Uporaba generativne umetne inteligence (GenAI) na delovnem mestu bistveno spreminja način, kako delavci pristopajo k opravljanju delovnih nalog. Raziskava inštituta BCG Henderson v sodelovanju z bostonsko univerzo in ekipo OpenAI Economic Impacts razkriva, kako generativna umetna inteligenca (GenAI) spreminja način dela. Ugotovitve kažejo, da orodja GenAI omogočajo zaposlenim izvajanje nalog, ki presegajo njihove obstoječe veščine, ter jih spodbujajo k reševanju bolj zahtevnih in kompleksnih izzivov.
Kako GenAI podpira zaposlene?
V eksperimentu je sodelovalo 480 svetovalcev podjetja BCG, ki so morali rešiti dve od treh nalog s področja podatkovne znanosti. Te so vključevaje programiranje v Pythonu za obdelavo podatkov, izdelavo napovednega modela ter preverjanje statističnih analiz, ki jih je ustvaril ChatGPT. Pri tem so uporabili napredne funkcije analize podatkov GenAI, rezultati pa so bili primerjani z delom 44 podatkovnih znanstvenikov, ki niso uporabljali umetne inteligence.
Najbolj izstopajoči rezultati so bili doseženi pri nalogi čiščenja podatkov, kjer so uporabniki GenAI dosegli kar 86-odstotno učinkovitost v primerjavi s standardom podatkovnih znanstvenikov, kar predstavlja 49-odstotno izboljšanje. Poleg tega so naloge opravili v povprečju 10 % hitreje.
GenAI kot partner pri analitičnih nalogah
Poleg programiranja je raziskava pokazala tudi potencial umetne inteligence pri kompleksnejših nalogah, kot je razvoj napovednih modelov. GenAI sam sicer ni mogel v celoti avtomatizirati teh nalog, vendar je omogočil boljše razumevanje problematike in udeležencem pomagal izbrati ustrezne metode strojnega učenja. Tisti, ki so uporabljali GenAI, so imeli za 13 odstotnih točk večjo verjetnost, da bodo pravilno izbrali pristope, kot tisti brez pomoči umetne inteligence.
Vodje morajo spodbujati izobraževanje zaposlenih in poskrbeti, da ekipe ohranjajo kritičen pristop do rezultatov umetne inteligence
Ali uporaba GenAI pomeni tudi učenje novih veščin?
Raziskava je pokazala, da uporaba GenAI ne pomeni nujno pridobivanja novih znanj. Kljub uspešno izvedenim nalogam se udeleženci niso samodejno naučili več programiranja, saj je umetna inteligenca delovala kot podpora, ne kot učno orodje.
Presenetljivo je bilo tudi dejstvo, da so tisti, ki so izvajali programerske naloge, dosegli enake rezultate pri vprašanjih o sintaksi kot tisti, ki jih niso. To nakazuje, da zgolj uporaba GenAI ne vodi nujno k višji stopnji znanja, temveč deluje kot orodje, ki omogoča hitrejše in učinkovitejše reševanje nalog.
Pametna uporaba umetne inteligence za večjo produktivnost
Melanie Seier Larsen, izvršna direktorica in partnerica pri BCG, poudarja, da je treba umetno inteligenco uporabljati kot dopolnitev človeškemu znanju, ne pa kot nadomestek za kritično razmišljanje. "GenAI ponuja izjemne priložnosti za povečanje produktivnosti in izboljšanje rezultatov, vendar se moramo zavedati tveganj pretiranega zanašanja nanj," opozarja.
Vodje morajo spodbujati izobraževanje zaposlenih in poskrbeti, da ekipe ohranjajo kritičen pristop do rezultatov umetne inteligence. Prava kombinacija človeškega znanja in moči GenAI lahko vodi do inovacij in boljših poslovnih odločitev, hkrati pa ohranja ključno vlogo zaposlenih pri interpretaciji in preverjanju rezultatov.
