Практическое использование ИИ в работе остаётся весьма неравномерным

[Ippolitovich]

Пока разработчики систем ИИ рисуют красочные картины светлого будущего, практическое внедрение таких решений осуществляется неравномерно и беспорядочно. Во многом такие перекосы можно было бы устранить благодаря более грамотному руководству бизнесом и обучению персонала новым приёмам работы, как считают эксперты. Издание The Wall Street Journal в своей пятничной публикации обратилось к этой теме, проанализировав отчёты сразу нескольких исследователей. Социологических исследований на тему практической пользы от внедрения ИИ пока не так много, поскольку бизнес принимает подобные технологические инструменты на вооружение с предсказуемой инерцией. Новые исследования указывают, что внедрение ИИ на практическом уровне происходит весьма неравномерно. Не во всех компаниях, например, самыми активными пользователями ИИ являются те сотрудники, которым оно должно приносить максимальную выгоду. В частности, наиболее опытные сотрудники теоретически способны более продуктивно общаться с ИИ, выявляя ошибочные результаты в силу своего опыта, но в действительности они не торопятся это делать.

 

 

Исследование Workhelix, которое проводилось внутри фармацевтической компании с более чем 50 000 сотрудников, показало довольно спорные результаты. Выяснилось, что чаще всего к использованию ИИ прибегают стажёры, а не сотрудники с опытом. Молодые сотрудники более склонны к экспериментам, хотя и в этом случае возраст не является критерием, поскольку среди них имеются явные противники ИИ. Скорее, склонность к взаимодействию с ИИ определяется готовностью специалиста к экспериментам, и от возраста она не особо зависит. В конкретной фармацевтической компании второй группой активных пользователей ИИ оказались профессиональные исследователи, что вполне закономерно, поскольку они в своей ежедневной деятельности связаны с экспериментами и поиском новых технологий. Важным фактором эффективности использования ИИ является и одобрение руководства компаний, а также обучающие программы для персонала.

 

 

Аналитики McKinsey обнаружили, что примерно две трети компаний ограничиваются экспериментами по использованию ИИ в своей деятельности, и только одна из двадцати может похвастать высокой эффективностью его применения, когда ИИ обеспечивает более чем 5 % дохода. Даже в том случае, когда работодатель создаёт равные условия для доступа сотрудников к ИИ-инструментам, перестроить под новые условия все процессы удаётся далеко не сразу. И чем больше людей задействовано в цепочке, тем сложнее внедрить ИИ. История внедрения персональных компьютеров в середине восьмидесятых годов прошлого века показала, что прогрессивные технологии повышают эффективность бизнеса лишь через несколько лет, а на первых порах производительность может даже страдать. Обучение персонала и перестройка бизнес-процессов может потребовать годы, прежде чем внедрение ИИ начнёт приносить плоды. Человечество уже прошло через несколько волн технологической революции. Сначала это были персональные компьютеры, потом появился интернет, затем облачные сервисы, а также мобильные устройства. Руководство компаний должно играть весомую роль в продвижении этих новшеств.

 

 

Июльское исследование Microsoft Research показало, что самые подверженные внедрению ИИ профессии подразумевают написание текстов или кода, либо проведение исследований. У молодых сотрудников при этом больше мотивации использовать ИИ в своей работе, поскольку они тем самым могут доказать свою эффективность руководству и продвинуться по служебной лестнице. Игнорирующие развитие ИИ профессионалы рано или поздно должны будут либо научиться его использовать, либо покинуть рынок труда. По сути, не ИИ лишает людей работы, их место просто могут занять другие специалисты, которые могут его эффективно применять.