Yapay zekayı kullanmak ekibinizin üretkenliğini ne kadar artırır? | İş dünyasında yapay zeka #71

Yapay zeka profesyonellere nasıl yardımcı oluyor?

İş sırasında yapay zeka kullanmanın verimliliği artırdığına dair herhangi bir kanıt var mı? Aslında! Bu hipotezi doğrulayan en büyük çalışma, aralarında Harvard Business School ve MIT Sloan School of Management'ın da bulunduğu Amerikan işletme okullarından bir grup bilim insanı tarafından yürütüldü. Araştırmacılar, Boston Consulting Group'ta çalışan tüm danışmanların yaklaşık %7'sini temsil eden 758 danışmanın çalışmalarını inceledi.

Görevleri, aşağıdaki gibi hususları dikkate alarak yeni ürünler için konseptler geliştirmekti:

• yaratıcılık,
• Analitik düşünme veya
• İkna edici beceriler.

Yapay zekanın üretkenliği artırıp artırmadığını test eden bir deneyin parçası olarak, yapay zeka desteği olmadan performanslarını ChatGPT Plus'ın en son sürümünün dayandığı dil modeli olan GPT-4 kullanımıyla karşılaştırdılar. Çalışma, yapay zekanın günlük işlere dahil edilmesinin danışmanların tipik iş akışını nasıl değiştireceğini incelemeyi amaçladı.

Kaynak: DALL·E 3, bilgi istemi: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Yapay zeka iş verimliliğini artırır mı?

BCG'deki sonuçlar şaşırtıcı derecede açıktı. Yapay zeka desteğine sahip tüm danışmanlar işlerinin kalitesini artırdı. Hatta kalitesi %40’a kadar arttı. Peki çalışma nasıl yürütüldü?

Deneyde katılımcılar rastgele üç gruba ayrıldı:

• bir kontrol grubu — üyeleri işyerinde yapay zeka kullanmıyordu,
• GPT-4'e erişimi olan bir grup - ancak yapay zekanın en iyi nasıl kullanılacağına dair önceden eğitim almadan,
• GPT-4'e ve eğitim materyallerine erişimi olan bir grup.

Çalışma üç aşamaya ayrıldı:

1. İlk olarak danışmanlar demografik verileri ve yatkınlıklarıyla ilgili bir anket doldurdular.
2. Daha sonra ürün konseptlerinin geliştirilmesine yönelik görevlerin gerçekleştirildiği ana kısma geçtiler. Bu görevler, dar hedef gruplar ve sporcular için ayakkabı tasarlamak gibi gerçekçi vaka çalışmalarını içeren günlük işlere çok benziyordu. Görevler yaratıcılık, analitik düşünme ve ikna edici metinler yazmayı gerektiriyordu.
3. Üçüncü aşama, danışmanların yapay zeka ile çalışma deneyimlerini özetleyen görüşmeleri içeriyordu.

GPT-4 kullanan danışmanların %12,5 daha üretken ve %25 daha hızlı olduğu ortaya çıktı. En büyük faydalar, GPT'yi kullanmanın etkili yolları konusunda ek eğitim alan daha az vasıflı profesyoneller arasında gözlemlendi. Araştırmacılar bu grupta üretkenlikte %43'lük kayda değer bir artış kaydetti!

Yapay zeka ile işbirliği yapma yolları

Tüm çalışanlar yapay zeka ile aynı şekilde etkileşime girdi mi? Görünüşe göre öyle değil. Bu nedenle araştırmacılar, yapay zekanın üretkenliği artırmasının en yaygın iki yolunu belirlemeye karar verdi. Onlara “Cyborg” ve “Centaur” kişilikleri adını verdiler.

Yarı robot

Cyborg modeli, insanların ve yapay zekanın görevleri gerçekleştirmek için yakın işbirliği içinde çalıştığı işbirlikçi bir yaklaşımı temsil ediyor. Cyborg işbirliği örnekleri şunları içerir:

• bir programcı kodlamaya başlar ve tıpkı Github Copilot'u kullanırken olduğu gibi yapay zeka, kodu tamamlar ve geliştirir.
• danışman analizden sonuç çıkarmaya başlar ve yapay zeka, ChatGPT Plus gibi araçlardan yararlanarak ek veriler ve görselleştirmeler sağlar.
• Bir metin yazarı bir konseptten bir reklam metni oluşturmaya başlıyor ve yapay zeka, fikirler ve hazır bölümler öneriyor. Metin yazarı daha sonra konsepti hassaslaştırır,
• Bir mühendis bir projenin taslağını çiziyor ve yapay zeka buna dayalı olarak bir görselleştirme üretiyor.

