Hype nebo realita: Jak AI mění pracoviště

Úvod

Ve světě technologií si jen málo aplikací získalo pozornost veřejnosti tak rychle jako ChatGPT. Aplikace ChatGPT, která byla spuštěna v listopadu 2022, dosáhla během pouhých dvou měsíců 100 milionů aktivních uživatelů měsíčně a předstihla tak rychlým růstem aplikace, jako je TikTok nebo Instagram.

Takový vzestup vyvolává otázku: Je toto rychlé přijetí známkou skutečně revoluční technologie, nebo jde jen o další příklad hypu v technologickém průmyslu? Vzhledem k tomu, že velcí hráči, jako je Microsoft, zvyšují své investice do umělé inteligence a Google se snaží reagovat na tuto vznikající konkurenci, je nezbytné prozkoumat, zda nástroje umělé inteligence, splňují svůj příslib zvýšení produktivity a efektivity na pracovišti - nebo zda nehrozí, že se dostanou do pasti přehnaných očekávání.

V tomto článku prozkoumáme rovnováhu mezi hypem a realitou, a podíváme se na skutečné přínosy, které tyto nástroje poskytují, podložené studiemi a důkazy.

Hype cyklus společnosti Gartner

Ve světě technologií se „hype“ vztahuje k intenzivnímu a často přehnanému očekávání, které obklopuje nové inovace. Velkými očekáváními, která jsou poháněna mediálním šumem a optimistickými prognózami. Ne všechny tyto technologie však splní své sliby, alespoň ne okamžitě. Právě zde se objevuje Hype Cyklus společnosti Gartner - model navržený tak, aby vysvětlil typickou cestu, kterou technologie procházejí od počátečního nadšení až k širokému přijetí.

Hype Cyklus popisuje pět klíčových fází, kterými nové technologie procházejí na své cestě k masovému přijetí:

1. Spouštění inovace: Tato fáze znamená uvedení nové technologie, často doprovázené omezeně použitelnými produkty. V této fázi zkoumá potenciál pouze malá skupina prvních uživatelů.
2. Vrchol přehnaných očekávání: V této fázi narůstá nadšení, často až do nereálné výše, podporované zájmem médií a trhu. Od technologií v této fázi se často očekává, že přes noc vyřeší každý problém a způsobí revoluci v odvětvích.
3. Dno rozčarování: Jakmile se objeví problémy v reálném světě a technologie nesplní přehnaná očekávání, zájem opadne. Společnosti, které ji přijaly brzy, mohou zaznamenat neúspěchy, což vede k poklesu nadšení.
4. Návrat k realitě: V této fázi se začíná chápat skutečný potenciál technologie. Místa pro uplatnění se stávají jasnějšími a stále více společností začíná s technologií cíleně experimentovat a přijímat ji.
5. Ustálení produktivity: V této závěrečné fázi se technologie stabilizuje a dochází k jejímu širokému přijetí napříč odvětvími. Začíná přinášet konzistentní hodnotu a je považována za mainstreamovou.

Pozice AI v Hype Cyklu (2023)

Podle Hype Cyklu 2023 společnosti Gartner se Generativní umělá inteligence - technologie, která stojí za systémy, jako je ChatGPT, Gemini, Claude, apod. - v současné době nachází ve fázi Vrchol přehnaných očekávání. Tato fáze odráží intenzivní vzrušení kolem generativní AI, protože prokázala jasné přínosy, jako je například zvýšení produktivity v některých odvětvích. Společnost Gartner však varuje, že generativní umělá inteligence by se mohla brzy dostat do fáze rozčarování, protože se stále více projevují omezení a rizika této technologie. Podnikům se doporučuje, aby k zavádění AI přistupovaly opatrně a zajistily, že technologii přizpůsobí svým strategickým cílům, a nepodlehly humbuku.

