Jak bardzo wykorzystanie AI zwiększa produktywność Twojego zespołu? | Sztuczna inteligencja w biznesie #71

W jaki sposób sztuczna inteligencja pomaga profesjonalistom?

Czy istnieją dowody na to, że wykorzystanie AI podczas pracy zwiększa produktywność? Rzeczywiście! Największe badanie potwierdzające tę hipotezę przeprowadziła grupa naukowców z amerykańskich szkół biznesu, m.in. Harvard Business School i MIT Sloan School of Management. Badacze zbadali pracę 758 konsultantów, co stanowi około 7% wszystkich konsultantów zatrudnionych w Boston Consulting Group.

Ich zadaniem było opracowanie koncepcji nowych produktów, biorąc pod uwagę takie aspekty jak:

• kreatywność,
• myślenie analityczne lub
• umiejętności przekonywania.

W ramach eksperymentu sprawdzającego, czy sztuczna inteligencja zwiększa produktywność, porównali jej działanie bez wsparcia AI i przy użyciu GPT-4, modelu językowego, na którym oparta jest najnowsza wersja ChatGPT Plus. Badanie miało na celu sprawdzenie, jak włączenie sztucznej inteligencji do codziennej pracy zmieni typowy przepływ pracy konsultantów.

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

Czy sztuczna inteligencja zwiększa produktywność pracy?

Wyniki w BCG były zaskakująco jasne. Wszyscy konsultanci ze wsparciem AI poprawili jakość swojej pracy. W rzeczywistości jego jakość wzrosła aż o 40%. Ale jak przeprowadzono badanie?

W eksperymencie uczestnicy zostali losowo podzieleni na trzy grupy:

• grupa kontrolna — jej członkowie nie korzystali z AI w pracy,
• grupa posiadająca dostęp do GPT-4 – jednak bez wcześniejszego pouczenia, jak najlepiej wykorzystać sztuczną inteligencję,
• grupa z dostępem do GPT-4 i materiałów instruktażowych.

Badanie zostało podzielone na trzy etapy:

1. W pierwszej kolejności konsultanci wypełnili ankietę dotyczącą ich danych demograficznych i predyspozycji.
2. Następnie przeszli do części głównej, gdzie wykonali zadania związane z opracowaniem koncepcji produktu. Zadania te bardzo przypominały ich codzienną pracę, obejmującą realistyczne studia przypadków, takie jak tworzenie butów dla wąskich grup docelowych i sportowców. Zadania wymagały kreatywności, analitycznego myślenia, a także pisania przekonujących tekstów.
3. Trzeci etap obejmował wywiady podsumowujące doświadczenia konsultantów w pracy z AI.

Jak się okazało, konsultanci korzystający z GPT-4 byli o 12,5% bardziej produktywni i o 25% szybsi. Największe korzyści zaobserwowano wśród mniej wykwalifikowanych specjalistów, którzy odbyli dodatkowe szkolenia dotyczące skutecznych sposobów wykorzystania GPT. W tej grupie badacze odnotowali niezwykły wzrost produktywności o 43%!

Sposoby współpracy ze sztuczną inteligencją

Czy wszyscy pracownicy wchodzili w interakcję ze sztuczną inteligencją w ten sam sposób? Okazało się, że nie. Dlatego badacze postanowili zidentyfikować dwa najczęstsze sposoby zwiększania produktywności przez sztuczną inteligencję. Nazywali ich osobowościami „Cyborga” i „Centaura”.

Cyborg

Model Cyborga reprezentuje podejście oparte na współpracy, w którym ludzie i sztuczna inteligencja ściśle współpracują, aby osiągnąć zadania. Przykłady współpracy Cyborga obejmują:

• programista zaczyna kodować, a AI uzupełnia i udoskonala kod, zupełnie jak przy korzystaniu z Github Copilot,
• konsultant zaczyna wyciągać wnioski z analiz, a AI dostarcza dodatkowe dane i wizualizacje, wykorzystując narzędzia takie jak ChatGPT Plus,
• copywriter zaczyna od koncepcji tworzyć tekst reklamowy, a sztuczna inteligencja podpowiada pomysły i gotowe segmenty. Następnie copywriter dopracowuje koncepcję,
• inżynier szkicuje projekt, a sztuczna inteligencja tworzy na jego podstawie wizualizację.

W modelu Cyborga kluczem jest płynna integracja wysiłków ludzi i maszyn w celu osiągnięcia optymalnych wyników – w ten sposób sztuczna inteligencja znacząco zwiększa produktywność.

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

Centaur

Model Centaura polega na delegowaniu zadań, w ramach którego niektóre zadania wykonują ludzie, a inne deleguje się sztucznej inteligencji na podstawie indywidualnej oceny mocnych i słabych stron każdego podmiotu. Przykłady strategii Centaurów obejmują:

• Diagnozowanie AI i dopasowywanie przez lekarza możliwych terapii,
• konsultant identyfikujący problem biznesowy oraz generujący analizy i rekomendacje AI,
• prawnik sporządzający skargę prawną oraz AI weryfikująca poprawność i kompletność dokumentu,
• copywriter tworzący konspekt tekstu oraz AI wprowadzający poprawki stylistyczne i gramatyczne.

