Categories: AI v podnikáníBlog

Kolik zvyšuje používání AI produktivitu vašeho týmu? | AI v podnikání #71

Jak AI pomáhá profesionálům?

Existují nějaké důkazy, že používání AI během práce zvyšuje produktivitu? Odpověď zní: Ano! Největší studie potvrzující tuto hypotézu byla provedena skupinou vědců z amerických obchodních škol, včetně Harvard Business School a MIT Sloan School of Management. Výzkumníci zkoumali práci 758 konzultantů, což představuje přibližně 7 % všech konzultantů zaměstnaných v Boston Consulting Group.

Jejich úkolem bylo vyvinout koncepty nových produktů, přičemž brali v úvahu aspekty jako:

  • kreativita,
  • analytické myšlení, nebo
  • přesvědčovací dovednosti.

V rámci experimentu, který testoval, zda AI zvyšuje produktivitu, porovnávali svůj výkon bez podpory AI a s využitím GPT-4, jazykového modelu, na kterém je založena nejnovější verze ChatGPT Plus. Cílem studie bylo prozkoumat, jak by začlenění AI do každodenní práce změnilo typický pracovní postup konzultantů.

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

Zvyšuje AI pracovní produktivitu?

Výsledky v BCG byly překvapivě jasné. Všichni konzultanti s podporou AI zlepšili kvalitu své práce. Ve skutečnosti se její kvalita zvýšila až o 40 %. Ale jak byla studie provedena?

V experimentu byli účastníci náhodně rozděleni do tří skupin:

  • kontrolní skupina — její členové nepoužívali AI při práci,
  • skupina s přístupem k GPT-4 – avšak bez předchozího školení, jak nejlépe využít umělou inteligenci,
  • skupina s přístupem k GPT-4 a instruktážními materiály.

Studie byla rozdělena do tří fází:

  1. Nejprve konzultanti vyplnili dotazník týkající se svých demografických údajů a predispozic.
  2. Poté přešli k hlavní části, kde vykonávali úkoly související s vývojem produktových konceptů. Tyto úkoly úzce připomínaly jejich každodenní práci, zahrnovaly realistické případové studie, jako je vytváření obuvi pro úzké cílové skupiny a sportovce. Úkoly vyžadovaly kreativitu, analytické myšlení a také psaní přesvědčivých textů.
  3. Třetí fáze zahrnovala rozhovory shrnující zkušenosti konzultantů s prací s AI.

Jak se ukázalo, konzultanti používající GPT-4 byli o 12,5 % produktivnější a o 25 % rychlejší. Největší přínosy byly pozorovány mezi méně kvalifikovanými profesionály, kteří dostali dodatečné školení o efektivních způsobech využití GPT. V této skupině výzkumníci zaznamenali pozoruhodný nárůst produktivity o 43 %!

Způsoby spolupráce s umělou inteligencí

Interagovali všichni zaměstnanci s AI stejným způsobem? Zdálo se, že ne. Výzkumníci se proto rozhodli identifikovat dva nejběžnější způsoby, jak AI zvyšuje produktivitu. Nazvali je „Cyborg“ a „Centaur“ persony.

Cyborg

Model Cyborg představuje kolaborativní přístup, kde lidé a AI úzce spolupracují na dosažení úkolů. Příklady spolupráce Cyborg zahrnují:

  • programátor začíná kódovat a AI doplňuje a vylepšuje kód, stejně jako při používání Github Copilot,
  • konzultant začíná vyvozovat závěry z analýzy a AI přispívá dalšími daty a vizualizacemi, využívajícími nástroje jako ChatGPT Plus,
  • copywriter začíná vytvářet reklamní text z konceptu a AI navrhuje nápady a hotové segmenty. Copywriter poté koncept vylepšuje,
  • inženýr načrtne projekt a AI na jeho základě vytvoří vizualizaci.

V modelu Cyborg je klíčová bezproblémová integrace lidských a strojových snah k dosažení optimálních výsledků—takto AI výrazně zvyšuje produktivitu.

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

Centaur

Model Centaur zahrnuje delegaci úkolů, kde některé úkoly vykonávají lidé a jiné jsou delegovány AI na základě individuálního posouzení silných a slabých stránek každého subjektu. Příklady strategií Centaur zahrnují:

  • AI diagnostikuje a lékař přizpůsobuje možné terapie,
  • konzultant identifikuje obchodní problém a AI generuje analýzy a doporučení,
  • právník sepisuje právní stížnost a AI ověřuje správnost a úplnost dokumentu,
  • copywriter vytváří osnovu textu a AI provádí stylistické a gramatické opravy.

Klíčem je strategické rozdělení úkolů a využití silných stránek jak lidí, tak strojů. Přístup Centaur však představuje výzvu: jak lépe rozlišit úkoly, které jsou vhodnější pro AI, zvyšující produktivitu, od těch, které lépe zvládnou lidé?

Fragmentované hranice technologie

Výzkumníci označili výzvu definování „kompetence“ umělé inteligence jako „fragmentované hranice technologie“. Tento termín se týká různorodých a kolísajících schopností umělé inteligence.

Schopnosti AI se rychle vyvíjejí, často neočekávanými způsoby. Proto úkoly, které se mohou zdát podobně náročné pro lidi, mohou spadat na různé strany této „hranice“ – některé mohou být snadno vyřešitelné s pomocí AI, zatímco jiné zůstávají mimo současné možnosti jejích schopností.

Například, jak ukázala studie, GPT snadno:

  • generovalo kreativní nápady na nové produkty,
  • pomáhalo psát přesvědčivé texty, nebo
  • provádělo podrobnou analýzu dat.

