Seberapa besar penggunaan AI meningkatkan produktivitas tim Anda? | AI dalam bisnis #71

Bagaimana AI membantu para profesional?

Apakah ada bukti bahwa penggunaan AI selama bekerja meningkatkan produktivitas? Memang! Studi terbesar yang mengkonfirmasi hipotesis ini dilakukan oleh sekelompok ilmuwan dari sekolah bisnis Amerika, termasuk Harvard Business School dan MIT Sloan School of Management. Para peneliti memeriksa pekerjaan 758 konsultan, mewakili sekitar 7% dari seluruh konsultan yang bekerja di Boston Consulting Group.

Tugas mereka adalah mengembangkan konsep produk baru, dengan mempertimbangkan aspek-aspek seperti:

• kreativitas,
• berpikir analitis, atau
• keterampilan persuasif.

Sebagai bagian dari eksperimen yang menguji apakah AI meningkatkan produktivitas, mereka membandingkan performanya tanpa dukungan AI dan dengan penggunaan GPT-4, model bahasa yang menjadi dasar versi terbaru ChatGPT Plus. Studi ini bertujuan untuk menguji bagaimana memasukkan AI ke dalam pekerjaan sehari-hari akan mengubah alur kerja konsultan pada umumnya.

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

Apakah AI meningkatkan produktivitas kerja?

Hasil di BCG sangat jelas. Semua konsultan dengan dukungan AI meningkatkan kualitas pekerjaan mereka. Bahkan kualitasnya meningkat hingga 40%. Namun bagaimana penelitian tersebut dilakukan?

Dalam percobaan tersebut, peserta secara acak dibagi menjadi tiga kelompok:

• kelompok kontrol — anggotanya tidak menggunakan AI di tempat kerja,
• kelompok yang memiliki akses ke GPT-4 – namun, tanpa instruksi sebelumnya tentang cara terbaik menggunakan kecerdasan buatan,
• kelompok dengan akses ke GPT-4 dan materi pengajaran.

Penelitian ini dibagi menjadi tiga tahap:

1. Pertama, para konsultan mengisi survei mengenai data demografi dan kecenderungan mereka.
2. Kemudian mereka melanjutkan ke bagian utama, dimana mereka melakukan tugas-tugas yang berkaitan dengan pengembangan konsep produk. Tugas-tugas ini sangat mirip dengan pekerjaan mereka sehari-hari, yang melibatkan studi kasus realistis, seperti membuat sepatu untuk kelompok sasaran sempit dan atlet. Tugas tersebut membutuhkan kreativitas, pemikiran analitis, serta penulisan teks persuasif.
3. Fase ketiga melibatkan wawancara yang merangkum pengalaman konsultan dalam bekerja dengan AI.

Ternyata, konsultan yang menggunakan GPT-4 12,5% lebih produktif dan 25% lebih cepat. Manfaat terbesar terlihat di kalangan profesional kurang terampil yang menerima pelatihan tambahan tentang cara efektif menggunakan GPT. Dalam kelompok ini, para peneliti mencatat peningkatan produktivitas yang luar biasa sebesar 43%!

Cara berkolaborasi dengan kecerdasan buatan

Apakah semua karyawan berinteraksi dengan AI dengan cara yang sama? Ternyata tidak. Jadi para peneliti memutuskan untuk mengidentifikasi dua cara paling umum yang dilakukan AI untuk meningkatkan produktivitas. Mereka menyebutnya sebagai persona “Cyborg” dan “Centaur”.

Cyborg

Model Cyborg mewakili pendekatan kolaboratif di mana manusia dan AI bekerja sama secara erat untuk mencapai tugas. Contoh kolaborasi Cyborg antara lain:

• seorang programmer memulai pengkodean, dan AI melengkapi dan menyempurnakan kode tersebut, seperti saat menggunakan Github Copilot,
• seorang konsultan mulai menarik kesimpulan dari analisis, dan AI menyumbangkan data dan visualisasi tambahan, memanfaatkan alat seperti ChatGPT Plus,
• seorang copywriter mulai membuat teks iklan dari sebuah konsep, dan AI menyarankan ide dan segmen yang sudah jadi. Copywriter kemudian menyempurnakan konsepnya,
• seorang insinyur membuat sketsa sebuah proyek, dan AI menghasilkan visualisasi berdasarkan proyek tersebut.