Cyborg modelinde kilit nokta, en iyi sonuçları elde etmek için insan ve makine çabalarının kusursuz entegrasyonudur; yapay zeka bu şekilde üretkenliği önemli ölçüde artırır.

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

Sentor

Centaur modeli, bazı görevlerin insanlar tarafından gerçekleştirildiği, diğerlerinin ise her varlığın güçlü ve zayıf yönlerinin bireysel değerlendirmesine dayalı olarak yapay zekaya devredildiği görev delegasyonunu içerir. Centaur stratejilerinin örnekleri şunları içerir:

• Yapay zeka teşhisi ve doktorun olası tedavileri uyarlaması,
• Bir iş sorununu tanımlayan bir danışman ve analizler ve öneriler üreten yapay zeka,
• Yasal şikayet taslağını hazırlayan bir avukat ve belgenin doğruluğunu ve eksiksizliğini onaylayan yapay zeka,
• bir metin yazarının bir metin taslağı oluşturması ve yapay zekanın stilistik ve gramer düzeltmeleri yapması.

Önemli olan, görevleri stratejik olarak bölmek ve hem insanların hem de makinelerin güçlü yanlarından yararlanmaktır. Bununla birlikte, Centaur yaklaşımı bir zorluğu da beraberinde getiriyor: Yapay zekaya daha uygun olan, üretkenliği artıran görevleri, insanlar tarafından daha iyi yerine getirilen görevlerden nasıl ayırt edebiliriz?

Teknolojinin parçalanmış sınırları

Araştırmacılar, yapay zekanın “yeterliliğini” tanımlamanın zorluğunu “teknolojinin parçalanmış sınırları” olarak etiketlediler. Bu terim, yapay zekanın çeşitli ve değişken yetenekleriyle ilgilidir.

Yapay zekanın yetenekleri, çoğu zaman beklenmedik şekillerde hızla gelişiyor. Bu nedenle, insanlar için benzer şekilde zorlayıcı görünen görevler, bu "sınırın" farklı taraflarında yer alabilir; bazıları yapay zekanın yardımıyla kolayca çözülebilirken, diğerleri yapay zekanın mevcut yeteneklerinin ötesinde kalabilir.

Örneğin, çalışmanın gösterdiği gibi GPT kolaylıkla:

• Yeni ürünler için yaratıcı fikirler üreten,
• İkna edici bir metin yazmaya yardımcı oldu veya
• detaylı veri analizi gerçekleştirdi.

Öte yandan basit matematiksel hesaplamalarda hatalar yaptı. Bu "parçalanmış sınır", hem yapay zeka tasarımcıları hem de kullanıcılar için bir zorluk teşkil ediyor; görünüşte benzer olan görevlerin hangilerinin algoritmalar için kolay veya zor olacağını tahmin etmek zordur. Bu nedenle yapay zekanın yeteneklerini adım adım keşfetmek ve test etmek çok önemlidir. Bu yeteneklerin "parçalanmış sınırlarını" ne kadar iyi anlarsak, insanların ve makinelerin çalışmalarını o kadar etkili bir şekilde entegre edebiliriz.

Kaynak: DALL·E 3, bilgi istemi: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

Yapay zeka ile şirketinizdeki üretkenliği nasıl artırabilirsiniz?

Yapay zekanın iş sonuçlarını ne kadar iyileştirebileceğini değerlendirmek için şirketinizde benzer bir deney yapabilirsiniz. Çalışanlara yapay zekanın yardımıyla veya yardımı olmadan sunumlar, raporlar, iş teklifleri hazırlamak veya vaka çalışmalarını çözmek gibi görevler atayarak başlamak faydalı olacaktır. Bu, üretkenlik ve iş kalitesi üzerindeki gerçek etkiyi ölçmenize olanak tanır.

Ancak çalışanların yeterli düzeyde hazırlanması önemlidir. Boston Consulting Group'ta görülen başarıya benzer şekilde yapay zeka ile üretkenlikte %40'lık bir artış gözlemlemek için eğitim girişimleri ve öğretim materyallerinin oluşturulması gerekecektir.

Çabalarınızın karşılığını alacağınız neredeyse kesin. Örneğin, reklam ajansları kampanya fikirlerini daha hızlı üretebilir, bankalar müşteri verilerini daha verimli bir şekilde analiz edebilir ve hukuk firmaları belgeleri daha etkili bir şekilde oluşturabilir. Yaratıcılığa, bilgi analizine veya metin yazmaya ihtiyaç duyulan her yerde yapay zeka, çalışanların daha üretken olmasına yardımcı olacak.

