4 powody, dla których sztuczna inteligencja nie zwiększa produktywności firmy i 3 sposoby, by to naprawić

W lipcu 2024 r. Upwork opublikował raport z alarmującą obserwacją:

47% pracowników korzystających ze sztucznej inteligencji twierdzi, że nie ma pojęcia, jak osiągnąć wzrost produktywności, którego oczekują ich pracodawcy, a 77% twierdzi, że narzędzia te w rzeczywistości zmniejszyły ich produktywność i zwiększyły obciążenie pracą.

Najwyraźniej umożliwienie pracownikom korzystania z ChatGPT nie wystarczy, aby uzyskać poprawę produktywności i istnieje ogromna luka w umiejętnościach między tymi, którzy stali się bardziej produktywni dzięki sztucznej inteligencji, a wszystkimi innymi.

Jednocześnie CEO Walmart Doug McMillon twierdzi, że ich produktywność wzrosła 100-krotnie dzięki pomocy sztucznej inteligencji:

Bez użycia generatywnej sztucznej inteligencji, praca ta wymagałaby prawie 100 razy większej liczby pracowników do wykonania w tym samym czasie, a dla pracowników kompletujących zamówienia online, pokazywanie im wysokiej jakości zdjęć opakowań produktów pomaga im szybko znaleźć to, czego szukają

Jak to możliwe? Dlaczego niektóre firmy zmagają się ze sztuczną inteligencją, podczas gdy inne wykorzystują ją do zwiększenia produktywności?

Dlaczego pracownicy są mniej produktywni, gdy korzystają z AI?

W raporcie Upwork czytamy:

Prawie połowa (47%) pracowników korzystających ze sztucznej inteligencji twierdzi, że nie ma pojęcia, jak osiągnąć wzrost produktywności, którego oczekują ich pracodawcy. Ponad trzech na czterech (77%) twierdzi, że narzędzia AI zmniejszyły ich produktywność i zwiększyły obciążenie pracą w co najmniej jeden sposób. Na przykład respondenci ankiety stwierdzili, że spędzają więcej czasu na przeglądaniu lub moderowaniu treści generowanych przez sztuczną inteligencję (39%), inwestują więcej czasu w naukę korzystania z tych narzędzi (23%)” (…).

Brak wiedzy na temat tego, jak osiągnąć oczekiwany rezultat, wyraźnie pokazuje, że problem jest spowodowany niewystarczającą wiedzą, a nie lenistwem czy złośliwością. Jest to ogólny problem z umiejętnościami obsługi komputera. Oprogramowanie może być trudne w użyciu, zwłaszcza nowa kategoria oprogramowania. Czy ktokolwiek kiedykolwiek korzystał z chatbotów AI?

Jeśli chodzi o dodatkowe obciążenie pracą i zmniejszoną produktywność, założę się, że ludzie powiedzieli kiedyś to samo o Excelu. W mojej karierze IT widziałem, jak ludzie używali aplikacji kalkulatora na swoich telefonach, aby uzyskać wynik, który wpisali do komórki Excela, zamiast korzystać z wbudowanych funkcji Excela.

W przypadku niewłaściwego korzystania z Excela jest to niewątpliwie wina pracownika. W końcu szkoły publiczne uczą uczniów, jak korzystać z arkuszy kalkulacyjnych co najmniej od lat 90. ubiegłego wieku. Jednak nikt jeszcze nie uczy, jak korzystać ze sztucznej inteligencji, a nawet gdyby to robił, czy czekałbyś, aż nowe pokolenie pracowników ukończy studia?

Brak odpowiedniego szkolenia w zakresie korzystania ze sztucznej inteligencji

**Jeśli twoi pracownicy nie wiedzą, jak korzystać ze sztucznej inteligencji, powinieneś ich przeszkolić. Czekanie, aż nauczą się wymaganych umiejętności w wolnym czasie, jest nieefektywne. Większość z nich nigdy tego nie zrobi.

Kierownictwo ankietowane przez Upwork prawidłowo zidentyfikowało konsekwencje braku umiejętności związanych ze sztuczną inteligencją, ale nie potrafiło znaleźć przyczyny i obwiniało pracowników:

Jeden na dwóch dyrektorów w firmach korzystających ze sztucznej inteligencji uważa, że ich firma pozostaje w tyle za konkurencją (51%) i że ogólny poziom produktywności ich siły roboczej utknął w martwym punkcie z powodu braku umiejętności pracowników i ich adopcji (50%).

