Внедряването на изкуствен интелект в работните процеси все още не

Внедряването на изкуствен интелект в работните процеси към момента не е довело до революционните усъвършенствания в продуктивността, на които доста компании се надяваха. Въпреки че технологията оказва помощ на чиновниците да икономисват десетки часове на месец, забележителна част от това време се изразходва в наблюдаване, поправяне и преправка на резултатите, генерирани от логаритмите. Това събитие, което анализаторите назовават ​​„ парадоксът на продуктивността на изкуствения разсъдък “, слага под въпрос бързите и лесни пътища за оптимизация на бизнеса благодарение на нови технологии.

Според изследването, по-голямата част от чиновниците оповестяват за икономисване на сред един и седем часа седмично с помощта на потреблението на ИИ-инструменти. Около една трета от това спестено време обаче незабавно се изразходва за нуждата от двойна инспекция и поправяне на логаритмите. Само дребна част от интервюираните оповестяват за непрекъснат позитивен резултат от внедряването на сходни системи. Интересното тук е, че този абсурд се ускорява с опита: колкото по-активно и ловко служителят употребява изкуствен интелект, толкоз повече време е заставен да отделя за наблюдаване на неговата продуктивност, защото е в положение да вижда по-фините неточности и грешки.

Това умозаключение се поддържа от редица самостоятелни изследвания на водещи университетски институции, които също по този начин означават, че непосредствените изгоди от изкуствения разсъдък постоянно са пресилени. Очакваният скок в успеваемостта не се случва, защото технологията към момента е изправена пред провокации при разбирането на подтекста, креативните задания и работата с неструктурирана информация. Изкуственият разсъдък е най-полезен при тесни, ясно дефинирани и стандартизирани интервенции, където рискът от неточност при интерпретацията е редуциран до най-малко.

Междувременно доста управления на компании не престават да разпореждат огромни очаквания на изкуствения разсъдък, постоянно разглеждайки го най-вече като инструмент за понижаване на разноските за личен състав. Такива упования от време на време водят до преждевременни решения за оптимизация на работната мощ, учредени не на фактически повишение на успеваемостта, а на повишени прогнози. В реалност, постигането на стабилно повишение на продуктивността изисква доста време —- самите технологии би трябвало да узреят, чиновниците би трябвало да овладеят новите хибридни умения за ИИ, а фирмите би трябвало да преструктурират своите процеси, с цел да интегрират „ цифровите си сътрудници “ в ежедневната работа. Настоящата обстановка допуска, че преходният интервал ще бъде дълъг и ще изисква вложения освен в програмен продукт, само че и в преквалификация на хора.

Спомнете си, че AI безшумно пренаписва пазара на труда: кои специалности изчезват и кои избухват през 2025? Изводите са направени въз основа на оценени съвсем 180 млн. разгласи за работа. От там излиза наяве, че AI промишлеността гълтам инженери, учени и експерти с рекордна скорост. Но кои специалности няма да бъдат наранени?