Dalam model Cyborg, kuncinya adalah integrasi yang mulus antara upaya manusia dan mesin untuk mencapai hasil yang optimal—inilah cara AI meningkatkan produktivitas secara signifikan.

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

Centaur

Model Centaur melibatkan delegasi tugas, di mana beberapa tugas dilakukan oleh manusia, dan tugas lainnya didelegasikan ke AI berdasarkan penilaian individu terhadap kekuatan dan kelemahan masing-masing entitas. Contoh strategi Centaur meliputi:

• Mendiagnosis AI, dan dokter menyesuaikan kemungkinan terapi,
• seorang konsultan yang mengidentifikasi masalah bisnis, dan AI menghasilkan analisis dan rekomendasi,
• seorang pengacara yang menyusun pengaduan hukum, dan AI memverifikasi kebenaran dan kelengkapan dokumen,
• seorang copywriter membuat kerangka teks, dan AI membuat koreksi gaya dan tata bahasa.

Kuncinya adalah membagi tugas secara strategis dan memanfaatkan kekuatan manusia dan mesin. Namun, pendekatan Centaur menghadirkan tantangan: bagaimana membedakan tugas yang lebih cocok untuk AI, yang meningkatkan produktivitas, dan tugas yang lebih baik ditangani oleh manusia?

Batasan teknologi yang terfragmentasi

Para peneliti menyebut tantangan dalam mendefinisikan “kompetensi” kecerdasan buatan sebagai “batas-batas teknologi yang terfragmentasi.” Istilah ini berkaitan dengan kemampuan kecerdasan buatan yang beragam dan berfluktuasi.

Kemampuan AI berkembang pesat, seringkali dengan cara yang tidak terduga. Itu sebabnya tugas-tugas yang mungkin tampak sama menantangnya bagi manusia bisa berada di berbagai sisi “batas” ini – beberapa tugas mungkin mudah diselesaikan dengan bantuan AI, sementara tugas lainnya masih berada di luar jangkauan kemampuannya saat ini.

Misalnya, penelitian menunjukkan, GPT dengan mudah:

• menghasilkan ide-ide kreatif untuk produk baru,
• membantu menulis salinan persuasif, atau
• melakukan analisis data secara rinci.

Di sisi lain, ia membuat kesalahan dalam perhitungan matematis sederhana. “Batas terfragmentasi” ini menimbulkan tantangan bagi perancang dan pengguna AI – sulit untuk memprediksi tugas mana yang tampaknya serupa akan mudah atau sulit bagi algoritma. Oleh karena itu, penting untuk mengeksplorasi dan menguji kemampuan AI selangkah demi selangkah. Semakin baik kita memahami “batas-batas terfragmentasi” dari kemampuan-kemampuan ini, semakin efektif kita dapat mengintegrasikan pekerjaan manusia dan mesin.

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

Bagaimana cara meningkatkan produktivitas di perusahaan Anda dengan AI?

Di perusahaan Anda, Anda dapat melakukan eksperimen serupa untuk menilai seberapa besar kecerdasan buatan dapat meningkatkan hasil kerja. Ada baiknya untuk memulai dengan memberikan tugas kepada karyawan, seperti menyiapkan presentasi, laporan, proposal bisnis, atau menyelesaikan studi kasus, baik dengan atau tanpa bantuan AI. Hal ini akan memungkinkan Anda mengukur dampak nyata terhadap produktivitas dan kualitas kerja.

Namun demikian, penting untuk mempersiapkan karyawan secara memadai. Untuk mencapai peningkatan produktivitas sebesar 40% dengan AI, serupa dengan keberhasilan yang terlihat di Boston Consulting Group, diperlukan inisiatif pelatihan dan pembuatan materi instruksional.

Upaya ini hampir pasti akan membuahkan hasil. Misalnya, biro iklan dapat menghasilkan ide kampanye dengan lebih cepat, bank dapat menganalisis data pelanggan dengan lebih efisien, dan firma hukum dapat membuat dokumen dengan lebih efektif. Di mana pun kreativitas, analisis informasi, atau penulisan teks dibutuhkan—AI akan membantu karyawan menjadi lebih produktif.