V tomto roce (2024) je pravděpodobné, že již ve fázi rozčarování nacházíme. V příštích letech se očekává, že AI projde vývojem v období návratu k realitě, kdy budou praktické případy využití jasnější, to povede ke stabilnějším a produktivnějším aplikacím. Vzhledem k tomu, že organizace nadále zkoumají inovace založené na AI, bude rozhodující vyvážit očekávání s praktickými výsledky.

Studie ukazující, že AI funguje!

Ačkoli vzrušení kolem AI může někdy působit ohromujícím dojmem, konkrétní studie ukázaly, že nástroje AI, jsou více než jen hypem. Umělá inteligence prokázala svou hodnotu v různých oblastech. Tento článek je hlavně o velkých jazykových modelech. A jak název napovídá, tak jazykové modely jsou dobré na práci s jazykem a obecně s textem. V této části se podíváme na studie, které ukazují, jak AI pomáhá pracovníkům dosáhnout více, rychleji a s větší spokojeností.

MIT studie

Nedávná studie o vlivu ChatGPT na psaní úkolů na pracovišti osvětlila, jak může generativní AI výrazně zvýšit produktivitu pracovníků, zejména při úkolech souvisejících s psaním. Studie zveřejněná v časopise Science zkoumala výkonnost pracovníků, kterým byly zadány odborné úkoly psaní s přístupem k ChatGPT a bez něj. Výsledky jsou přesvědčivé a ukazují na podstatné zlepšení rychlosti i kvality práce, když účastníci používali ChatGPT.

Klíčová zjištění týkající se produktivity

Studie měřila produktivitu na základě dvou hlavních faktorů: času potřebného k dokončení úkolů a kvality práce hodnocené hodnotitelem. Pracovníci, kteří měli přístup k ChatGPT, dokončili své úkoly v oblasti psaní v průměru o 11 minut rychleji než pracovníci v kontrolní skupině, to znamená 41% zkrácení času (v průměru z 27 minut na 16 minut). Kromě toho se kvalita jejich psaní, měřená známkami od hodnotitelů, zlepšila o 0,45 směrodatné odchylky, což představuje významný nárůst ve srovnání s těmi, kteří ChatGPT nepoužívali.

Tato zlepšení byla konzistentní u pracovníků všech úrovní dovedností. Zajímavé je, že účastníci, kteří zpočátku nepodávali dobré výsledky, měli z ChatGPT největší prospěch a jejich nerovnost v produktivitě se výrazně zmenšila.

Důsledky pro pracoviště

Důsledky těchto zjištění jsou jasné: generativní nástroje umělé inteligence, jako je ChatGPT, mají potenciál zefektivnit rutinní úkoly spojené s psaním a umožnit zaměstnancům vytvářet kvalitnější práci v kratším čase. Studie uvádí, že 53 % účastníků, kteří používali ChatGPT, provedlo na jeho výstupu lehké úpravy, zatímco 33 % odevzdalo surový výstup ChatGPT bez jakýchkoli změn.

V reálných aplikacích se tyto časově úsporné výhody mohou projevit ve zvýšené produktivitě firem v různých odvětvích, které se ve velké míře spoléhají na písemnou komunikaci, od přípravy e-mailů až po vytváření zpráv.

Vzhledem k tomu, že ChatGPT dokáže pomáhat pracovníkům s různou úrovní dovedností, nejenže zvyšuje produktivitu, ale má také potenciál demokratizovat přístup k vysoce kvalitnímu psaní.

Začleněním nástrojů umělé inteligence, do každodenních úkolů mohou společnosti zvýšit produktivitu a podpořit pracovníky na všech úrovních dovedností. To přináší okamžitou i dlouhodobou hodnotu.