Kluczem jest strategiczny podział zadań i wykorzystanie mocnych stron ludzi i maszyn. Jednak podejście Centaura stwarza wyzwanie: jak odróżnić zadania lepiej dostosowane do sztucznej inteligencji, zwiększające produktywność, od tych, które lepiej radzą sobie z ludźmi?

Fragmentaryczne granice technologii

Naukowcy określili wyzwanie, jakim jest zdefiniowanie „kompetencji” sztucznej inteligencji, jako „fragmentarne granice technologii”. Termin ten odnosi się do różnorodnych i zmiennych możliwości sztucznej inteligencji.

Możliwości sztucznej inteligencji rozwijają się szybko, często w nieoczekiwany sposób. Dlatego zadania, które dla człowieka mogą wydawać się podobnie trudne, mogą spaść po różnych stronach tej „granicy” – niektóre z nich można łatwo rozwiązać przy pomocy sztucznej inteligencji, inne zaś pozostają poza jej obecnym zasięgiem.

Na przykład, jak wykazało badanie, GPT z łatwością:

• wygenerował kreatywne pomysły na nowe produkty,
• pomógł napisać przekonującą kopię, lub
• przeprowadził szczegółową analizę danych.

Z drugiej strony popełniał błędy w prostych obliczeniach matematycznych. Ta „rozdrobniona granica” stanowi wyzwanie zarówno dla projektantów AI, jak i użytkowników – trudno przewidzieć, które z pozoru podobne zadania będą dla algorytmów łatwe, a które trudne. Dlatego niezwykle istotne jest, aby krok po kroku badać i testować możliwości sztucznej inteligencji. Im lepiej rozumiemy „rozdrobnione granice” tych możliwości, tym skuteczniej możemy zintegrować pracę ludzi i maszyn.

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

Jak zwiększyć produktywność w swojej firmie dzięki AI?

W swojej firmie możesz przeprowadzić podobny eksperyment, aby ocenić, w jakim stopniu sztuczna inteligencja może poprawić efekty pracy. Warto zacząć od przydzielenia pracownikom zadań, takich jak przygotowanie prezentacji, raportów, propozycji biznesowych czy rozwiązywanie case study, zarówno z pomocą AI, jak i bez niej. Dzięki temu zmierzysz realny wpływ na produktywność i jakość pracy.

Niemniej jednak istotne jest odpowiednie przygotowanie pracowników. Aby zaobserwować 40% wzrost produktywności dzięki AI, podobny do sukcesu odnotowanego w Boston Consulting Group, wymagane będą inicjatywy szkoleniowe i tworzenie materiałów instruktażowych.

Wysiłek prawie na pewno się opłaci. Na przykład agencje reklamowe mogą szybciej generować pomysły na kampanie, banki mogą efektywniej analizować dane klientów, a kancelarie prawne mogą efektywniej tworzyć dokumenty. Wszędzie tam, gdzie potrzebna jest kreatywność, analiza informacji lub pisanie tekstu – sztuczna inteligencja pomoże pracownikom zwiększyć produktywność.

Przyszłość pracy z AI

Rozwój sztucznej inteligencji budzi zarówno wielkie nadzieje, jak i obawy, zwłaszcza wśród osób, które mają trudności z nauką nowych narzędzi i dostosowaniem swoich metod pracy do zmieniających się możliwości technologii.

Nie ulega wątpliwości, że sztuczna inteligencja zwiększa produktywność odciążając zespoły od najprostszych i powtarzalnych zadań. Coraz więcej tych zadań będzie można zautomatyzować. Pojawią się także nowe role łączące umiejętności ludzi i maszyn, takie jak trenerzy AI czy brokerzy wiedzy. Niezbędny będzie ciągły rozwój umiejętności i nauka efektywnej współpracy z AI.

Jednocześnie istotna jest świadomość zagrożeń. Automatyzacja może odebrać pracę mniej wykwalifikowanym osobom. Istnieje także ryzyko nadmiernego uzależnienia przedsiębiorstwa od dostawców technologii. Dlatego kluczowe jest zachowanie zdrowego dystansu i krytyczna ocena informacji dostarczanych przez sztuczną inteligencję.

Przyszłość pracy ze sztuczną inteligencją wydaje się fascynująca, ale i nieco niepokojąca, podobnie jak w dobrze napisanej science fiction. Z jednej strony są niesamowite możliwości, ale z drugiej, czy naprawdę nad wszystkim mamy kontrolę?

Streszczenie

Wyniki eksperymentu pokazują, że sztuczna inteligencja zwiększa dziś produktywność. W przypadku niektórych zadań kreatywnych i analitycznych przyspiesza pracę nawet o 40%. Największe korzyści odnoszą pracownicy o niższych kwalifikacjach, ale najlepsi specjaliści są również szybsi i wydajniejsi.

