Bisnis di seluruh industri telah bertaruh besar pada AI di tempat kerja - tetapi hasilnya, sejujurnya, underwhelming. Menurut laporan MIT Media Lab baru, 95 persen organisasi yang mengejutkan tidak melihat pengembalian investasi mereka yang terukur dalam alat AI generatif.
Peneliti MIT mengutip beberapa alasan untuk celah adopsi/ROI ini. Kepala di antara mereka: AI tidak slot dengan rapi ke dalam banyak alur kerja di tempat kerja, dan sebagian besar model masih tidak memiliki kesadaran kontekstual yang diperlukan untuk beradaptasi dengan tugas-tugas khusus industri.
Tetapi tim terpisah di BetterUp Labs berpendapat ada penyebab lain: AI Workslop. Menulis di Harvard Business Review, para peneliti mendefinisikan Workslop sebagai “konten yang dihasilkan AI yang terlihat dipoles tetapi tidak benar-benar bergerak maju.” Dalam praktiknya, itu berarti karyawan akhirnya menghabiskan lebih banyak waktu memperbaiki, menulis ulang, atau mengklarifikasi “bantuan” AI daripada jika mereka melakukan pekerjaan itu sendiri.
Efek hilirnya mahal. Laporan tersebut memperkirakan bahwa pekerja menghabiskan hampir dua jam sehari (1 jam, 56 menit, rata-rata) berurusan dengan Workslop-mendekodekan ide-ide setengah matang, mengoreksi detail yang hilang, dan pengerjaan ulang konten yang sebenarnya tidak berguna. Lebih buruk lagi, beban tidak hanya tetap dengan orang yang menghasilkan worklop: manajer dan rekan diseret masuk, menciptakan efek riak di seluruh tim.
Kecepatan cahaya yang dapat dipasangkan
Para peneliti mengikat ini dengan pembongkaran kognitif - menggunakan alat eksternal untuk mengurangi upaya mental. Tetapi dengan Workslop, beban itu tidak diturunkan ke mesin; Itu diturunkan ke rekan kerja. Fenomena ini paling umum di antara rekan-rekan (40 persen kasus, menurut BetterUp), meskipun manajer tidak kebal: lebih tinggi melempar pekerjaan ke tim mereka sekitar 16 persen dari waktu.
Secara keseluruhan, BetterUp Labs memperkirakan bahwa perusahaan dengan 10.000+ karyawan dapat berdarah sebanyak $ 9 juta per tahun dalam produktivitas yang hilang berkat volume worklop semata-mata-sekitar 40% dari semua output yang dihasilkan AI di tempat kerja, menurut laporan tersebut. Di luar hit finansial, ada juga biaya budaya. Karyawan dalam penelitian ini melaporkan merasa jengkel, bingung, dan bahkan tersinggung saat melibatkan worklop, mengikis kepercayaan dan keandalan di antara rekan kerja.
Sementara satu solusi untuk output AI yang buruk mungkin untuk berhenti menggunakan alat -alat ini sepenuhnya, Lab Betterup berpendapat bahwa jalur yang lebih cerdas adalah untuk menetapkan pedoman organisasi yang jelas tentang bagaimana karyawan seharusnya (dan tidak boleh) menggunakan AI. Itu berarti mendefinisikan skenario kasus terbaik di mana AI menambah nilai, dan menggambar batas-batas perusahaan di mana ia tidak selaras dengan strategi atau nilai perusahaan.
Para peneliti juga menyarankan pergeseran pola pikir: AI harus diperlakukan sebagai kolaborator, bukan penopang. Dengan kata lain, ini adalah alat untuk mendukung pekerjaan yang baik - bukan jalan pintas untuk menghindari melakukan pekerjaan di tempat pertama.
Topik
Karya Kecerdasan Buatan