Studie Harvard Business School

Studie provedená Harvard Business School zkoumala, jak AI, konkrétně GPT-4, ovlivňuje produktivitu a výkonnost kvalifikovaných pracovníků. Studie se zúčastnilo 758 konzultantů společnosti Boston Consulting Group, kteří plnili úkoly související s kreativní inovací produktů a řešením obchodních problémů (typické činnosti v rámci jejich každodenní práce). Experiment porovnával tři skupiny:

1. Kontrolní skupina - bez umělé inteligence. ⛔🤖
2. Skupina s využitím GPT-4. 👍🤖
3. Skupina s využitím GPT-4 a dodatečnými pokyny, jak efektivně využívat umělou inteligenci. 🤖➕📖

Klíčová zjištění o dopadu AI

Účastníci, kteří používali GPT-4, dokončili úkoly v průměru o 25 % rychleji než účastníci kontrolní skupiny. Kvalita jejich práce měřená lidskými hodnotiteli se navíc zvýšila o více než 40 %. Když byla umělá inteligence integrována do pracovního postupu, účastníci dokončili o 12,5 % více úkolů než ti, kteří pracovali bez umělé inteligence.

Zvláště zajímavým výsledkem byl dopad na různé úrovně dovedností. Studie zjistila, že spodní polovina pracovníků - ti, kteří měli zpočátku největší problémy - zaznamenala největší zlepšení, a to 43% nárůst výkonu ve srovnání s 17% nárůstem u horní poloviny pracovníků. To naznačuje, že umělá inteligence má potenciál snížit nerovnost výkonů při práci se znalostmi a vyrovnat podmínky pro různé úrovně schopností. Tento výsledek je konzistentní s předchozími studí.

Vliv školení na výkon

Dalším zajímavým poznatkem bylo, že dodatečné pokyny k tomu, jak používat AI, přinesly jen mírné zlepšení ve srovnání se samotným používáním GPT-4. Účastníci, kteří obdrželi tento návod, dosáhli pouze o 4,5 % lepších výsledků než ti, kteří pouze používali GPT-4 bez tohoto návodu.

To naznačuje, že práce s AI může být intuitivní a lze si ji snadno a rychle osvojit.

GitHub Copilot: průzkum

GitHub Copilot je asistent pro práci s kódem. Z výsledků průzkumu vyplývá, že významně ovlivnil produktivitu a spokojenost vývojářů, a to jak při individuálním používání, tak v rámci velkých organizací. Z průzkumu vyplynulo, že 60-75 % vývojářů uvedlo, že se při programování pomocí nástroje GitHub Copilot cítí více spokojeni se svou prací a méně frustrováni. Konkrétně 73 % vývojářů uvedlo, že jim systém Copilot pomohl zůstat ve flow, zatímco 87 % uvedlo, že šetřil jejich duševní úsilí při rutinních úkolech.

V kontrolovaném experimentu společnost GitHub dále měřila zvýšení produktivity. Experimentu se zúčastnilo 95 profesionálních vývojářů, kteří byli rozděleni do dvou skupin - jedna používala Copilot a druhá ne. Úkolem bylo naprogramovat HTTP server v jazyce JavaScript. Výsledky: vývojáři používající Copilot dokončili úkol o 55 % rychleji než ti, kteří jej nepoužívali. Uživatelé systému Copilot dokončili úkol v průměru za 1 hodinu a 11 minut, zatímco skupina bez systému Copilot za 2 hodiny a 41 minut. Navíc skupina s Copilotem měla vyšší míru dokončení úkolu (78 %) ve srovnání s kontrolní skupinou (70 %) .

Dopady v podnikovém prostředí

Společnost GitHub spolupracovala se společností Accenture na studii dopadu systému Copilot v podnikovém prostředí. Výsledky této spolupráce se shodovaly s individuálním zvýšením produktivity zjištěným v menších studiích. Vývojáři společnosti Accenture uvedli, že si nástroj Copilot rychle osvojili a pravidelně jej používají, přičemž 67 % účastníků používá nástroj alespoň pět dní v týdnu. Studie také zjistila, že 95 % vývojářů s pomocí nástroje Copilot programování více bavilo a 90 % se cítilo ve své práci více spokojeno.

