Новое исследование, проведённое среди работников, использующих ИИ, показало, что технология повышает их производительность, экономя каждому примерно 11 часов в неделю. Но в то же время людям в среднем приходится тратить более шести часов на «наблюдение за ботом», проверяя результаты работы ИИ, исправляя ошибки и повторно запуская запрос.
«Большинство людей не осознают, сколько времени они тратят на работу с инструментами, чтобы получить заявленную экономию времени», — сказал Пол Леонарди, профессор кафедры управления технологиями имени семьи Дука в Калифорнийском университете в Санта-Барбаре.
Леонарди является одним из соавторов нового исследования, опубликованного Work AI Institute, в состав которого входят учёные из Стэнфордского и Калифорнийского университета в Беркли. Институт спонсируется компанией Glean, занимающейся ИИ.
В ходе исследования, проведённого в период с декабря по январь среди 6000 сотрудников, работающих в цифровой сфере, в США, Великобритании и Австралии, было установлено, что лишь немногие компании преобразуют повышение личной продуктивности в рост доходов и бизнеса.
Хотя 75% опрошенных сообщили о повышении производительности, только 13% организаций заявили о значительном росте бизнеса в результате внедрения ИИ.
Авторы работы проанализировали анонимизированные, агрегированные данные о рабочих местах компаний, использующих платформу Glean Work AI, инструмент частного поиска, используемый для управления внутренней информацией.
По словам Леонарди, причина, по которой повышение производительности иногда приводит к потерям, заключается во времени, которое люди тратят на исправление работы бота и сбор необходимых файлов, документации и неявных знаний, необходимых для получения высококачественного результата.
Согласно опросу, у большинства сотрудников на это уходит более шести часов в неделю. Опрос показал, что на каждый час, потраченный работником на получение полезного результата от ИИ, он тратит примерно ещё столько же, чтобы применить вывод ИИ в реальности.
Из общего времени, которое работники тратят на взаимодействие с ИИ каждую неделю, 37% уходит на работу с ботами, а 36% — на фактическое использование инструмента для выполнения работы.
Согласно опросу, 41% работников при этом признают, что они не могут объяснить результаты вывода ИИ.
В отчёте приводится пример младшего инженера-программиста Робина, который перед сном вставил в проект тысячи строк кода, сгенерированного ИИ. При этом возник сбой, и старшему инженеру, уже отстающему от графика, пришлось разбираться с этим, так как сам Робин не мог объяснить, что он сделал.
«Я думаю, что сейчас со многими инструментами Gen AI мы, по сути, ожидаем от отдельных сотрудников выполнения функций менеджеров. Они просто управляют этими инструментами, агентами ИИ, и мы ждём, что это позволит создавать гораздо больше, но мы не учитываем всю работу, которая фактически вкладывается в управление», — заключил Леонарди.
Ранее аналитики ActivTrak Productivity Lab провели исследование с использованием данных пользователей после внедрения ИИ-сервисов в рабочие процессы. Они сравнили активность 10 584 сотрудников за 180 дней до и после внедрения таких инструментов. Выяснилось, временные затраты на все категории рабочих задач выросли от 27% до 346%.
Аналогичные результаты получили аналитики Harvard Business Review вместе с Калифорнийским университетом в Беркли и Йельским университетом. Восемь месяцев учёные центра наблюдали за IT-компаниями с численностью более 200 сотрудников. Результаты показали, что использование искусственного интеллекта не увеличивает продуктивность и не снижает нагрузку, напротив, со временем объём работы только растёт.
ссылка на оригинал статьи https://habr.com/ru/articles/1047466/