Кен работает копирайтером в крупной компании, специализирующейся на кибербезопасности. Он говорит, что раньше получал удовольствие от своего дела, но в последнее время накопилось много воркслопа. Термин — Workslop — переводят как «рабочая чепуха» или «рутинная работа», но это не совсем точно отражает реальность.
Что такое воркслоп: пока компании одержимы внедрением ИИ, сотрудники тонут в «рабочей чепухе»
Почему руководители требуют использовать ИИ, хотя это снижает эффективность работы?
Freepik
Содержание
Что означает термин «воркслоп»
Воркслоп является непредвиденным последствием бума искусственного интеллекта. Это происходит, когда сотрудники вынуждены (часто под давлением начальства) использовать ИИ, чтобы быстро выполнять свою работу. Результаты кажутся безупречными, но на деле настолько несовершенны и неточны, что требуют серьезной доработки, исправления или даже полной переделки.
Кен говорит, что проблемы начались после того, как генеральный директор уволил нескольких коллег и обязал оставшихся использовать чат-боты на базе искусственного интеллекта. По его мнению, это должно было повысить производительность. Изначально создавать черновики стало легче, но потом Кену пришлось тратить больше времени на переписывание, исправление ошибок и разрешение разногласий между чат-ботами. Работа заметно замедлилась, но это еще не все.
Руководство не понимает сотрудников
«Качество значительно снизилось, время, необходимое для создания контента, заметно увеличилось, и, что наиболее важно, упал моральный дух, — рассказывает Кен, скрывая свое настоящее имя из страха потерять работу. — Все стало намного хуже после внедрения ИИ». Кроме того, руководство переложило вину за все это на сотрудников. Очевидно, менеджмент следовал моде, но не имел хорошего представления ни об ИИ, ни о том, как эффективно его использовать.
Этот опыт в компании Кена действительно отражает нарастающий разрыв между сотрудниками и руководителями в отношении ИИ. Так, недавний опрос, затронувший 5000 работников, показал, что 40% неруководителей утверждают, что искусственный интеллект не экономит им время на работе. С другой стороны, 92% руководителей высшего звена считают, что он повышает производительность.
Так что же вызывает поток некачественного воркслопа? Эксперты говорят, ответ сложнее, чем простое пренебрежение техническими аспектами. Настоящая движущая сила скрывается как раз в менеджменте.
ИИ лишь усложняет работу
К настоящему моменту компании по всему миру потратили миллиарды долларов на корпоративные инвестиции в генеративный искусственный интеллект. Некоторые из таких крупных игроков, как Amazon, Dow, UPS, Pinterest и Target, одновременно с этим увольняли сотрудников, объясняя массовые сокращения потенциальной производительностью ИИ. Оставшиеся работники чувствуют давление со стороны работодателей, требующих использовать чат-ботов для повышения эффективности.
«Людям настоятельно рекомендуют использовать ИИ зачастую без каких-либо указаний или поддержки», — говорит Джефф Хэнкок, соавтор упомянутого исследования, которое и ввело новый термин. Хотя ученый считает, что генеративный ИИ может стать основой для инструментов, помогающих работникам повысить эффективность, во многих случаях его внедрение оказывает противоположный эффект.
Команда Хэнкока опросила 1150 офисных работников, что составляет лишь часть от 5000 респондентов. Исследователи обнаружили, что 40% из них сталкивались с трудностями на рабочем месте из-за ИИ в течение месяца, а затем тратили в среднем 3,4 часа каждый месяц на их устранение. В итоге это приводит к потерям в размере 8,1 миллиона долларов для организации со штатом 10 000 человек.
Из-за ИИ работники теряют время
Дизайнер-фрилансер Келли Кэшин говорит, что часто сталкивается с некачественной работой: «Стало обычным делом просто копировать и вставлять сообщения ботов прямо в чаты или электронные письма». Когда ее смущает послание коллеги, она задает вопрос напрямую и часто получает в ответ: «Да, я не уверен, что имел в виду ИИ». Фактически сотрудник перекладывает ответственность за принятие решения на чат-бота.
«Хотя лично меня это расстраивает, я понимаю, почему люди так делают. Существует большое давление, направленное на повышение производительности, которое усугубляется серьезной неопределенностью на рынке труда», — отмечает Кэшин.
Об аналогичной проблеме говорит Филип Баррисон, получающий степень доктора медицинских наук в Мичиганском университете. Он проводил опрос среди персонала клиник первичной медико-санитарной помощи и обнаружил, что респонденты сталкиваются с нехваткой рабочего времени из-за того, что их поощряют использовать ИИ для генерации ответов на письма пациентов. Предполагалось, что это, наоборот, поможет.
Баррисон отмечает, результаты его исследования и сообщения в СМИ свидетельствуют, что ИИ не помогает экономить время. Вместо этого многие работники описывают огромный объем работы по редактированию, разочарование и опасения по поводу безопасности данных. Поскольку использование чат-ботов не является обязательным, как только медики отказываются от них, качество работы улучшается.
Инвестиции в ИИ не окупаются
Одна из причин, по которой работодатели активно внедряют ген-ИИ, заключается в том, что многие компании стремятся сократить затраты на рабочую силу после инвестиций в эти технологии. Эти вложения не окупаются, по крайней мере, пока что. Один из выводов часто цитируемого отчета MIT показал, что 95% фирм не получают отдачи.
Другие недавние оценки от гиганта программного обеспечения SAP и консалтинговой фирмы Deloitte сообщают о предприятиях, получающих отдачу от подобных инвестиций, однако они все еще составляют меньшинство. Согласно отчету Deloitte, компании ожидают (или скорее — надеются), что более очевидный эффект появится через два-четыре года. Однако это слишком медленно для окупаемости затрат на технологии.
Проблема заключается в том, что генеративный ИИ часто представляют как универсальный инструмент, способный на все. В реальности же все обстоит иначе, так как многие руководители не имеют четкого понимания задач и областей применения искусственного интеллекта. В США, например, представители профсоюзов уже требуют подробных инструкций по использованию технологий, а также большего участия и контроля со стороны менеджмента.
Сара Фокс, директор лаборатории технологической солидарности в Университете Карнеги-Меллона, скептически относится к заявлениям компаний о внедрении ИИ для повышения производительности и эффективности. «На самом деле это заслоняет более масштабные изменения в динамике рынка труда», — говорит она и добавляет, что пока что ИИ снижает автономию сотрудников, а не расширяет их возможности.