Reálný dopad nástroje Copilot v podniku se projevil také v ukazatelích kvality kódu. Ve společnosti Accenture vývojáři zaznamenali 8,69% nárůst počtu žádostí o pull request, což byl klíčový ukazatel produktivity, a 15% nárůst počtu pull request merge, jež by mělo indikovat lepší kvalitu kódu. Studie dále ukázala 84% nárůst úspěšných buildů. To naznačuje, že se zlepšila také kvalita výstupů, protože prošly častěji automatizovanými testy.

Vliv systému GitHub Copilot na pracovní postupy vývojářů.

Jedním z klíčových poznatků z průzkumů a experimentů byla schopnost systému GitHub Copilot pomáhat vývojářům zůstat „ve flow“ - jde o vysoce produktivní duševní stav. Díky omezení nutnosti přepínat úkoly nebo vyhledávat informace se vývojáři mohli nadále soustředit na složité problémy. 54 % vývojářů uvedlo, že s nástrojem Copilot strávili méně času hledáním příkladů nebo laděním, to snížilo jejich celkovou kognitivní zátěž. Toto snížení přepínání kontextu vedlo k vyšší míře zapojení a snížení vyhoření.

GitHub Copilot nejen urychluje kódovací úlohy, ale také zlepšuje celkový zážitek vývojářů. Programování je příjemnější a méně psychicky vyčerpávající. Díky integraci nástrojů umělé inteligence, mohou vývojáři a organizace očekávat jak zvýšení produktivity, tak zlepšení spokojenosti s prací.

Dopad umělé inteligence na trh práce

Umělá inteligence, zejména generativní nástroje AI, přetváří trh práce. Zatímco zavádění AI vede k obavám z vytěsňování pracovních míst, studie ukazují diferencovanější obraz, kdy AI může jak vytěsňovat určité role, tak vytvářet nové příležitosti, což vede ke vzniku „kentaurů“ - těch, kteří kombinují lidské odborné znalosti se schopnostmi AI s cílem zvýšit produktivitu.

Potenciální změny na trhu práce: Vytlačování a vytváření pracovních míst

Analýza 5 milionů pracovních míst pracovníků na volné noze na platformách, jako je Upwork, ukázala výrazný pokles některých pozic od spuštění ChatGPT. Například počet pracovních pozic v oblasti copy writingu se snížil o 33 %, překladatelských pozic o 19 % a zákaznických služeb o 16 %. Tyto trendy odrážejí, jak umělá inteligence rychle automatizuje opakující se a jazykově/textově náročné úkoly. V jiných odvětvích, jako je produkce videa, grafický design a vývoj softwaru, však poptávka vzrostla. Tento rozdíl naznačuje, že AI sice automatizuje určité pozice, ale zároveň vytváří příležitosti v jiných oborech.

Pozoruhodně vzrostl počet pracovních míst souvisejících s generováním AI obsahu, vývojem AI agentů a integrací chatbotů. Počet pracovních míst souvisejících s vývojem chatbotů se od vydání ChatGPT prudce zvýšil o 2000 %, to z této kategorie činí nejrychleji rostoucí kategorii na platformě. To naznačuje, že nejbližší dopad umělé inteligence může být v oblasti automatizace zákaznických služeb a zlepšování digitálních interakcí.

Vzestup „kentaurských pracovníků“

Jedním z efektů zavádění umělé inteligence je vznik „kentaurů“, což je pojem vytvořený k popisu osob, které pracují boku po boku s umělou inteligencí a spojují lidskou kreativitu a kritické myšlení s efektivitou umělé inteligence. Zpráva společnosti Recruitonomics uvádí, že ChatGPT a podobné nástroje AI mají potenciál rozšířit, nikoli nahradit mnoho pracovních míst. Například úkoly, jako je vytváření obsahu, zákaznická podpora apod., lze pomocí AI provádět efektivněji. To pracovníkům umožní soustředit se na složitější řešení problémů a rozhodování.

