人工知能は多くの企業の新しい共同労働者ですが、 生産性、ほとんどの場合それを弱体化させています。これは、スタンフォード大学とBetterup Labsが率いる新しい研究で警告されています。 ワークスロップ、または無駄に働きます。
単語、作業混合（作業）、およびスロップ（廃棄物）は、 生成AIツールによって作成されたコンテンツ これは有効な作業のように見えますが、実際には、物質、コンテキスト、または実際のユーティリティがありません。そして、その効果はすでに定量化可能です：米国で調査された労働者の40％が受け取ったと言っています ワークスロップ 先月。それが起こるたびに、これは平均1時間56分の作業の損失を意味します。
従業員10,000人の会社の場合、これは年間900万ドル以上です 生産性が失われました、この技術の大衆採用の約束された利点に疑問を呈しています。
時間の経過に伴う影響を超えて、感情的な効果は驚くべきものです。従業員の53％がこのタイプのコンテンツを受け取ると迷惑を感じ、42％がそれを生成した人に対する自信を失ったと答えています。さらに、多くの人は、パートナーが特定のプロジェクトのためにこのタイプのツールに頼るのを見ることで、彼らがよりインテリジェント、創造的、または有能であると認識していることを認めています。
より多くの負荷を生成するショートカット
などのツールの台頭 chatgpt 彼は、郵便物、プレゼンテーション、要約、またはレポートの作成を促進しました。しかし、それらは常に十分に指向されているわけでも、文脈化されているわけではありません。どうやら効率とは、コンテンツを受け取り、それを再構築または解釈する必要がある人にとって追加の負荷になります。
「コンテンツを書き直すかどうかを判断しなければならない状況を作成し、それをリハビリするか、単にそれを永久に与えるようにお願いします…それは見た目よりも精神的に疲れている」、研究で引用された金融セクターのマネージャーを説明します。
多くの場合、 ワークスロップ 同じレベルの同僚に限定されません。18％の労働者がこのコンテンツを上司に送ったことを認めており、16％が管理職から受け取ったと答えています。
したがって、企業環境でのAIの増殖には、常に結果が伴うとは限りません。 MIT Media Labによると、95％の企業がAIへの投資に対する測定可能なリターンを取得していません。また、これらのツールの表面または無差別の使用が主な理由の1つになる可能性があります。
彼 ワークスロップ したがって、それは「認知アウトソーシング」の現代の形を表しています。労働者は、マシンではなく、システムが生成していない本当の価値を修正し、提供する責任を負わなければならない別の人間に知的努力を移転します。
StanfordとBetterup Labsから、組織はAIを使用するための明確なポリシーを開発し、品質基準を確立し、「目的との採用」と呼ばれるものを奨励することをお勧めします。
「AIはショートカットや仕事を避ける方法ではなく、より良い協力をするためのツールであるべきである」、著者は指摘します。 「反射と意図をモデル化することは、リーダーの責任です。」
彼らも提案します 労働者を分類します AIの前での彼のメンタリティによると：
- パイロット：AIを使用して創造性を高め、目標を達成するためにAIを使用している従業員。
- 乗客：取り上げたくないタスクの脱出としてAIに頼るイニシアチブが少ない人。
これらのツールの使用を禁止することではなく、ワークフローに故意に組み込むことで、それらが合計されることを保証することです。
企業が効率と変革を求めているとき、AIの無差別の使用はアクセルではなくブレーキになる可能性があります。課題は、テクノロジーを採用することではなく、基準でそれを行うことです。また、AIによって生成された作業がコラボレーションや結果を改善しない場合、それは単にその約束を果たしていません。
