Является ли AI Copilot от Microsoft будущим сферы труда?
22 января 2024 г.Позвольте мне заявить очевидное: с учетом последних технологических достижений лишь немногие инновации могут изменяет нашу работу и производительность так же глубоко, как это делает искусственный интеллект. Мы уже стали свидетелями его эволюции от модного слова до полноценного инструмента используется 100 миллионами пользователей (в основном для малозначимых задач). Следующий шаг: покорить офис, чтобы дополнить и улучшить повседневных служащих.
Исследовательский документ под названием «Первые инструменты LLM для информационных работников предприятий, вероятно, обеспечат значительное повышение производительности" наступает в решающий момент. Автор: команда Microsoft, в том числе Алексия Кэмбон (старший директор по исследованиям), Брент Хехт (директор по прикладным наукам), Бен Эдельман (главный экономист) и других, в статье рассматривается влияние искусственного интеллекта, в частности LLM, на производительность труда на примере собственного Copilot от Microsoft. Учитывая происхождение этого исследования, к этому исследованию следует относиться с долей скептицизма... но, тем не менее, оно предлагает интересные идеи.
Сосредоточив внимание на «общих задачах корпоративных информационных работников, для которых LLM, скорее всего, принесет значительную пользу» (поиск информации по электронной почте/в интрасети, создание контента, подведение итогов встреч…), исследование показывает, что инструменты Copilot могут значительно повысить производительность, в первую очередь за счет ускорения выполнения задач. без ущерба для качества. В документе подчеркивается, что пользователи, испытавшие эти инструменты, демонстрируют большую готовность платить, что отражает воспринимаемую ценность, выше первоначальных ожиданий.
Основные выводы исследования
- Инструменты Copilot приводят к заметному увеличению скорости выполнения задач без заметного снижения качества.
- Пользователи, которые взаимодействовали с инструментами на основе LLM, демонстрируют более высокую готовность платить за них, что указывает на то, что эти инструменты предлагают ценность, превосходящую первоначальные ожидания.
- Исследование предполагает более широкое применение ИИ в различных задачах и ролях, намекая на будущее, в котором роль ИИ в производительности станет более распространенной.
Что нам делать с этой информацией?
Исходя из результатов исследования, становится ясно, что организации начнут внедрять ИИ в ближайшие месяцы. Если это так, я считаю, что менеджерам необходимо выполнить три простых действия, прежде чем двигаться дальше.
Во-первых, организациям необходимо установить четкие стандарты интеграции «ИИ на рабочем месте». Фернандо Лючини (из Accenture) подчеркивает важность профессионализации ролей ИИ аналогичны тем, которые работают в устоявшихся отраслях, обеспечивая четкую ответственность и подотчетность. Также крайне важно всесторонне обучать сотрудников и внедрять формальные процессы ИИ, аналогичные стандартной практике в других профессиональных областях. Грамотность в области ИИ должна быть демократизирована во всех организациях, гарантируя, что все отделы, даже те, которые напрямую не работают с ИИ, хорошо информированы о технологии и ее применении. Такой подход поможет укрепить доверие и облегчить интеграцию искусственного интеллекта в различные бизнес-процессы.
Во-вторых, необходимо внедрить протоколы обеспечения качества, чтобы гарантировать надежность и этичное использование ИИ на рабочем месте. Надежная система должна охватывать шесть зон качества. : функциональная пригодность, эффективность, портативность, ремонтопригодность, безопасность, и удобство использования. Эти параметры обеспечивают полноту, правильность, точность, эффективность использования ресурсов, адаптивность и прозрачность модели ИИ. Регулярное тестирование и сертификация моделей ИИ на основе этих зон могут помочь поддерживать высокие стандарты, защитить от таких проблем, как нарушения безопасности данных, а также обеспечить эффективность и понятность инструментов ИИ.
Наконец (и в соответствии с моим первым пунктом), обучение программы жизненно важны для того, чтобы сотрудники могли адаптироваться к технологиям искусственного интеллекта и эффективно использовать их. Комплексное обучение искусственному интеллекту гарантирует, что сотрудники не только смогут эффективно использовать инструменты искусственного интеллекта, но и будут готовы решать проблемы и принимать обоснованные решения, когда необходимы отклонения от предложений искусственного интеллекта.
Слишком рано делать выводы
Хотя статья содержит ценную информацию, она имеет ограничения. Исследование в основном сосредоточено на задачах, которые уже подходят для ИИ, потенциально упуская из виду области, где интеграция ИИ может быть более сложной. Более того, область применения ограничена англоязычными контекстами, что может не отражать глобальное разнообразие рабочей силы.
Наконец… это от Microsoft. И у компании есть все основания наращивать собственные акции, заявляя, что ее решения — это будущее работы.
Исследование Microsoft дает возможность заглянуть в будущее, в котором искусственный интеллект значительно повысит производительность труда. Несмотря на существование проблем и ограничений, потенциал ИИ, способный произвести революцию в нашей работе, неоспорим. Благодаря тщательной интеграции и регулированию мы стоим на пороге значительного скачка производительности, чему способствуют достижения в области искусственного интеллекта.
Удачи.
Также опубликовано здесь.
Оригинал