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:
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/)
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:
Studie byla rozdělena do tří fází:
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 %!
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.
Model Cyborg představuje kolaborativní přístup, kde lidé a AI úzce spolupracují na dosažení úkolů. Příklady spolupráce Cyborg zahrnují:
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)
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:
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?
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:
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/)
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.
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?
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.
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.
Společnosti se potýkají s řízením obrovského množství obsahu publikovaného online, od příspěvků na sociálních médiích…
V éře digitální transformace mají společnosti přístup k bezprecedentnímu množství dat o svých zákaznících –…
Věděli jste, že můžete získat podstatu několika hodinového záznamu ze schůzky nebo rozhovoru s klientem…
Představte si svět, kde vaše firma může vytvářet poutavá, personalizovaná videa pro jakoukoli příležitost, aniž…
Aby plně využily potenciál velkých jazykových modelů (LLM), musí společnosti implementovat efektivní přístup k řízení…
V roce 2018 se Unilever již vydal na vědomou cestu k vyvážení automatizace a rozšiřování…