Самые популярные способы применять ИИ дают наименьшую отдачу.
Gallup опросил почти 23 тысячи работающих американцев в мае. Письмо и редактура – самый массовый сценарий, его называет 51% тех, кто вообще пользуется ИИ на работе. Рост продуктивности от него отмечают 68%, и это последнее место в списке. Поиск и ресёрч – 49% пользователей и 65% довольных, предпоследнее.
А в верхней части списка сидят сценарии, до которых почти никто не доходит. Автоматизацию процессов используют 16%, рост продуктивности отмечают 77%. Кодинг – столько же. Презентации – 17% и 76%, аналитика данных – 18% и 75%.
Логика тут понятная. Письмо и поиск – это то, до чего человек додумывается сам в первый день: открыл чат, попросил переписать письмо. Автоматизация и аналитика требуют, чтобы кто-то показал, что так вообще можно. Сами собой они не осваиваются, поэтому в них и заходит каждый шестой.
Но интереснее другое число. Среди тех, кто применяет ИИ для одной-двух разных задач, пользу от него видят 45%. Среди тех, у кого таких задач семь и больше – 90%. Ровно вдвое, при том же самом инструменте и той же подписке.
Для отчётности это неприятно. Метрика «доля сотрудников, использующих ИИ» описывает ровно ту границу, которую люди переходят сами и бесплатно. Её можно поднять рассылкой с логинами, и об отдаче она не скажет ничего.
Оговорка к опросу: это корреляция. Вполне возможно, что человек расширяет применение именно потому, что первые попытки сработали. Какая из сторон сильнее, из этих данных не выясняется. И выборка американская, на наш рынок переносится с поправкой.
В полном выпуске ещё: половина компаний с работающим ИИ не может посчитать его окупаемость, и пропустили они на старте одну простую вещь; проект в Amazon на 1,8 млн долларов, который пять месяцев работал незамеченным; агент, подешевевший в восемь раз после одного разбора логов. И эксперимент на 69 участниках, где ИИ поднял полноту выполнения задачи с 35 до 84 баллов из 100, а шансы объяснить собственное решение уронил почти вдвое – там же вопрос, который на приёмке отличает работу, за которую человек отвечает, от работы, которую он просто принял.
Дайджест #21: что спрашивать на приёмке работы, сделанной с ИИ
