Согласно недавнему опросу Workday, около 40% времени, сэкономленного благодаря использованию искусственного интеллекта, компенсируется дополнительной работой по исправлению контента, созданного с его помощью. На каждые 10 часов, освободившиеся за счет повышения эффективности, приходится примерно 4 часа, которые приходится тратить на исправление полученных результатов.

Сегодня искусственный интеллект активно используется для обобщения всего, что угодно, начиная с простых заметок о совещаниях и заканчивая сложными аналитическими отчетами. И если в первом случае это действительно работает, то во втором экспертам зачастую приходится тратить на исправление результатов больше времени, чем если бы они готовили их самостоятельно. Организациям требуется более четкое представление о том, где искусственный интеллект повышает ценность, а где нуждается в доработке.

Ситуации, в которых сотрудники тратят на внесение правок больше времени, чем на созидание, требуют дополнительного внимания. ИИ должен не только ускорять процессы, но и уменьшать трения. Если же происходит обратное, руководителям следует вмешаться и скорректировать способ использования этого инструмента в своей организации.

Увеличение производительности может происходить при одновременном снижении качества. В результате уже сделанная работа начинает возвращаться из-за многократных проверок и исправлений, внесенных вручную. Если скорость выполнения операций растет, но при этом растет и число ошибок, вызванных использованием ИИ, это говорит о том, что ИИ порождает скорее трения, а не ценности.

В итоге на сотрудников ложится тяжкое бремя переделок: 77% пользователей заявляют, что им приходится проверять работу ИИ с такой же или даже большей тщательностью, чем работу человека. На исправление результатов, выдаваемых ИИ, высококвалифицированному сотруднику приходится дополнительно тратить 1,5 недели в год.

Подстраховка зачастую возлагается на самых сильных сотрудников компании – именно они выявляют допущенные ошибки, устраняют неполадки и следят за тем, чтобы ситуация не вышла из-под контроля. Со временем это начинает восприниматься как постоянная уборка, что в долгосрочной перспективе является неприемлемым.

В рутинной, повторяющейся работе место для искусственного интеллекта найдется всегда, но применение того же подхода к задачам, требующим высокой квалификации, без надлежащего обучения или проверки создает больше проблем, чем решает. Если люди не могут усовершенствовать результаты и не готовы доверять им, рост производительности исчезает, а со временем вы рискуете растерять все свои предыдущие достижения.

Обучение ИИ относят к числу своих главных инвестиционных приоритетов 66% руководителей, но только 37% сотрудников получают реальный доступ к такому обучению. Во многих организациях это уже привело к дисбалансу. Руководителям необходимо увязывать свои ожидания от ИИ с усилиями по обучению и повышению квалификации.

Нужно обучать людей не просто взаимодействию с искусственным интеллектом, а его эффективному использованию. Должны создаваться условия для повышения качества получаемых результатов и их соответствия бизнес-целям. Увеличение производительности еще не означает автоматического улучшения качества.

Все это может потребовать пересмотра должностных обязанностей, обучения сотрудников новым навыкам, которые понадобятся на их должностях, и четкого регламентирования, как и когда использовать искусственный интеллект. Согласно отчету Workday, необходимые для взаимодействия с ИИ навыки отсутствуют у 54% пользователей.

Сотрудникам нужны понятные рекомендации в отношении того, когда следует использовать искусственный интеллект, как проверять результаты и как на самом деле выглядит успех. Необходимое обучение, выработка стандартов качества и подотчетность поможет людям выполнять свою работу не только быстрее, но и лучше.