Niezwykle istotne jest zrozumienie, które zadania można zautomatyzować za pomocą sztucznej inteligencji, a które wymagają zaangażowania człowieka. Aby maksymalnie wykorzystać możliwości sztucznej inteligencji, potrzebne będą także zmiany w organizacji pracy. A przyszłość pracy zapowiada się interesująco – na pewno nie będzie nudno. Jeśli ciekawi Cię jeszcze bardziej szczegółowy opis tego badania, przeczytaj pełny raport (link).

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest i TikTok.

Autor: Robert Whitney

Ekspert JavaScriptu i instruktor, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podnoszenie produktywności zespołu poprzez uczenie innych, jak efektywnie współpracować podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

Sztuczna inteligencja w biznesie:

1. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
3. Zastosowania AI w biznesie – przegląd
4. Chatboty tekstowe wspomagane sztuczną inteligencją
5. Biznesowe NLP dziś i jutro
6. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
7. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
8. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
9. Nowe usługi i produkty współpracujące z AI
10. Jakie są słabe strony mojego pomysłu na biznes? Sesja burzy mózgów z ChatGPT
11. Korzystanie z ChatGPT w biznesie
12. Aktorzy syntetyczni. 3 najlepsze generatory wideo AI
13. 3 przydatne narzędzia do projektowania graficznego AI. Generatywna sztuczna inteligencja w biznesie
14. 3 niesamowitych autorów AI, których musisz dziś wypróbować
15. Odkrywanie mocy sztucznej inteligencji w tworzeniu muzyki
16. Poruszanie się po nowych możliwościach biznesowych dzięki ChatGPT-4
17. Narzędzia AI dla menedżera
18. 6 niesamowitych wtyczek ChatGTP, które ułatwią Ci życie
19. 3 grafików AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. Jaka przyszłość czeka sztuczną inteligencję według McKinsey Global Institute?
21. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
22. Czym jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
23. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
24. Tłumacz Google kontra DeepL. 5 zastosowań tłumaczenia maszynowego w biznesie
25. Działanie i zastosowania biznesowe robotów głosowych
26. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
27. Czym jest inteligencja biznesowa?
28. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
29. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
30. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
31. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
32. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
33. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
34. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
35. RPA i API w cyfrowej firmie
36. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
37. Sztuczna inteligencja w EdTech. 3 przykłady firm, które wykorzystały potencjał sztucznej inteligencji
38. Sztuczna inteligencja i środowisko. 3 rozwiązania AI, które pomogą Ci zbudować zrównoważony biznes
39. Detektory treści AI. Czy są tego warte?
40. ChatGPT kontra Bard kontra Bing. Który chatbot AI prowadzi w wyścigu?
41. Czy sztuczna inteligencja chatbota jest konkurencją dla wyszukiwarki Google?
42. Skuteczne podpowiedzi ChatGPT dla HR i rekrutacji
43. Szybka inżynieria. Co robi szybki inżynier?
44. Generator makiet AI. 4 najlepsze narzędzia
45. AI i co jeszcze? Najważniejsze trendy technologiczne dla biznesu w 2024 roku
46. Sztuczna inteligencja i etyka biznesu. Dlaczego warto inwestować w etyczne rozwiązania
47. Metasztuczna sztuczna inteligencja. Co warto wiedzieć o funkcjach Facebooka i Instagrama wspieranych przez sztuczną inteligencję?
48. Regulacja AI. Co musisz wiedzieć jako przedsiębiorca?
49. 5 nowych zastosowań AI w biznesie
50. Produkty i projekty AI – czym różnią się od innych?
51. Automatyzacja procesów wspomagana sztuczną inteligencją. Gdzie zacząć?
52. Jak dopasować rozwiązanie AI do problemu biznesowego?
53. AI jako ekspert w Twoim zespole
54. Zespół AI a podział ról
55. Jak wybrać kierunek kariery w AI?
56. Czy zawsze warto dodawać sztuczną inteligencję do procesu rozwoju produktu?
57. AI w HR: Jak automatyzacja rekrutacji wpływa na rozwój HR i zespołu
58. 6 najciekawszych narzędzi AI w 2023 roku
59. 6 największych wpadek biznesowych spowodowanych przez sztuczną inteligencję
60. Jaka jest analiza dojrzałości AI firmy?
61. AI do personalizacji B2B
62. Przypadki użycia ChatGPT. 18 przykładów tego, jak ulepszyć swój biznes dzięki ChatGPT w 2024 r
63. Mikrouczenie się. Szybki sposób na zdobycie nowych umiejętności
64. Najciekawsze wdrożenia AI w firmach w 2024 roku
65. Czym zajmują się specjaliści od sztucznej inteligencji?
66. Jakie wyzwania niesie ze sobą projekt AI?
67. 8 najlepszych narzędzi AI dla biznesu w 2024 roku
68. Sztuczna inteligencja w CRM. Co AI zmienia w narzędziach CRM?
69. Ustawa UE o sztucznej inteligencji. W jaki sposób Europa reguluje wykorzystanie sztucznej inteligencji
70. Sora. Jak realistyczne filmy z OpenAI zmienią biznes?
71. 7 najlepszych twórców stron AI
72. Narzędzia niewymagające kodu i innowacje AI
73. Jak bardzo wykorzystanie AI zwiększa produktywność Twojego zespołu?