Masa depan bekerja dengan AI

Perkembangan kecerdasan buatan menimbulkan harapan dan kekhawatiran yang besar, terutama di kalangan individu yang mengalami kesulitan mempelajari alat-alat baru dan mengadaptasi metode kerja mereka terhadap perubahan kemungkinan teknologi.

Tidak ada keraguan bahwa AI meningkatkan produktivitas dengan membebaskan tim dari tugas yang paling sederhana dan berulang. Semakin banyak tugas-tugas ini yang dapat diotomatisasi. Peran baru yang menggabungkan keterampilan manusia dan mesin juga akan muncul, seperti pelatih AI atau perantara pengetahuan. Pengembangan keterampilan yang berkelanjutan dan pembelajaran kolaborasi yang efektif dengan AI sangatlah penting.

Pada saat yang sama, penting untuk mewaspadai ancaman-ancaman tersebut. Otomatisasi dapat menghilangkan pekerjaan dari individu yang kurang terampil. Ada juga risiko perusahaan menjadi terlalu bergantung pada penyedia teknologi. Oleh karena itu, menjaga jarak yang sehat dan menilai secara kritis informasi yang diberikan oleh AI adalah kuncinya.

Masa depan bekerja dengan AI tampak menarik namun juga meresahkan, seperti halnya dalam fiksi ilmiah yang ditulis dengan baik. Di satu sisi, ada kemungkinan yang luar biasa, namun di sisi lain, apakah kita benar-benar punya kendali atas segalanya?

Ringkasan

Hasil eksperimen menunjukkan bahwa AI meningkatkan produktivitas saat ini. Untuk beberapa tugas kreatif dan analitis, ini mempercepat pekerjaan hingga 40%. Pekerja berketerampilan rendah akan mendapatkan manfaat paling besar, namun profesional papan atas juga akan lebih cepat dan efisien.

Penting untuk memahami tugas mana yang dapat diotomatisasi oleh AI dan mana yang memerlukan keterlibatan manusia. Perubahan dalam cara pengorganisasian pekerjaan juga diperlukan untuk memaksimalkan kemampuan AI. Dan masa depan pekerjaan menjanjikan hal yang menarik – tentu saja tidak akan membosankan. Jika Anda penasaran untuk mengetahui penjelasan lebih detail mengenai penelitian ini, baca laporan lengkapnya (link).

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas lebah kami yang sibuk di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Penulis: Robert Whitney

Pakar JavaScript dan instruktur yang melatih departemen TI. Tujuan utamanya adalah meningkatkan produktivitas tim dengan mengajari orang lain cara bekerja sama secara efektif saat membuat kode.

Lihat semua postingan

AI dalam bisnis:

