ジェネレーティブ AI は従業員の生産性と満足度を向上させ、最もスキルの低い従業員が最も恩恵を受ける

昨年 XNUMX 月に OpenAI が ChatGPT をリリースして以来、ジェネレーティブ AI に関する話題は着実に高まっています。 そのことに興奮している人もいます 変身する可能性 私たちの働き方、創造、生き方を それがもたらす危険 そしてそれを悪用する方法。 Midjourney、 DALL-E、および GPT-3 により、何百万人もの人々が画像やテキストを生成できるようになっていますが、これらのツールが与える影響については、肯定的であれ否定的であれ、掘り下げた研究は多くありません。

そのような研究のXNUMXつが今月発表されました。 タイトル「ジェネレーティブ AI の活用スタンフォードとマサチューセッツ工科大学のチームによるこの論文は、研究者がジェネレーティブ AI が実際に人々の仕事にどのように影響を与えているかを顕微鏡で観察した最初の論文の 500 つです。 チームは、フォーチュン XNUMX 企業の従業員が日常業務の一部としてジェネレーティブ AI を使い始めたときに、その影響をどのように受けたかを調べました。

何を言うべきかを教えてください

この調査では、大規模なソフトウェア会社 (名前は明らかにされていません) の 5,179 人のカスタマー サービス エージェントが XNUMX 年間にわたって追跡されました。 主にフィリピンに拠点を置く従業員は、XNUMX つのグループに分けられました。 XNUMX 人は自分の仕事に統合することを選択できる AI へのアクセスを与えられ、もう XNUMX 人は通常どおり作業を続けました。

AI は、5,000 件を超えるカスタマー サービスのやり取りから得られたデータに基づいてトレーニングされました。これは、パフォーマンスの高い従業員が顧客と会話し、問題を解決している様子を記録したものである可能性があります。 その後、AI は顧客とのやり取りをリアルタイムで監視し、エージェントに何を言うべきかを提案しました。 従業員は、提案を一語一語使用するか、完全に却下するか、微調整したバージョンを使用するかを選択できます。

研究者は、エージェントが顧客の問題を解決するのにどれくらいの時間がかかり、どれだけ成功したかを調べました。 結果？ 良いものはいたるところに。

その 13.8 つは、AI によって顧客サービス エージェントが電話をより迅速に処理し、より多くの顧客の苦情を解決し、複数の顧客からの電話を一度に処理することさえ可能にしました。 AI を使用したエージェントは、AI なしで解決できた問題よりも XNUMX 時間あたり XNUMX% 多くの問題を解決しました。

それだけではありません。 AI の提案は、エージェントが欲求不満の顧客に忍耐強く共感できるように支援することに偏っていたため、顧客はエージェントをより良く扱い、かんしゃくを起こし、声を上げることが少なくなりました (きれいではありませんが、正直に言うと、私たちは皆そこにいました)。 その結果、エージェントはより満足し、仕事に満足するようになりました。

スキルギャップを埋める？

当然のことかもしれませんが、AI は、最もスキルの低い従業員や、会社での勤務期間が最も短い従業員にとって最も役に立ちました。 一方、最も熟練した経験豊富なエージェントは、AI を使用してもあまりメリットがありませんでした。 ツールはこれらのワーカーの会話に基づいてトレーニングされているため、これは理にかなっています。 彼らは自分たちが何をしているのかをすでに知っています。

「高度なスキルを持つ労働者は、AI の支援から得られるものが少ない可能性があります。それは、AI の推奨事項が彼ら自身の行動に具現化された知識を捉えているからです。」 と 研究著者 エリック・ブリンジョルフソン、スタンフォード デジタル エコノミー ラボのディレクター。

AI により、XNUMX か月しか経験していない従業員も、XNUMX か月間その役割を担っていた従業員も同様に業務を遂行できるようになりました。 それはいくつかの深刻なスキルの加速です。 しかし、それは「詐欺」ですか？ AI を使用している従業員は、貴重な直接のトレーニングをスキップして、実践による学習を逃していませんか? AIが奪われたら、彼らは自分で反応を考えるのではなく、提案を繰り返してきたので、彼らのスキルは停止しますか?

ツールに過度に依存すると、従業員がスキルを構築して保持する能力に悪影響を与える可能性があります。 しかし理想的には彼らは 　 怒っている顧客との多くの不快なやり取りの単調な作業をスキップしているため、より迅速な方法で実行することで学習します。

しかし、これは高度に熟練した従業員をどこに残すのでしょうか? 彼らの仕事が AI のトレーニングに使用され、そのスキルを経験の浅い従業員に自由に与えてしまうと、公平性と報酬に問題が生じる可能性があります。 なだめるようなワンライナーを何年も磨いてきた場合、新人が仕事のXNUMXか月目までに同じことを言うようになり、興奮することはありません-特に、より多くの支払いを受けていない場合新人より。

言葉以上のものを生み出す

最後に、AI は基本的に新入社員のトレーニングを行っていたため、マネージャーは彼らのトレーニングにそれほど多くの時間を費やす必要がなく、より多くの時間が解放されました。 つまり、マネージャーはより大きなチームを引き受けることができるということです。つまり、会社は最終的により多くの従業員を雇用し (十分な製品を販売している場合)、より多くのビジネスを行うことができるということです。 この特定の「ジェネレーティブ AI」は、会話の提案だけでなく、従業員の満足度、スキルの習得、自由な時間を生み出したようです。

これらのツールが実装されている他のシナリオでも同じことが当てはまりますか? 可能性はありますが、生成型 AI が職場に与える可能性のある多くの二次的影響が、すぐには明らかにならず、完全に肯定的ではない可能性があるため、慎重に導入する必要があります。

「ここではもっと研究が必要です」 と ブリニョルフソン。 「生産性に対する AI の影響は時間の経過とともに変化する可能性があり、これらのツールをオフィスに追加するには、補完的な組織投資、スキル開発、およびビジネス プロセスの再設計が必要になる可能性があります。 また、AI システムは、従業員と顧客の満足度、消耗、行動パターンに影響を与える可能性があります。 私たちが知らないことがたくさんあります。」

画像のクレジット： モハメドハッサン から Pixabay

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• 情報源： https://singularityhub.com/2023/04/26/a-generative-ai-upped-worker-productivity-and-satisfaction-and-the-lowest-skilled-benefited-most/