Jeśli fabryka kupuje nową maszynę, czy menedżerowie rzucają instrukcję na kolana pracowników i pozwalają im uczyć się, mając nadzieję, że maszyna nie odetnie zbyt wielu palców? Ogólnie rzecz biorąc, takie zaniedbania w szkoleniu pracowników zdarzają się tylko w fabrykach, które konkurują z innymi, będąc najtańszymi dostawcami. Dokładność zależy od wielkości produkcji. Jeśli wyprodukujesz wystarczająco dużo widżetów, niektóre z nich będą wystarczająco dobre. Podobnie, jeśli pozwolisz wszystkim korzystać ze sztucznej inteligencji, niektórzy pracownicy będą bardziej produktywni. Nie zdawaliśmy sobie sprawy, że wprowadzenie sztucznej inteligencji jest jak zakup nowej maszyny w fabryce.

Oczekiwania niedopasowane do możliwości AI

Sztuczna inteligencja nie jest magicznym narzędziem. Ludzie widzą fajne demonstracje, w których sztuczna inteligencja pisze e-maile, tworzy gry lub aplikacje i chcą, aby sztuczna inteligencja zrobiła to samo dla nich. Demo jest jak zdjęcie influencera na Instagramie. Influencerzy robią 30 zdjęć i publikują najlepsze z nich. Twórcy demo wypróbowują tuzin pomysłów i pokazują ci najlepszy.

Poza tym, za bardzo ekstrapolujemy. Niektórzy ludzie widzą model AI piszący kod do gry w węża i dochodzą do wniosku, że ten sam model może zakodować aplikację ERP, gdy poinstruujesz AI za pomocą trzech zdań.

To samo dzieje się, gdy patrzy się na demonstracje systemów AI wykorzystywanych w marketingu. Automatyczne generowanie setek spersonalizowanych zimnych e-maili wygląda jak atrakcyjna strategia sprzedaży, dopóki nie zobaczysz, że jedyną personalizacją zastosowaną przez sztuczną inteligencję było napisanie nazwy firmy i wspomnienie o produkcie aktualnie reklamowanym na ich stronie internetowej. Czy to będzie sprzedawać? Oczywiście. Tak długo, jak grasz w “grę liczbową” i wysyłasz wystarczająco dużo wiadomości. Czy będzie to opłacalne? Czy zbuduje zaufanie i trwałe relacje biznesowe z klientami? Jak dotąd twórcy systemów AI dla marketingu ignorują te pytania.

Oczekiwania niedopasowane do umiejętności pracowników

**Wspomagany przez AI proces kierowany przez człowieka jest właściwym podejściem, ale niewiele osób wie, jak to zrobić **Co gorsza, pracownicy nie informują o potrzebie szkolenia, a kierownictwo nie ma pojęcia o rzeczywistej wydajności. Według raportu Upwork:

Trzydzieści siedem procent prezesów i członków zarządu w firmach korzystających ze sztucznej inteligencji stwierdziło, że ich pracownicy są “wysoko” wykwalifikowani i czują się komfortowo z tymi narzędziami, ale tylko 17% pracowników faktycznie zgłosiło ten poziom umiejętności i komfortu. Trzydzieści osiem procent pracowników zgłosiło, że czują się przytłoczeni koniecznością korzystania ze sztucznej inteligencji w pracy.

Pracownicy obawiający się powiedzieć, że mają problemy z wykonaniem zadania i potrzebują szkolenia, mogą być problemem bardziej związanym z kulturą korporacyjną niż umiejętnościami pracowników, ale 83% pracowników czujących, że brakuje im umiejętności w zakresie sztucznej inteligencji, nie jest czymś, co możemy zignorować.

Naprawienie luki w umiejętnościach AI to zadanie dla kierownictwa. Ludzie, którzy są już przytłoczeni, nie znajdą rozwiązania. Mogą zdecydować się na zaprzestanie korzystania ze sztucznej inteligencji, a Twoja firma pozostanie jeszcze bardziej w tyle za tymi, którzy używają jej efektywnie. Być może będziesz musiał kupić im kurs online lub zatrudnić zewnętrznego konsultanta, który ich nauczy. Być może masz już pracownika, który jest lepszy w korzystaniu ze sztucznej inteligencji niż wszyscy inni i może szkolić innych. Najpierw jednak upewnij się, że pracownik ten jest przynajmniej przyzwoitym nauczycielem. Nie ma nic gorszego niż kiepski nauczyciel wyjaśniający coś, co i tak trudno zrozumieć.

Sceptycyzm wobec AI

Jeśli dana osoba nie wie, jak prawidłowo korzystać ze sztucznej inteligencji, musi jakoś chronić swoje ego. Wypróbowali sztuczną inteligencję. Wpisali bardzo konkretne pytanie, a ChatGPT popełnił błąd; dlatego AI jest bezużyteczna. Czy Google jest bezużyteczne, ponieważ pokazuje strony, które nie odpowiadają na pytanie wśród odpowiednich wyników?