Yapay zekayla çalışmanın geleceği

Yapay zekanın gelişimi, özellikle yeni araçları öğrenmede ve çalışma yöntemlerini teknolojinin değişen olanaklarına uyarlamada zorluk yaşayan bireylerde hem büyük umutlar hem de endişeler uyandırıyor.

Hiç şüphe yok ki yapay zeka, ekipleri en basit ve tekrarlayan görevlerden kurtararak verimliliği artırıyor. Bu görevlerin giderek daha fazlası otomatikleştirilebilir hale gelecektir. Yapay zeka eğitmenleri veya bilgi komisyoncuları gibi insan ve makine becerilerini birleştiren yeni roller de ortaya çıkacak. Sürekli beceri geliştirme ve yapay zeka ile etkili işbirliğinin öğrenilmesi önemli olacaktır.

Aynı zamanda tehditlerin farkında olmak da çok önemlidir. Otomasyon, daha az vasıflı kişilerin işlerini ellerinden alabilir. Ayrıca şirketin teknoloji sağlayıcılarına aşırı bağımlı hale gelme riski de var. Bu nedenle, sağlıklı bir mesafeyi korumak ve yapay zeka tarafından sağlanan bilgilerin eleştirel bir şekilde değerlendirilmesi çok önemlidir.

Yapay zekayla çalışmanın geleceği büyüleyici görünüyor ama aynı zamanda iyi yazılmış bilim kurgularda olduğu gibi biraz da rahatsız edici. Bir yanda inanılmaz olasılıklar var ama diğer yanda gerçekten her şeyin kontrolü bizde mi?

Özet

Deneyin sonuçları, yapay zekanın günümüzde verimliliği artırdığını gösteriyor. Bazı yaratıcı ve analitik görevlerde işi %40'a kadar hızlandırır. Daha düşük vasıflı çalışanlar bundan en fazla fayda sağlar, ancak üst düzey profesyoneller de daha hızlı ve daha verimlidir.

Hangi görevlerin yapay zeka tarafından otomatikleştirilebileceğini ve hangilerinin insan katılımını gerektirdiğini anlamak kritik önem taşıyor. Yapay zekanın yeteneklerinden en iyi şekilde yararlanmak için işin organize edilme biçiminde de değişiklikler yapılması gerekecek. Ve işin geleceği ilginç olacağa benziyor; kesinlikle sıkıcı olmayacak. Bu çalışmanın daha ayrıntılı bir açıklamasını merak ediyorsanız raporun tamamını okuyun (bağlantı).

İçeriğimizi beğendiyseniz Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok'taki meşgul arılar topluluğumuza katılın.

Yazarı: Robert Whitney

BT departmanlarına koçluk yapan JavaScript uzmanı ve eğitmeni. Ana hedefi, başkalarına kodlama sırasında etkili bir şekilde işbirliği yapmayı öğreterek ekip üretkenliğini üst düzeye çıkarmaktır.

Tüm gönderileri görüntüle

İş dünyasında yapay zeka:

1. İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 1)
2. İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 2)
3. İşletmelerdeki yapay zeka uygulamaları - genel bakış
4. Yapay zeka destekli metin sohbet robotları
5. İş NLP'sinin bugünü ve geleceği
6. Yapay zekanın iş karar vermedeki rolü
7. Sosyal medya paylaşımlarının planlanması. Yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?
8. Otomatik sosyal medya gönderileri
9. Yapay zeka ile çalışan yeni hizmetler ve ürünler
10. İş fikrimin zayıf yönleri nelerdir? ChatGPT ile beyin fırtınası oturumu
11. ChatGPT'yi iş hayatında kullanma
12. Sentetik aktörler. En iyi 3 yapay zeka video oluşturucu
13. 3 kullanışlı AI grafik tasarım aracı. İş dünyasında üretken yapay zeka
14. Bugün denemeniz gereken 3 harika AI yazarı
15. Müzik yaratmada yapay zekanın gücünü keşfetmek
16. ChatGPT-4 ile yeni iş fırsatlarına yön vermek
17. Yönetici için yapay zeka araçları
18. Hayatınızı kolaylaştıracak 6 harika ChatGTP eklentisi
19. 3 grafik akışlı yapay zeka. Generatywna sztuczna akıllı telefon ve iş dünyası
20. McKinsey Global Institute'e göre yapay zekanın geleceği ne olacak?
21. İş dünyasında yapay zeka - Giriş
22. NLP nedir veya iş dünyasında doğal dil işleme
23. Otomatik belge işleme
24. Google Çeviri vs DeepL. İşletmeler için makine çevirisinin 5 uygulaması
25. Voicebot'ların işleyişi ve iş uygulamaları
26. Sanal asistan teknolojisi veya yapay zeka ile nasıl konuşulur?
27. İş Zekası Nedir?
28. Yapay zeka iş analistlerinin yerini alacak mı?
29. Yapay zeka BPM'ye nasıl yardımcı olabilir?
30. Yapay zeka ve sosyal medya – hakkımızda ne söylüyorlar?
31. İçerik yönetiminde yapay zeka
32. Bugünün ve yarının yaratıcı yapay zekası
33. Çok modlu yapay zeka ve iş dünyasındaki uygulamaları
34. Yeni etkileşimler. Yapay zeka, cihazları çalıştırma şeklimizi nasıl değiştiriyor?
35. Dijital bir şirkette RPA ve API'ler
36. Gelecekteki iş piyasası ve gelecek meslekler
37. Eğitim Teknolojisinde Yapay Zeka. Yapay zeka potansiyelini kullanan şirketlere 3 örnek
38. Yapay zeka ve çevre. Sürdürülebilir bir iş kurmanıza yardımcı olacak 3 yapay zeka çözümü
39. Yapay zeka içerik dedektörleri. Buna değerler mi?
40. ChatGPT, Bard ve Bing'e karşı. Hangi yapay zeka sohbet robotu yarışa liderlik ediyor?
41. Chatbot AI, Google aramanın rakibi mi?
42. İK ve İşe Alım için Etkili ChatGPT İstemleri
43. Hızlı mühendislik. Hızlı bir mühendis ne yapar?
44. AI Mockup oluşturucu. En iyi 4 araç
45. AI ve başka ne var? 2024'te iş dünyasına yönelik en önemli teknoloji trendleri
46. Yapay zeka ve iş etiği. Neden etik çözümlere yatırım yapmalısınız?
47. Meta yapay zeka. Facebook ve Instagram'ın yapay zeka destekli özellikleri hakkında bilmeniz gerekenler nelerdir?
48. AI düzenlemesi. Bir girişimci olarak bilmeniz gerekenler nelerdir?
49. Yapay zekanın iş dünyasında 5 yeni kullanımı
50. Yapay zeka ürünleri ve projeleri – diğerlerinden nasıl farklılar?
51. Yapay zeka destekli süreç otomasyonu. Nereden başlamalı?
52. Bir yapay zeka çözümünü bir iş sorunuyla nasıl eşleştirirsiniz?
53. Ekibinizin uzmanı olarak yapay zeka
54. Yapay zeka ekibi ve rol paylaşımı
55. Yapay zekada kariyer alanı nasıl seçilir?
56. Ürün geliştirme sürecine yapay zekayı eklemek her zaman değer mi?
57. İK'da yapay zeka: İşe alım otomasyonu İK ve ekip gelişimini nasıl etkiler?
58. 2023'ün en ilginç 6 yapay zeka aracı
59. Yapay zekanın yol açtığı en büyük 6 iş kazası
60. Şirketin yapay zeka olgunluk analizi nedir?
61. B2B kişiselleştirme için yapay zeka
62. ChatGPT kullanım durumları. 2024'te ChatGPT ile işinizi nasıl geliştirebileceğinize dair 18 örnek
63. Mikro öğrenme. Yeni beceriler edinmenin hızlı bir yolu
64. 2024'te şirketlerdeki en ilginç yapay zeka uygulamaları
65. Yapay zeka uzmanları ne yapar?
66. Yapay zeka projesi ne gibi zorluklar getiriyor?
67. 2024'te işletmeler için en iyi 8 yapay zeka aracı
68. CRM'de yapay zeka. Yapay zeka CRM araçlarında neyi değiştiriyor?
69. UE AI Yasası. Avrupa yapay zeka kullanımını nasıl düzenliyor?
70. Sora. OpenAI'nin gerçekçi videoları işi nasıl değiştirecek?
71. En iyi 7 yapay zeka web sitesi oluşturucusu
72. Kodsuz araçlar ve yapay zeka yenilikleri
73. Yapay zekayı kullanmak ekibinizin üretkenliğini ne kadar artırır?