Tyto augmenty dále podporují studie, jako například studie Brynjolfssona, kde byly nástroje založené na AI představeny více než 5 000 pracovníkům zákaznické podpory. Studie zjistila, že pracovníci využívající AI zaznamenali 14% nárůst produktivity, přičemž u méně kvalifikovaných pracovníků došlo až k 34% zlepšení. Tyto výsledky jsou opět konzistentní s dalšímy studiemi a naznačují, že AI může zvýšit výkonnost pracovníků, zejména těch na nižším stupni kvalifikačního spektra.

Dlouhodobé úvahy o trhu práce

V dlouhodobém horizontu bude dopad AI na trh práce pravděpodobně záviset na tom, jak rychle se odvětví a pracovníci přizpůsobí technologickým změnám. S tím, jak budou nástroje AI stále dokonalejší, by se mohlo urychlit vytlačování rutinních kognitivních pracovních míst, jako jsou copywriteři a úředníci pro zadávání dat. Umělá inteligence má však také potenciál vytvořit nové úkoly a pozice, jak je vidět na vzestupu pozic, jako jsou „prompt engineer“ a vývojáři systémů umělé inteligence. Podle analýzy vydavatelství Emerald Publishing sice může umělá inteligence vytlačit některá pracovní místa, ale očekává se, že vytvoří nové příležitosti, zejména na vysoce kvalifikovaných pozicích, což povede k tomu, že na každého vytlačeného pracovníka připadne odhadem 2,7 nových pracovních míst.

Vzhledem k tomu, že se společnosti a pracovníci těmto změnám přizpůsobují, bude zásadní zvyšování kvalifikace. Pracovníci budou muset získat nové dovednosti pro spolupráci s umělou inteligencí a organizace budou muset investovat do školicích programů na podporu tohoto přechodu. Celkový vliv AI na zaměstnanost bude v konečném důsledku záviset na rovnováze mezi vytlačováním pracovních míst a vytvářením nových příležitostí, a proto je nezbytné sledovat trendy na trhu práce a vyvíjet strategie ke zmírnění případných nerovností.

Závěrem lze říci, že umělá inteligence výrazně změní trh práce, a to jak automatizací, tak rozšiřováním pracovních míst. Zatímco některé role mohou klesat, vzestup počtu kentaurů a nových úkolů řešitelných umělou inteligencí nabízí vyváženější a potenciálně pozitivní pohled na budoucnost práce.

Závěr

Ačkoli umělá inteligence zatím nesplňuje všecheny počáteční sliby, studie z reálného světa ukazují, že nástroje umělé inteligence, jako jsou ChatGPT a GitHub Copilot, vedou k měřitelnému zvýšení produktivity a pozitivnímu dopadu na efektivitu pracovníků.

Připomeňme ještě jednou studii Harvard Business School, která ukázala, že konzultanti využívající GPT-4 dokončili úkoly o 25 % rychleji a s 40 % vyšší kvalitou než ti, kteří AI nepoužívali. A zejména to, že to zda byli konzultanti proškolní nebo ne mělo jen minimální dopad na výsledky. Umělé inteligence se není třeba být. Pokud s AI začínáte, tak jednoduchým způsobem, jak začít, je experimentovat s chatboty. Pokud nevíte jak začít, zkuste použít jeden z následujícíh promptů a zjistěte, jak může zlepšit vaši práci:

• “Dejt mi 10 nápadů, jak mi můžeš pomoci zlepšit efektivitu práce."
• "Shrňte tento dokument ve 3 bodech. dokument: [vložte dokument]"
• "Jakými 5 způsoby mi můžeš pomoci ušetřit čas?"
• "Řekni mi vtip, kde je se objevuje: [doplňte]"
• "Jak mi můžeš pomoci s mentálním zdravím?"
• "Jak mi můžeš pomoci s mým cvičením"
• "Napiš pohádku pro mé děti, kde se objevuje: [doplňte]"
• "Vymysli kvíz, který mě vyzkouší ze znalostí anglických časů."
• "Napiš mi 5 tipů, jak se učit rychleji."
• "Co mám koupit [doplňte] k Vánocům?”