebook และ Instagram
48. กฎระเบียบของเอไอ คุณต้องรู้อะไรบ้างในฐานะผู้ประกอบการ?
49. 5 การใช้งานใหม่ของ AI ในธุรกิจ
50. ผลิตภัณฑ์และโครงการ AI - แตกต่างจากผลิตภัณฑ์และโครงการอื่นอย่างไร
51. กระบวนการอัตโนมัติที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI จะเริ่มตรงไหน?
52. คุณจะจับคู่โซลูชัน AI กับปัญหาทางธุรกิจได้อย่างไร
53. AI ในฐานะผู้เชี่ยวชาญในทีมของคุณ
54. ทีม AI กับการแบ่งบทบาท
55. จะเลือกสาขาอาชีพใน AI ได้อย่างไร?
56. การเพิ่มปัญญาประดิษฐ์ในกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์คุ้มค่าเสมอไปหรือไม่?
57. AI ใน HR: ระบบการสรรหาบุคลากรอัตโนมัติส่งผลต่อ HR และการพัฒนาทีมอย่างไร
58. 6 เครื่องมือ AI ที่น่าสนใจที่สุดในปี 2023
59. 6 อุบัติเหตุทางธุรกิจที่ใหญ่ที่สุดที่เกิดจาก AI
60. การวิเคราะห์วุฒิภาวะด้าน AI ของบริษัทเป็นอย่างไร
61. AI สำหรับการปรับแต่ง B2B ในแบบของคุณ
62. กรณีการใช้งาน ChatGPT 18 ตัวอย่างวิธีปรับปรุงธุรกิจของคุณด้วย ChatGPT ในปี 2024
63. ไมโครเลิร์นนิง วิธีที่รวดเร็วในการรับทักษะใหม่
64. การใช้งาน AI ที่น่าสนใจที่สุดในบริษัทต่างๆ ในปี 2024
65. ผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์ทำอะไร?
66. โครงการ AI นำมาซึ่งความท้าทายอะไรบ้าง
67. เครื่องมือ AI 8 อันดับแรกสำหรับธุรกิจในปี 2024
68. เอไอใน CRM AI เปลี่ยนแปลงอะไรในเครื่องมือ CRM
69. พระราชบัญญัติ UE AI ยุโรปควบคุมการใช้ปัญญาประดิษฐ์อย่างไร
70. โซระ. วิดีโอที่สมจริงจาก OpenAI จะเปลี่ยนธุรกิจอย่างไร
71. ผู้สร้างเว็บไซต์ AI 7 อันดับแรก
72. เครื่องมือที่ไม่ต้องเขียนโค้ดและนวัตกรรม AI
73. การใช้ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของทีมของคุณได้มากแค่ไหน?