1. Ancaman dan peluang AI dalam bisnis (bagian 1)
2. Ancaman dan peluang AI dalam bisnis (bagian 2)
3. Aplikasi AI dalam bisnis - ikhtisar
4. Chatbot teks yang dibantu AI
5. Bisnis NLP hari ini dan besok
6. Peran AI dalam pengambilan keputusan bisnis
7. Menjadwalkan posting media sosial. Bagaimana AI dapat membantu?
8. Postingan media sosial otomatis
9. Layanan dan produk baru yang beroperasi dengan AI
10. Apa kelemahan ide bisnis saya? Sesi brainstorming dengan ChatGPT
11. Menggunakan ChatGPT dalam bisnis
12. Aktor sintetik. 3 generator video AI teratas
13. 3 alat desain grafis AI yang berguna. AI generatif dalam bisnis
14. 3 penulis AI hebat yang harus Anda coba hari ini
15. Menjelajahi kekuatan AI dalam penciptaan musik
16. Menavigasi peluang bisnis baru dengan ChatGPT-4
17. Alat AI untuk manajer
18. 6 plugin ChatGTP mengagumkan yang akan membuat hidup Anda lebih mudah
19. 3 grafik AI. Menghasilkan kecerdasan dalam bisnis
20. Bagaimana masa depan AI menurut McKinsey Global Institute?
21. Kecerdasan buatan dalam bisnis - Pendahuluan
22. Apa itu NLP, atau pemrosesan bahasa alami dalam bisnis
23. Pemrosesan dokumen otomatis
24. Google Terjemahan vs DeepL. 5 aplikasi terjemahan mesin untuk bisnis
25. Pengoperasian dan aplikasi bisnis voicebots
26. Teknologi asisten virtual, atau bagaimana cara berbicara dengan AI?
27. Apa itu Intelijen Bisnis?
28. Akankah kecerdasan buatan menggantikan analis bisnis?
29. Bagaimana kecerdasan buatan dapat membantu mengatasi BPM?
30. AI dan media sosial – apa pendapat mereka tentang kita?
31. Kecerdasan buatan dalam manajemen konten
32. AI kreatif hari ini dan masa depan
33. AI multimodal dan penerapannya dalam bisnis
34. Interaksi baru. Bagaimana AI mengubah cara kita mengoperasikan perangkat?
35. RPA dan API di perusahaan digital
36. Pasar kerja masa depan dan profesi yang akan datang
37. AI di EdTech. 3 contoh perusahaan yang memanfaatkan potensi kecerdasan buatan
38. Kecerdasan buatan dan lingkungan. 3 solusi AI untuk membantu Anda membangun bisnis yang berkelanjutan
39. Detektor konten AI. Apakah itu layak?
40. ObrolanGPT vs Bard vs Bing. Chatbot AI manakah yang memimpin persaingan?
41. Apakah chatbot AI merupakan pesaing pencarian Google?
42. Perintah ChatGPT yang Efektif untuk SDM dan Rekrutmen
43. Rekayasa yang cepat. Apa yang dilakukan seorang insinyur yang cepat?
44. Pembuat AI Mockup. 4 alat teratas
45. AI dan apa lagi? Tren teknologi teratas untuk bisnis pada tahun 2024
46. AI dan etika bisnis. Mengapa Anda harus berinvestasi pada solusi etis
47. Meta AI. Apa yang perlu Anda ketahui tentang fitur-fitur yang didukung AI di Facebook dan Instagram?
48. Regulasi AI. Apa yang perlu Anda ketahui sebagai seorang wirausaha?
49. 5 penggunaan baru AI dalam bisnis
50. Produk dan proyek AI - apa bedanya dengan yang lain?
51. Otomatisasi proses yang dibantu AI. Mulai dari mana?
52. Bagaimana Anda mencocokkan solusi AI dengan masalah bisnis?
53. AI sebagai ahli di tim Anda
54. Tim AI vs. pembagian peran
55. Bagaimana cara memilih bidang karir di AI?
56. Apakah selalu ada gunanya menambahkan kecerdasan buatan ke dalam proses pengembangan produk?
57. AI dalam SDM: Bagaimana otomatisasi perekrutan memengaruhi pengembangan SDM dan tim
58. 6 alat AI paling menarik di tahun 2023
59. 6 kecelakaan bisnis terbesar yang disebabkan oleh AI
60. Apa analisis kematangan AI perusahaan?
61. AI untuk personalisasi B2B
62. Kasus penggunaan ChatGPT. 18 contoh cara meningkatkan bisnis Anda dengan ChatGPT pada tahun 2024
63. Pembelajaran mikro. Cara cepat untuk mendapatkan keterampilan baru
64. Implementasi AI paling menarik di perusahaan pada tahun 2024
65. Apa yang dilakukan pakar kecerdasan buatan?
66. Tantangan apa saja yang ditimbulkan oleh proyek AI?
67. 8 alat AI teratas untuk bisnis pada tahun 2024
68. AI dalam CRM. Apa perubahan AI pada alat CRM?
69. Undang-undang UE AI. Bagaimana Eropa mengatur penggunaan kecerdasan buatan
70. Sora. Bagaimana video realistis dari OpenAI akan mengubah bisnis?
71. 7 pembuat situs web AI teratas
72. Alat tanpa kode dan inovasi AI
73. Seberapa besar penggunaan AI meningkatkan produktivitas tim Anda?