Uzņēmumi sagaida, ka slikti ieviestas autonomas sistēmas rodas vairāk izmaksu.
Shapecharge | E+ | Getty Photographs
Mākslīgā intelekta iespējas strauji attīstās, un uzņēmumi visā pasaulē izmisīgi cenšas sekot līdzi un ieviest AI rīkus, taču ir sekas apliets izpilde.
Faktiski 79% uzņēmumu visā pasaulē sagaida, ka slikti ieviestu autonomu rīku rezultātā būs “AI parāds”, teikts jaunā ziņojumā Asana par AI stāvokli darbā kas aptaujāja vairāk nekā 9000 zināšanu darbiniekus visā ASV, Lielbritānijā, Austrālijā, Vācijā un Japānā.
Ziņojumā tika uzsvērts, ka uzņēmumi nav sagatavoti un viņiem trūkst infrastruktūras un pārraudzības, kas nepieciešama, lai veicinātu vienmērīgu sadarbību starp cilvēkiem un autonomiem AI aģentiem. Atšķirībā no ģeneratīvās AI, aģenti rīkojas neatkarīgi, var ierosināt darbības un atsaukties uz iepriekšējo darbu, ko viņi veica. Daži piemēri ir Openai operatora un Anthropic’s Claude.
AI parāds ir izmaksas, kas saistītas ar to, ka nav pareizi ieviestas topošās autonomās sistēmas, CNBC Make to pastāstīja Asana darba inovāciju laboratorijas eksperts Marks Hofmans.
“Šīs izmaksas varētu būt naudas izmaksas. Tās varētu zaudēt arī laiku, kas attiecas uz naudu. Tas varētu būt arī daudz lietu, kas jums jāatsauc, kas no finansiālā viedokļa maksā dārgi. Tas izdeg, lai tas būtu jādara. Tās ir visas izmaksas, kas saistītas ar sliktu ieviešanu,” sacīja Hofmans.
Ziņojumā tika aprakstīts, ka parāds varētu izpausties kā drošības dangers, slikta datu kvalitāte, zemas ietekmes AI aģenti, kas tērēs laiku un resursus darbiniekiem, kā arī pārvaldības prasmju trūkumu.
Hofmans sacīja, ka tas nav izsmeļošs saraksts, un “parāds” varētu izskatīties kā AI izveidots kods, kas nedarbojas pareizi, vai AI ģenerēts saturs, kuru neviens neizmanto.
Jaunie pētījumi no BetterUp Labs un Stenfordas sociālo mediju laboratorijas pat atklāja, ka 40% ASV galda darbinieku ir saņēmuši AI ģenerētu “WorkSlop”, kuru pētnieki definēja kā saturu, kas izskatās labi, guess trūkst nekādas vielas.
Tas ir izveidots gandrīz divu stundu papildu darba cilvēkiem, kuri ar to saskārās, USD 186 neredzams nodoklis mēnesī un 9 miljonu ASV dolāru vērtība produktivitātei gadā katrā pētījumā.
“Šobrīd šajā telpā notiek lielas investīcijas, un galu galā tas ir jautājums par to, vai šie ieguldījumi atmaksāsies,” sacīja Hofmans.
Henrijs Ajders, AI konsultāciju firmas Latent Area Advisory dibinātājs un Apvienotās Karalistes valdības, Meta un AI video starta sintēzijas padomnieks, uzsvēra nepieciešamību pēc pārdomātas ieviešanas un struktūras.
“Cilvēki, kas ir CTO vai inovāciju virsnieki, labie, ar kuriem esmu strādājis, tie, kurus es domāju, es izdarīju vislabāko pozīciju, lai gūtu panākumus, viņi nav cukura pārklājumi, kas to izmaksās … tāpat kā ar jebkāda veida fundamentālu pārstrādi, jums būs problēmas, jums būs izciļņi ceļā,” Ajder teica intervijā.
“Tā nav maģiska sudraba lode”
Asana ziņojumā tika atklāts, ka, neskatoties uz to, ka AI pieņemšana pieauga līdz 70% 2025. gadā no 52% 2024. gadā, darbinieki saskaras arī ar augstāku digitālās izdegšanas līmeni.
Digitālais izsīkums 2025. gadā palielinājās līdz 84% no 75% iepriekšējā gadā, savukārt neapmierināmās darba slodze arī ziņojumā pieauga līdz 77%.
Mona Mourshed, dibinot ASV bāzētu nodarbinātības organizācijas International Technology izpilddirektoru, sacīja CNBC, ka, neskatoties uz to, ka uzņēmumi ievieš AI rīkus un veicina tās izmantošanu, darbinieki joprojām cīnās.
“Galvenais iemesls, kāpēc viņi cīnās, un mēs to zinām, runājot arī ar mūsu pašu absolventiem, ir tas, ka bieži trūkst lietojuma gadījuma, kā un kāpēc jums vajadzētu izmantot šo AI rīku jūsu darba plūsmā,” sacīja Mourshed.
“Bez skaidras izpratnes par to, kas ir lietošanas gadījums, kas padarīs šo konkrēto uzdevumu labāku, ātrāku, lētāku … tieši tas noved pie izsīkuma, jo jūs nezināt, kāds ir iecerētais iznākums,” viņa piebilda.
Mourshed atzīmēja, ka uzņēmumi iegulda AI, cerot, ka darbs ar nakti tiks veikts labāk, ātrāks un lētāks, taču viņi nepiedāvā nepieciešamās apmācības vai vadlīnijas, lai iespējotu uzlabojumus.
“Tā nav maģiska sudraba lode, un pēkšņi tas dara visu, ko vēlaties, kad jūs to instalējat … tas būs daudz sāpīgāks ceļojums, lai iegūtu šos ieguvumus, nekā uzņēmumi, kuri to ir domājuši.”
AI eksperts Ajder sacīja, ka pareizā stratēģija rūpīgi pārbauda AI izmantošanu un ap to veido infrastruktūru, nevis steidzas uz sacīkstēm nesagatavotu.
“Jūs nesākat tikai ar iegulšanu, jūs sākat ar pilotu, jūs sākat ar mērķa sasniegšanu, ar smilšu boksu, izmēģinot šīs sistēmas,” viņš teica.
Tas ietver visu, sākot no pareizās darbinieku apmācības līdz domāšanas veidam par AI modeļiem, kas varētu būt nepieciešami. Ir daudz grūtāk reaģēt uz kļūdām vai darbības traucējumiem, ja nav ieviestas procedūras.
“Tāpēc es nesaku, ka, lietojot AI, jūs nevarat pārdomāti uzņemties risku, guess tas ir jāaprēķina, un tas ir jānovērš,” sacīja Ajders.