Niestety, ChatGPT stał się synonimem AI. Nie jest to jedyne narzędzie i z pewnością nie jest to najlepsze narzędzie do wszystkiego. Częścią luki w umiejętnościach AI jest brak wiedzy na temat takich rzeczy jak Perplexity czy Microsoft Copilot dla Bing. Ludzie nie wiedzą, że powinni ich używać zamiast ChatGPT, gdy potrzebują dokładnych informacji opartych na badaniach internetowych. W przypadku programistów luka jest najbardziej widoczna, gdy ignorują model Anthropic Claude lub Cursor’s Copilot++ i używają ChatGPT i Github Copilot do wszystkiego.

Oczywiście AI ma halucynacje lub ignoruje część podpowiedzi, ale to nie znaczy, że nie działa. Dla mnie czepianie się halucynacji AI ma taki sam wydźwięk, jak pokazywanie zdjęcia płonącej turbiny wiatrowej i mówienie, że turbiny wiatrowe też mogą zanieczyszczać środowisko.

Możemy ograniczyć halucynacje, korzystając najpierw ze starej szkoły wyszukiwania, podając AI informacje źródłowe i prosząc ją o udzielenie odpowiedzi na podstawie dostarczonego kontekstu (tak jak robi to Perplexity). Możemy zapewnić, że sztuczna inteligencja nie pominie żadnej części monitu, dzieląc zadanie na osobne żądania wykonywane indywidualnie.

Jak wykorzystać sztuczną inteligencję do zwiększenia produktywności firmy

W powyższym raporcie Upwork nie oferuje rozsądnego rozwiązania. Jest to rynek dla freelancerów, więc oczywiście sugerują zatrudnianie freelancerów, którzy są lepsi w korzystaniu ze sztucznej inteligencji niż pełnoetatowi pracownicy. Outsourcing, a nie podnoszenie kwalifikacji? Upwork się myli.

Korzystanie z pomocy freelancerów może być rozwiązaniem krótkoterminowym, ale co ze wszystkimi osobami, które już zatrudniłeś? Czy zwolnisz ich, ponieważ nie wiedzą, jak korzystać ze sztucznej inteligencji? Twoi pracownicy potrzebują szkolenia pokazującego im, jak korzystać ze sztucznej inteligencji do wykonywania codziennych zadań i przykładów związanych z zajmowanym stanowiskiem.

Każdy powinien wziąć udział w szybkim szkoleniu inżynieryjnym

**Bez szybkiego szkolenia inżynieryjnego ludzie będą polegać na sztuczkach, które usłyszeli od kolegów, natknęli się na nie na LinkedIn lub zobaczyli w klipie TikTok.

Podczas gdy nowe wersje modeli sztucznej inteligencji są bardziej pobłażliwe dla podpowiedzi w stylu konwersacji, nic nie przebije nauki kilku podstawowych technik inżynierii podpowiedzi, takich jak uczenie się w kontekście (fantazyjna nazwa podawania sztucznej inteligencji przykładów pytań i odpowiedzi), łańcuch myśli lub elementy skutecznej podpowiedzi.

Podczas podstawowego szkolenia pracownicy powinni również poznać inne istniejące narzędzia AI. Kluczowe jest uświadomienie im, że ChatGPT nie zastępuje Google, a wyszukiwarki oparte na sztucznej inteligencji już istnieją. Powiedz im również, że wyszukiwarki AI nie są chatbotami, więc powinni po prostu wpisać to, czego szukają, zamiast próbować rozmawiać z Perplexity.

Jeśli nie chcesz płacić za zajęcia, wyślij im przynajmniej link do mojego przewodnika po inżynierii promptów. Pamiętaj jednak, że większość pracowników nawet nie przeczyta artykułu za pierwszym razem, gdy otrzyma link. Wyślij go kilka razy i daj im czas.

Uczenie programistów pracy z narzędziami podobnymi do Copilota

Na początku tego roku zaobserwowałem dziwny trend na Twitterze. Jeśli byłeś programistą, modne było narzekanie na Github Copilot lub twierdzenie, że sztuczna inteligencja sprawia, że pracujesz wolniej. Zastanawiałem się, czy było to sygnalizowanie cnoty lub przechwalanie się (coś w stylu: “Spójrz, pracuję nad tak złożonymi rzeczami, że sztuczna inteligencja nie może mi w niczym pomóc”) i nadal nie rozumiem tego trendu. Zwłaszcza, że Github Copilot, a później Cursor.sh sprawiły, że jestem znacznie szybszy i bardziej zadowolony z mojej pracy (głównie dlatego, że nie muszę już wpisywać nudnych części kodu).

