AI įrankių įtaka darbuotojų produktyvumui

2023 m. rugsėjo mėnesį pasirodė išsami studija, tyrinėjanti esamų dirbtinio intelekto (DI, angl. AI) įrankių įtaką darbuotojų produktyvumui.

Harvardo verslo mokyklos tyrime, bendradarbiaujant su keletu kitų didžiųjų verslo mokyklų, eksperimentams atlikti buvo pasitelkti 758 darbuotojai iš įvairių Vadybos konsultantų įmonės Boston Consulting Group padalinių. Jie atliko specialiai sukurtas užduotis tipines konsultanto darbui. Daliai buvo leista naudotis AI (GPT-4) pagalba, o daliai – ne. Už gerą atlikimą buvo numatytos įvairios paskatos, tame tarpe – finansinės. 

Tyrimas buvo atliekamas tam tikromis pakopomis. Vienoje jų 18 iš 19 užduočių (tarp kurių buvo idėjų generavimas, analitinės užduotys, įtikinančių tekstų rašymas) tie, kurie galėjo naudotis GPT-4, atliko visokeriopai geriau. Daugiau (+12%), greičiau (+25%) ir kokybiškiau (+40%). Kokybę vertino žmonės.

Kitoje pakopoje užduotys buvo kurtos specifiškai siekiant, kad AI jas atlikti būtų sunku. Prašoma strateginės rekomendacijos remiantis kiekybiniais apskaitos duomenimis ir interviu. Interviu reikėjo pastebėti subtilią užuominą, kuri padeda interpretuoti duomenis ir be kurios lengva padaryti klaidą. Šias užduotis darbuotojai, kuriems leista naudotis AI atliko greičiau, bet klaidingiau (19% daugiau klaidų).

Iškelta svarbi sąvoka: „nelygių kraštų” (jagged frontier) AI kompetencijų sritis. Iš pirmo žvilgsnio užduotys gali atrodyti vienodai sudėtingos, bet kai kurias AI atliks daug geriau nei kitas. Kuo geriau suprasime AI kompetencijų sritį, tuo didesnius produktyvumo laimėjimus galėsime pasiekti.

Taip pat pastebėtos kelios strategijos, kaip AI naudotas sėkmingiausiai:

• „Kentauras”: aiškesnis darbų pasidalinimas, kur dalį užduočių žmogus atlieka pats (tas, kurias geriausiai moka), o dalį palieka AI.
• „Kiborgas”: kai tą pačią užduotį žmogus atlieka tandemu su AI, aktyviai siūlydamas patikslinimus ir pataisymus.