생성적 AI가 작업자 생산성과 만족도를 높이고 가장 낮은 숙련도가 가장 많은 혜택을 얻습니다.

플라톤에 의해 재발행

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생성적 AI는 작업자의 생산성과 만족도를 높였고, 가장 낮은 숙련도도 대부분의 PlatoBlockchain 데이터 인텔리전스 혜택을 받았습니다. 수직 검색. 일체 포함.

OpenAI가 지난 XNUMX월 ChatGPT를 출시한 이후 생성 AI에 대한 소문이 꾸준히 증가하고 있습니다. 일부는 그것에 대해 흥분 변형 가능성 우리가 일하고, 창조하고, 생활하는 방식, 다른 사람들은 그것이 제기하는 위험 그리고 그것이 사용될 수 있는 사악한 방법들. Midjourney와 같은 프로그램은 DALL-E, GPT-3를 통해 수백만 명의 사람들이 이미지와 텍스트를 생성할 수 있지만 이러한 도구가 긍정적이든 부정적이든 영향을 미치는 연구는 많지 않습니다.

그러한 연구가 이번 달에 발표되었습니다. 제목 "직장에서의 생성 AI,” Stanford와 Massachusetts Institute of Technology의 팀이 작성한 이 논문은 연구원들이 생성 AI가 사람들의 직업에 실제로 영향을 미치는 방식을 현미경으로 관찰한 최초의 논문 중 하나입니다. 팀은 Fortune지 선정 500대 기업의 직원이 일상 업무의 일부로 생성 AI를 사용하기 시작했을 때 생성 AI의 영향을 받는 방식을 조사했습니다.

할 말을 말해

이 연구는 5,179년 동안 대규모 소프트웨어 회사(이름은 공개되지 않음)의 고객 서비스 에이전트 XNUMX명을 추적했습니다. 대부분 필리핀에 기반을 둔 직원들은 두 그룹으로 나뉘었습니다. 하나는 작업에 통합하도록 선택할 수 있는 AI에 대한 액세스 권한이 부여되었고 다른 하나는 평소대로 계속했습니다.

AI는 5,000건이 넘는 성공적인 고객 서비스 상호 작용의 데이터에 대해 교육을 받았는데, 이는 고성과 직원이 고객과 대화하고 문제를 해결하는 기록 형태일 가능성이 높습니다. 그런 다음 AI는 고객 상호 작용을 실시간으로 모니터링하고 상담원에게 말할 내용을 제안했습니다. 직원들은 단어 하나하나 제안을 사용하거나 모두 무시하거나 조정된 버전을 사용하도록 선택할 수 있습니다.

연구자들은 상담원이 고객의 문제를 해결하는 데 걸리는 시간과 성공적으로 해결하는 데 걸리는 시간을 조사했습니다. 결과는? 주위에 좋은 것들.

그 중 하나는 AI를 통해 고객 서비스 상담원이 전화를 더 빨리 받고, 더 많은 고객 불만을 성공적으로 해결하고, 여러 고객 전화를 한 번에 처리할 수 있게 되었습니다. AI를 사용하는 상담원은 AI 없이 할 수 있었던 것보다 시간당 13.8% 더 많은 문제를 해결했습니다.

그게 다가 아닙니다. AI의 제안은 상담원이 좌절한 고객에 대해 인내심을 갖고 공감할 수 있도록 돕는 방향으로 치우쳤기 때문에 고객은 상담원을 더 잘 대했고 화를 내고 목소리를 덜 높였습니다(예쁘지는 않지만 솔직히 말해서 우리 모두 거기에 있었습니다). 그 결과 상담원들은 더 행복해졌고 업무에 더 만족했습니다.

기술 격차 해소?

놀랄 일도 아니지만, AI는 가장 기술이 부족한 작업자와 회사에 가장 짧은 시간 동안 근무한 작업자에게 가장 도움이 되었습니다. 한편, 가장 숙련되고 경험이 많은 상담원은 AI 사용으로 많은 이점을 얻지 못했습니다. 도구가 이러한 작업자의 대화에 대해 훈련되었기 때문에 이는 의미가 있습니다. 그들은 이미 자신이 하고 있는 일을 알고 있습니다.

"고숙련 근로자는 AI 권장 사항이 자신의 행동에 내재된 지식을 포착하기 때문에 AI 지원에서 얻는 것이 적을 수 있습니다." 말했다 연구 저자 에릭 브린 졸 프손, Stanford Digital Economy Lab 소장.

AI는 경력이 XNUMX개월에 불과한 직원뿐만 아니라 XNUMX개월 동안 해당 역할을 맡은 직원도 업무를 수행할 수 있도록 했습니다. 그것은 심각한 기술 가속입니다. 그러나 그것은 "속임수"입니까? AI를 사용하는 직원들이 귀중한 직접 교육을 건너뛰고 수행을 통한 학습을 놓치고 있습니까? 스스로 생각하지 않고 AI의 제안을 반복해왔기 때문에 AI를 빼앗긴다면 그들의 기술은 멈출까?

도구에 대한 과도한 의존은 직원의 기술 구축 및 유지 능력에 해로울 수 있습니다. 그러나 이상적으로 그들은 are 화난 고객과의 많은 불쾌한 상호 작용의 고된 일을 건너 뛰기 때문에 더 빠른 방법으로 수행함으로써 학습합니다.

그러나 이것은 숙련된 직원을 어디로 남겨두는가? 그들의 업무가 AI를 훈련시키고 경험이 없는 직원에게 자유롭게 기술을 제공하는 데 사용된다면 공정성과 보상에 문제가 발생할 수 있습니다. 당신이 몇 년 동안 달래는 한 줄짜리 문장을 연마해 왔다면 직장에서 두 번째 달에 초보자가 들어와 똑같은 말을 하면 흥분하지 않을 것입니다. 특히 더 많은 급여를 받지 못한다면 더욱 그렇습니다. 뉴비보다.

단어 이상의 생성

마지막으로, AI는 본질적으로 신입 직원을 교육하고 있었기 때문에 관리자는 교육에 많은 시간을 할애할 필요가 없었고 따라서 더 많은 시간을 확보할 수 있었습니다. 이는 관리자가 더 큰 팀을 맡을 수 있음을 의미하며, 이는 회사가 궁극적으로 더 많은 직원을 고용하고(제품을 충분히 판매하는 경우) 더 많은 비즈니스를 수행할 수 있음을 의미합니다. 이 특별한 "제너레이티브 AI"는 단순한 대화 제안보다 훨씬 더 많은 것을 생성한 것 같습니다. 직원 만족도, 기술 습득 및 자유 시간을 생성했습니다.

이러한 도구가 구현되는 다른 시나리오에서도 마찬가지입니까? 그럴 수도 있지만, 그럼에도 불구하고 생성 AI가 즉시 명백해지지 않고 완전히 긍정적이지 않을 수 있는 많은 부차적 효과가 직장에 미칠 수 있기 때문에 신중하게 도입하고 감독해야 합니다.

"우리는 여기서 훨씬 더 많은 연구가 필요합니다." 말했다 Brynjolfsson. “AI가 생산성에 미치는 영향은 시간이 지남에 따라 다를 수 있으며 이러한 도구를 사무실에 추가하려면 보완적인 조직 투자, 기술 개발 및 비즈니스 프로세스 재설계가 필요할 수 있습니다. 그리고 AI 시스템은 근로자와 고객 만족도, 이탈, 행동 패턴에 영향을 미칠 수 있습니다. 우리가 모르는 것이 너무 많습니다.”

이미지 신용 : 모하메드 하산 에 Pixabay