Vještačka inteligencija nam pomaže da neke zadatke obavimo brže nego ranije, ali samo ukoliko znamo da je koristimo. Ako ne znamo, ona može praviti ozbiljne greške koje se potom moraju „ručno“ ispravljati.
Za njenu takvu upotrebu u poslovne svrhe skovan je termin workslop. On se odnosi na sadržaj generisan uz pomoć vještačke inteligencije koji na prvi pogled djeluje dotjerano i kvalitetno, ali to zapravo nije, piše Gardijan.
Do njega dolazi kada zaposleni koriste AI za brzu proizvodnju različitih sadržaja koji izgledaju dobro na površini, ali su u suštini netačni ili lošeg kvaliteta, pa zahtijevaju dodatno uređivanje, ispravke ili čak potpuno ponovno pisanje.
Ali zašto zaposleni u tolikoj mjeri i toliko lakomo koriste vještačku inteligenciju? Istraživanja pokazuju da je glavni razlog smanjivanje radne snage usljed pojave raznih AI alata, pri čemu veliki dio posla pada na one koji su zadržali posao.
Studija sprovedena među 5.000 kancelarijskih radnika u SAD pokazuje da 40% zaposlenih koji nijesu na rukovodećim položajima smatra da im AI uopšte ne štedi vrijeme, dok čak 92% rukovodilaca vjeruje da im ova tehnologija povećava produktivnost. Zato potonji vrše sve veći pritisak na zaposlene da koriste AI, i to bez adekvatnih obuka koje bi ih pripremile da to čine efikasnije i sa manje grešaka.
Manje radnika, više posla
„Ljudima se konstantno govori da koriste vještačku inteligenciju, ali bez konkretne podrške za to“, kaže istraživač sa Stanforda Džef Henkok, jedan od autora studije koja je uvela termin workslop.
Iako smatra da AI ima potencijal da unaprijedi efikasnost, u praksi često postiže suprotan efekat. Prema njegovom istraživanju, 40% zaposlenih susrelo se sa workslopom u roku od mjesec dana, trošeći u prosjeku 3,4 sata mjesečno na njegovo ispravljanje. U organizaciji od 10.000 zaposlenih, to može značiti gubitak produktivnosti vrijedan više od 8 miliona dolara.
Ovaj problem javlja se u raznim sferama privrede, pa čak i u zdravstvu. Istraživanja pokazuju da medicinsko osoblje, podstaknuto da koristi AI za odgovore pacijentima, zapravo troši više vremena na uređivanje tih poruka, uz dodatnu brigu o bezbjednosti podataka i mogućim greškama.
Jedan od razloga zbog kojih kompanije forsiraju AI jeste želja za smanjenjem troškova rada nakon velikih ulaganja u ovu tehnologiju. Međutim, povrat investicija za sada izostaje. Prema izvještajima, čak 95% kompanija još ne vidi konkretne rezultate od ulaganja u AI, dok se poboljšanja očekuju tek u naredne dvije do četiri godine.
„Problem je što se generativna vještačka inteligencija predstavlja kao alat koji može sve, ali realnost je drugačija. Nedostatak jasne namjene i načina upotrebe dodatno doprinosi pojavi workslopa“, zaključuje istraživačica Aiha Ngujen.