Powiedziano mi, że w latach 90-tych, kiedy programiści front-end byli nazywani webmasterami, niektórzy programiści odmawiali korzystania z IDE, ponieważ “prawdziwy programista” pisze kod w edytorze tekstu bez podświetlania kodu. Teraz wiemy, że to niedorzeczne stwierdzenie, ale nadal istnieją sprawdzone techniki, takie jak rozwój oparty na testach lub projektowanie oparte na domenie, które niektórzy programiści zaniedbują. Teraz zaniedbują również sztuczną inteligencję. Jak mówi Rachel Woods:

Niektórzy ludzie boją się przyznać, że ich praca wygląda jak bieżnia. I że użycie sztucznej inteligencji zmusiłoby ich do zejścia z niej.

Kiedy organizujesz szkolenia dla programistów, musisz skupić się na tych, którzy chcą zejść z “bieżni”. Niektórzy programiści sprzeciwiają się wszelkim pomysłom, które zmuszają ich do zmiany sposobu pracy. Na przykład przekonywanie programistów do pisania testów po implementacji przynosi efekt przeciwny do zamierzonego, gdy prowadzisz warsztaty z programowania sterowanego testami. Zamiast tego należy skupić się na tych, którzy chcą się uczyć i uczynić z nich orędowników zmian.

Podobnie, szkolenie programistów w zakresie sztucznej inteligencji powinno koncentrować się na doświadczaniu tego, jak sztuczna inteligencja zmienia ich dzień pracy, zamiast na byciu przekonywanym. Najpierw należy przeprowadzić szybkie szkolenie inżynieryjne. Jak już wspomniałem, każdy powinien w nim uczestniczyć. Następnie pokaż programistom, jak planować pracę i dzielić zadania za pomocą narzędzi podobnych do Copilota. Spraw, by czuli się komfortowo, modyfikując kod generowany przez sztuczną inteligencję. Nie powinni oczekiwać, że kod będzie idealny za każdym razem. Prosimy też o uwzględnienie w tematach warsztatów rozwoju opartego na testach, ale nie twierdzenie, że sztuczna inteligencja może generować testy. Istnieje lepszy sposób na TDD z AI.

Używaj automatyzacji AI zamiast chatbotów

**AI (jak każda automatyzacja) działa najlepiej, gdy ludzie jej nie zauważają.

Czy naprawdę potrzebujesz chatbota? Co jeśli raport z danymi, których potrzebują Twoi pracownicy, zostałby wygenerowany przez sztuczną inteligencję, ale dostarczony im jako pulpit nawigacyjny? Co by było, gdyby elementy działań były automatycznie dodawane do ich list rzeczy do zrobienia, zamiast wymagać od kogoś otwierania wiadomości e-mail lub narzędzia do podsumowywania transkrypcji spotkań? Co by było, gdyby sztuczna inteligencja została wykorzystana do znalezienia odpowiednich informacji online o potencjalnym kliencie dodanym do CRM, zamiast używać sztucznej inteligencji do generowania zimnych wiadomości e-mail?

Oczywiście sztuczna inteligencja może zrobić znacznie więcej. Można zautomatyzować odwracalne decyzje o niskim ryzyku, takie jak przekazywanie wiadomości e-mail do właściwej osoby lub działu. Możesz użyć sztucznej inteligencji, aby znaleźć podobne przypadki wsparcia z przeszłości i przygotować odpowiedź dla klienta (ale nie wysyłaj odpowiedzi automatycznie, zanim człowiek nie przejrzy tekstu). Sztuczna inteligencja może automatycznie analizować dane i wysyłać informacje o nowych trendach lub wykrytych anomaliach. Na przykład, analiza danych oparta na sztucznej inteligencji może ostrzec Cię, gdy klienci zaczną wielokrotnie narzekać na nową kwestię w recenzjach online Twojej firmy.

Każdy proces biznesowy może skorzystać na automatyzacji. Niektóre mogą być w pełni zautomatyzowane, a w innych można zautomatyzować przynajmniej część zadań. Potrzebny jest jednak proces. Nie można zautomatyzować chaosu lub praktyki robienia wszystkiego, na co ludzie mają ochotę.

Na szczęście biznes jest fraktalny, a chaos ma elementy przypominające proces. Na przykład “Nie zawsze sprawdzamy opinie online o nowych klientach, ale kiedy to robimy, patrzymy na te 3 strony internetowe i sprawdzamy, czy ktoś skarży się na opóźnienia w płatnościach” jest procesem.

Jak pisałem w artykule o problemach, z którymi będziesz musiał się zmierzyć podczas transformacji AI, zacznij od małych rzeczy, szukaj pomysłów na automatyzację i zachowaj spokój. Wciąż jesteśmy na wczesnym etapie. Twoja konkurencja nie zostawia Cię w tyle. Każdy, kto tak twierdzi, próbuje sprzedać ci zbyt drogi kurs online.

Do you need help building AI-powered applications for your business or training your employees to use AI productively? for your business?
You can hire me!