Na druhou stranu dělalo chyby v jednoduchých matematických výpočtech. Tato „fragmentovaná hranice“ představuje výzvu jak pro návrháře AI, tak pro uživatele – je obtížné předpovědět, které zdánlivě podobné úkoly budou pro algoritmy snadné nebo obtížné. Je proto zásadní prozkoumávat a testovat schopnosti AI krok za krokem. Čím lépe porozumíme „fragmentovaným hranicím“ těchto schopností, tím efektivněji můžeme integrovat práci lidí a strojů.

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

Jak zvýšit produktivitu ve vaší společnosti s AI?

Ve vaší společnosti můžete provést podobný experiment, abyste posoudili, jak moc může umělá inteligence zlepšit pracovní výsledky. Stojí za to začít tím, že zaměstnancům přidělíte úkoly, jako je příprava prezentací, zpráv, obchodních návrhů nebo řešení případových studií, jak s pomocí AI, tak bez ní. To vám umožní změřit skutečný dopad na produktivitu a kvalitu práce.

Nicméně je nezbytné adekvátně připravit zaměstnance. Aby bylo možné pozorovat 40% nárůst produktivity s AI, podobně jako úspěch zaznamenaný v Boston Consulting Group, budou vyžadovány školící iniciativy a vytvoření instruktážních materiálů.

Úsilí se téměř jistě vyplatí. Například reklamní agentury mohou rychleji generovat nápady na kampaně, banky mohou efektivněji analyzovat zákaznická data a právnické firmy mohou efektivněji vytvářet dokumenty. Kdekoliv je potřeba kreativita, analýza informací nebo psaní textů—AI pomůže zaměstnancům být produktivnější.

Budoucnost práce s AI

Rozvoj umělé inteligence vzbuzuje jak velké naděje, tak obavy, zejména mezi jednotlivci, kteří mají potíže s učením nových nástrojů a přizpůsobováním svých pracovních metod měnícím se možnostem technologie.

Nelze pochybovat, že AI zvyšuje produktivitu tím, že uvolňuje týmy od nejjednodušších a opakujících se úkolů. Čím dál více těchto úkolů bude automatizovatelných. Nové role kombinující lidské a strojové dovednosti také vzniknou, jako jsou školitelé AI nebo zprostředkovatelé znalostí. Nepřetržitý rozvoj dovedností a učení efektivní spolupráce s AI bude zásadní.

Současně je klíčové být si vědom hrozeb. Automatizace může vzít práci méně kvalifikovaným jednotlivcům. Existuje také riziko, že se společnost stane příliš závislou na poskytovatelích technologií. Proto je klíčové udržovat zdravou vzdálenost a kriticky hodnotit informace poskytované AI.

Budoucnost práce s AI se jeví jako fascinující, ale také poněkud znepokojivá, podobně jako v dobře napsané sci-fi. Na jedné straně jsou neuvěřitelné možnosti, ale na druhé straně, máme skutečně kontrolu nad vším?

Shrnutí

Výsledky experimentu ukazují, že AI dnes zvyšuje produktivitu. U některých kreativních a analytických úkolů urychluje práci až o 40 %. Nejvíce těží méně kvalifikovaní pracovníci, ale i špičkoví profesionálové jsou rychlejší a efektivnější.

Je zásadní pochopit, které úkoly může AI automatizovat a které vyžadují lidskou účast. Změny v organizaci práce budou také potřebné, aby bylo možné co nejlépe využít schopnosti AI. A budoucnost práce slibuje být zajímavá – rozhodně nebude nudná. Pokud máte zájem o ještě podrobnější popis této studie, přečtěte si celou zprávu (odkaz).

Pokud se vám náš obsah líbí, připojte se k naší komunitě pracovních včel na Facebooku, Twitteru, LinkedInu, Instagramu, YouTube, Pinterestu, TikToku.

Robert Whitney

Odborník na JavaScript a lektor, který školí IT oddělení. Jeho hlavním cílem je zvýšit produktivitu týmu tím, že učí ostatní, jak efektivně spolupracovat při programování.

View all posts →

Robert Whitney

Odborník na JavaScript a lektor, který školí IT oddělení. Jeho hlavním cílem je zvýšit produktivitu týmu tím, že učí ostatní, jak efektivně spolupracovat při programování.

Share
Published by
Robert Whitney

Recent Posts

Role AI v moderaci obsahu | AI v podnikání #129

Společnosti se potýkají s řízením obrovského množství obsahu publikovaného online, od příspěvků na sociálních médiích…

2 days ago

Analýza sentimentu s AI. Jak pomáhá řídit změny v podnikání? | AI v podnikání #128

V éře digitální transformace mají společnosti přístup k bezprecedentnímu množství dat o svých zákaznících –…

2 days ago

Nejlepší nástroje pro přepisování pomocí AI. Jak převést dlouhé nahrávky na stručné shrnutí? | AI v podnikání #127

Věděli jste, že můžete získat podstatu několika hodinového záznamu ze schůzky nebo rozhovoru s klientem…

2 days ago

Generování videa pomocí AI. Nové obzory ve výrobě video obsahu pro podniky | AI v podnikání #126

Představte si svět, kde vaše firma může vytvářet poutavá, personalizovaná videa pro jakoukoli příležitost, aniž…

2 days ago

LLMOps, neboli jak efektivně spravovat jazykové modely v organizaci | AI v podnikání #125

Aby plně využily potenciál velkých jazykových modelů (LLM), musí společnosti implementovat efektivní přístup k řízení…

2 days ago

Automatizace nebo augmentace? Dva přístupy k AI ve společnosti | AI v podnikání #124

V roce 2018 se Unilever již vydal na vědomou cestu k vyvážení automatizace a rozšiřování…

2 days ago