OpenAI'nin geçen Kasım ayında ChatGPT'yi piyasaya sürmesinden bu yana, üretken yapay zeka etrafındaki vızıltı istikrarlı bir şekilde artıyor. Bazıları onun için heyecanlı dönüştürme potansiyeli çalışma, yaratma ve yaşama şeklimiz, diğerleri ise temkinli teşkil ettiği tehlikeler ve kullanılabileceği hain yollar. Midjourney gibi programların, DALL-E.
Böyle bir çalışma bu ay yayınlandı. başlıklı “Üretken Yapay Zeka İş BaşındaStanford ve Massachusetts Institute of Technology'den ekipler tarafından hazırlanan makale, araştırmacıların üretken yapay zekanın aslında insanların işlerini nasıl etkilediğini mikroskopla inceleyen ilk çalışmalardan biri. Ekip, bir Fortune 500 şirketinin çalışanlarının, onu günlük işlerinin bir parçası olarak kullanmaya başladıklarında üretken yapay zekadan nasıl etkilendiklerini inceledi.
Bana Ne Söyleyeceğimi Söyle
Çalışma, bir yıl boyunca büyük bir yazılım firmasındaki (adı açıklanmayan) 5,179 müşteri hizmetleri temsilcisini takip etti. Çoğunlukla Filipinler'de bulunan çalışanlar iki gruba ayrıldı; birine, yardımını işlerine entegre etmeyi seçebilecekleri bir yapay zekaya erişim verilirken, diğeri her zamanki gibi devam etti.
Yapay zeka, muhtemelen müşterilerle sohbet eden ve sorunlarını çözen yüksek performanslı çalışanların kayıtları biçimindeki 5,000'den fazla başarılı müşteri hizmeti etkileşiminden elde edilen verilerle eğitildi. Yapay zeka daha sonra müşteri etkileşimlerini gerçek zamanlı olarak izledi ve temsilcilere ne söylemeleri gerektiği konusunda önerilerde bulundu. Çalışanlar, önerileri kelimesi kelimesine kullanmayı, tamamen reddetmeyi veya değiştirilmiş bir sürümü kullanmayı seçebilirler.
Araştırmacılar, temsilcilerin müşterilerin sorunlarını çözmesinin ne kadar sürdüğünü ve bunu ne kadar başarılı bir şekilde çözdüklerini inceledi. Sonuçlar? Her yerde iyi şeyler.
Birincisi, AI, müşteri hizmetleri temsilcilerinin çağrıları daha hızlı yanıtlamasına, daha fazla müşteri şikayetini başarıyla çözmesine ve hatta aynı anda birden fazla müşteri çağrısını yönetmesine olanak sağladı. Yapay zekayı kullanan aracılar, yapay zeka olmadan çözebileceklerinden saatte yüzde 13.8 daha fazla sorun çözdü.
Ve hepsi bu değil. Yapay zekanın önerileri, temsilcilerin hayal kırıklığına uğramış müşterilere karşı sabırlı ve anlayışlı olmalarına yardımcı olmaya yönelik olduğundan, müşteriler temsilcilere daha iyi davrandılar, öfkelerine yenik düştüler ve seslerini daha az yükselttiler (hoş değil ama dürüst olalım, hepimiz oradaydık). Sonuç olarak, temsilciler işlerinden daha mutlu ve daha memnundu.
Beceri Açığı Kapatılıyor mu?
Belki de şaşırtıcı olmayan bir şekilde yapay zeka, en az vasıflı çalışanlara ve şirkette en kısa süredir çalışanlara en çok yardımcı olandı. Bu arada, en yetenekli ve en deneyimli temsilciler yapay zekayı kullanmaktan pek fayda sağlamadı. Araç, bu çalışanların konuşmaları üzerine eğitildiğinden, bu mantıklıdır; ne yaptıklarını zaten biliyorlar.
"Yüksek vasıflı çalışanlar, yapay zeka yardımından daha az kazanabilir çünkü yapay zeka önerileri, kendi davranışlarında somutlaşan bilgileri yakalar." şuraya çalışma yazarı Erik Brynjolfsson, Stanford Dijital Ekonomi Laboratuvarı'nın yöneticisi.
Yapay zeka, yalnızca iki aylık deneyime sahip çalışanların ve altı aydır görevlerinde olanların da performans göstermesini sağladı. Bu ciddi bir beceri ivmesi. Ama bu "aldatmak" mı? Yapay zekayı kullanan çalışanlar, değerli ilk elden eğitimi atlıyor, yaparak öğrenmeyi kaçırıyor mu? Yanıtları kendi başlarına düşünmek yerine önerilerini tekrarladıkları için yapay zeka ortadan kaldırılırsa becerileri durma noktasına gelir mi?
Araca aşırı güvenmenin, çalışanların becerilerini geliştirme ve elde tutma becerilerine zarar vermesi olasıdır. Ama ideal olarak onlar vardır kızgın müşterilerle pek çok nahoş etkileşimin angaryasını atladıkları için daha hızlı bir şekilde yaparak öğrenme.
Peki bu, yüksek vasıflı çalışanları nerede bırakıyor? Çalışmaları, becerilerini deneyimsiz çalışanlara özgürce veren yapay zekaları eğitmek için kullanılıyorsa, bu adalet ve tazminat sorunları yaratabilir. Yıllardır yatıştırıcı tek satırlık sözlerinizi geliştirdiyseniz, işin ikinci ayında aynı şeyleri söyleyen bir çaylak geldiğinde heyecanlanmayacaksınız - özellikle de çok daha fazla ödeme almıyorsanız acemiden daha.
Kelimelerden Daha Fazlasını Üretmek
Son olarak, yapay zeka esas olarak daha yeni çalışanları eğittiği için yöneticilerinin onları eğitmek için eskisi kadar fazla zaman harcamasına gerek kalmadı ve böylece zamanlarının çoğu boşa gitmiş oldu. Bu, yöneticilerin daha büyük ekipleri üstlenebileceği anlamına gelir, bu da şirketin nihayetinde daha fazla çalışanı işe alabileceği (eğer ürünlerini yeterince satıyorsa) ve daha fazla iş yapabileceği anlamına gelir. Görünüşe göre bu özel "üretken yapay zeka", konuşma önerilerinden çok daha fazlasını üretti: çalışan memnuniyeti, beceri kazanımı ve boş zaman sağladı.
Aynısı, bu araçların uygulandığı diğer senaryolar için de geçerli olacak mı? Olabilir, ancak yine de, üretici yapay zekanın bir iş yeri üzerinde sahip olabileceği ve hemen fark edilmeyecek ve tamamen olumlu olmayabilecek pek çok ikincil etkisi olabileceğinden, dikkatli ve gözetimli bir şekilde tanıtılmalıdırlar.
"Burada çok daha fazla araştırmaya ihtiyacımız var" şuraya Brynjolfsson. "Yapay zekanın üretkenlik üzerindeki etkisi zamanla değişebilir ve bu araçları ofise eklemek, tamamlayıcı kurumsal yatırımlar, beceri geliştirme ve iş sürecinin yeniden tasarlanmasını gerektirebilir. Yapay zeka sistemleri, çalışan ve müşteri memnuniyetini, yıpranmayı ve davranış kalıplarını etkileyebilir. Bilmediğimiz çok şey var.”
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- PlatoAiStream. Web3 Veri Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
- Adryenn Ashley ile Geleceği Basmak. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://singularityhub.com/2023/04/26/a-generative-ai-upped-worker-productivity-and-satisfaction-and-the-lowest-skilled-benefited-most/
