En generativ kunstig intelligens økte arbeidernes produktivitet og tilfredshet – og de lavest dyktige fikk mest fordel

Siden OpenAIs utgivelse av ChatGPT i november i fjor, har buzz rundt generativ AI økt jevnt og trutt. Noen er begeistret for den potensial til å transformere måten vi jobber, skaper og lever på, mens andre er på vakt mot farer det utgjør og de uhyggelige måtene den kan brukes på. Vi vet at programmer som Midjourney, DALL-E, og GPT-3 gjør det mulig for millioner av mennesker å generere bilder og tekst, men ikke mange studier har gravd i hvilken innvirkning disse verktøyene har, enten den er positiv eller negativ.

En slik studie ble utgitt denne måneden. Med tittelen "Generativ AI på jobben," avisen, laget av team fra Stanford og Massachusetts Institute of Technology, er en av de første gangene forskere tar et mikroskop av måten generativ AI faktisk påvirker folks jobber. Teamet så på hvordan ansatte i et Fortune 500-selskap ble påvirket av generativ kunstig intelligens da de begynte å bruke det som en del av det daglige arbeidet.

Fortell meg hva jeg skal si

Studien fulgte 5,179 XNUMX kundeserviceagenter hos et stort programvarefirma (hvis navn ikke ble offentliggjort) i løpet av et år. De ansatte, for det meste basert på Filippinene, ble delt inn i to grupper; den ene fikk tilgang til en AI hvis hjelp de kunne velge å integrere i arbeidet, mens den andre fortsatte som vanlig.

AI ble trent på data fra over 5,000 vellykkede kundeserviceinteraksjoner, sannsynligvis i form av opptak av høytytende ansatte som har samtaler med kunder og løst problemene deres. AI overvåket deretter kundeinteraksjoner i sanntid og ga agenter forslag til hva de skulle si. De ansatte kunne velge å bruke forslagene ord for ord, avvise dem helt eller bruke en tilpasset versjon.

Forskerne så på hvor lang tid det tok for agenter å løse kundenes problemer og hvor vellykket de gjorde det. Resultatene? Gode ​​ting rundt omkring.

For det første gjorde AI det mulig for kundeserviceagenter å komme raskere gjennom samtaler, løse flere kundeklager og til og med håndtere flere kundeanrop samtidig. Agentene som brukte AI løste 13.8 prosent flere problemer i timen enn de hadde vært i stand til uten AI.

Og det er ikke alt. Siden AIs forslag var skjevt mot å hjelpe agenter med å være tålmodige og empatiske med frustrerte kunder, behandlet kundene agentene bedre, mistet humøret og hevet stemmen mindre (det er ikke pent, men la oss være ærlige, vi har alle vært der). Som et resultat ble agentene mer fornøyde og mer fornøyde med arbeidet sitt.

Lukke ferdighetsgapet?

Kanskje ikke overraskende var AI den mest nyttige for de minst kvalifiserte arbeiderne og de som hadde vært i selskapet for kortest tid. I mellomtiden hadde ikke de best dyktige og mest erfarne agentene mye nytte av å bruke AI. Dette er fornuftig, siden verktøyet ble trent på samtaler fra disse arbeiderne; de vet allerede hva de gjør.

"Høyt kvalifiserte arbeidere kan ha mindre å tjene på AI-hjelp nettopp fordi AI-anbefalinger fanger kunnskapen som er nedfelt i deres egen atferd," sa studie forfatter Erik Brynjolfsson, direktør for Stanford Digital Economy Lab.

AI gjorde det mulig for ansatte med bare to måneders erfaring å prestere like bra som de som hadde vært i rollene sine i seks måneder. Det er en seriøs ferdighetsakselerasjon. Men er det "juks"? Hopper de ansatte som bruker AI over verdifull førstehåndsopplæring, og går glipp av learning by doing? Ville ferdighetene deres stoppet opp hvis AI ble tatt bort, siden de har gjentatt forslagene i stedet for å tenke gjennom svar på egenhånd?

Det er mulig at en overavhengighet av verktøyet kan være skadelig for ansattes evne til å bygge opp og beholde ferdigheter. Men ideelt sett de er læring ved å gjøre, bare på en raskere måte, siden de hopper over slitet med mange ubehagelige interaksjoner med sinte kunder.

Hvor etterlater dette høykvalifiserte ansatte? Hvis arbeidet deres brukes til å trene AI-er som deretter fritt gir ferdighetene sine til uerfarne ansatte, kan det skape problemer rundt rettferdighet og kompensasjon. Hvis du har finpusset dine beroligende one-liners i årevis, kommer en nybegynner som sier de samme tingene innen måned to på jobben, du kommer ikke til å bli begeistret - spesielt hvis du ikke får mye mer betalt enn nybegynneren.

Generer mer enn ord

Til slutt, siden AI i hovedsak trente nyere ansatte, trengte ikke lederne deres å bruke så mye tid på å trene dem – og mer av tiden deres ble dermed frigjort. Det betyr at ledere kan ta på seg større team, noe som betyr at selskapet til slutt kan ansette flere ansatte (hvis det selger nok av produktene sine) og gjøre mer forretninger. Det ser ut til at denne spesielle "generative AI" genererte mye mer enn bare samtaleforslag: den genererte medarbeidertilfredshet, tilegnelse av ferdigheter og fritid.

Vil det samme gjelde for andre scenarier der disse verktøyene er implementert? Det kan være, men de bør likevel introduseres med forsiktighet og tilsyn, ettersom det sannsynligvis er mange sekundære effekter generativ AI kan ha på en arbeidsplass som ikke vil bli tydelig med en gang, og kanskje ikke er helt positive.

"Vi trenger mye mer forskning her," sa Brynjolfsson. «Innvirkningen av AI på produktiviteten kan variere over tid, og å legge disse verktøyene til kontoret kan kreve komplementære organisasjonsinvesteringer, kompetanseutvikling og redesign av forretningsprosesser. Og AI-systemer kan påvirke arbeider- og kundetilfredshet, slitasje og atferdsmønstre. Det er så mye vi ikke vet."

Bilde Credit: Mohamed Hassan fra Pixabay

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• Minting the Future med Adryenn Ashley. Tilgang her.
• kilde: https://singularityhub.com/2023/04/26/a-generative-ai-upped-worker-productivity-and-satisfaction-and-the-lowest-skilled-benefited-most/