Studi Dunia Nyata Pertama Tunjukkan AI Tingkatkan Produktivitas Pekerja sebesar 14 Persen

NEW YORK - Sebuah studi terbaru menunjukkan, pekerja layanan pelanggan di perusahaan perangkat lunak Fortune 500 yang diberi akses ke alat kecerdasan buatan atauArtificial intelligence (AI) generatif, menjadi rata-rata 14 persen lebih produktif daripada mereka yang tidak, dengan pekerja yang paling tidak terampil menuai keuntungan terbesar.

Dilansir oleh The Straits Times, para peneliti di Stanford University dan Massachusetts Institute of Technology (MIT) yang menguji dampak alat AI generatif terhadap produktivitas di perusahaan selama setahun.

Penelitian ini menandai pertama kalinya dampak alat AI generatif pada pekerjaan diukur di luar lab.

Studi sebelumnya telah membandingkan kemampuan model bahasa besar dengan tugas-tugas di bidang seperti hukum dan kedokteran, menunjukkan bahwa, misalnya, platform Chat GPT-4 lulus ujian Bar di persentil ke-90.

Penelitian lain telah menguji dampak teknologi tersebut terhadap kinerja pekerja dari tugas menulis terisolasi di lingkungan laboratorium skala kecil.

"Hasil dari beberapa eksperimen sebelumnya menunjukkan potensi, terkadang mengejutkan, model bahasa besar di tempat kerja," kata Direktur Lab Ekonomi Digital di Stanford Institute for Human-Centred AI, Erik Brynjolfsson.

Namun hingga alat tersebut diuji di dunia nyata, tambahnya, dampaknya sebagian besar masih bersifat spekulatif.

"Memiliki orang yang menggunakannya selama lebih dari setahun di perusahaan ini, Anda mendapatkan pemahaman yang jauh lebih baik tentang bagaimana hal itu diterjemahkan ke dalam produktivitas dunia nyata," kata Brynjolfsson, salah satu rekan penulis studi tersebut.

"Sejauh yang saya tahu, ini adalah pertama kalinya dilakukan di dunia nyata," ujar dia.

Brynjolfsson, bersama peneliti MIT, Danielle Li dan Lindsey Raymond, melacak kinerja lebih dari 5 ribu agen dukungan pelanggan, terutama berbasis di Filipina, di seluruh metrik kunci seperti seberapa cepat dan berhasil pekerja mampu memecahkan masalah klien.

Para agen dibagi menjadi beberapa kelompok. Beberapa diberi akses ke alat AI, dilatih tentang serangkaian besar percakapan layanan pelanggan yang sukses dan yang lainnya tidak.

Nama perusahaan, yang berspesialisasi dalam perangkat lunak perusahaan untuk bisnis kecil dan menengah Amerika Serikat (AS), tidak diungkapkan dalam laporan tersebut.

Salah satu temuan studi tersebut adalah pekerja pemula paling diuntungkan dari teknologi tersebut, kata para peneliti.

Dengan bantuan AI, pekerja paling tidak terampil di perusahaan dapat menyelesaikan pekerjaan mereka 35 persen lebih cepat.

Kinerja pekerja baru juga meningkat jauh lebih cepat dengan bantuan AI daripada tanpa AI.

Menurut penelitian, agen dengan pengalaman dua bulan yang dibantu oleh AI memiliki kinerja yang sama baiknya atau lebih baik dalam banyak hal daripada agen dengan pengalaman lebih dari enam bulan yang bekerja tanpa AI.

Penelitian tersebut menunjukkan peningkatan produktivitas dan kinerja pekerja berketerampilan rendah mungkin datang, sebagian, dari cara alat AI dapat menyerap pengetahuan diam-diam yang membuat karyawan berkinerja terbaik di perusahaan unggul, seperti mengetahui bahasa terbaik yang digunakan untuk menenangkan pikiran. pelanggan yang marah atau dokumentasi teknis apa yang paling membantu untuk dibagikan dalam setiap situasi, lalu sebarkan pengetahuan tersebut kepada pekerja yang kurang terampil atau berpengalaman melalui tanggapan yang disarankan oleh AI.

Temuan ini bertentangan dengan anggapan umum bahwa otomatisasi cenderung paling merugikan pekerja berketerampilan rendah, seperti yang telah dimainkan selama beberapa dekade terakhir dari kemajuan teknologi di bidang manufaktur dan industri lainnya.

Peningkatan produktivitas, rata-rata sekitar 14 persen, tidak sedramatis eksperimen sebelumnya, mungkin karena proses tempat kerja di dunia nyata jauh lebih kompleks daripada tugas satu kali.

Namun, peningkatan produktivitasnya signifikan. "Hal ini menunjukkan studi laboratorium tersebut mengarah ke arah yang benar, dan bahwa itu bukan hanya fatamorgana," kata Brynjolfsson.

Pekerja paling terampil melihat sedikit atau tidak ada manfaat dari pengenalan AI ke dalam pekerjaan mereka.

Performa terbaik ini kemungkinan besar sudah memberikan tanggapan pada kaliber yang sama dengan yang direkomendasikan AI, jadi ada sedikit ruang untuk perbaikan - jika ada, petunjuknya mungkin mengganggu, kata para peneliti.

Namun, jika AI pada akhirnya mempersempit kesenjangan antara pekerja berketerampilan rendah dan tinggi, perusahaan mungkin perlu memikirkan kembali secara mendasar logika yang mendasari pilihan kompensasi.

Agen layanan pelanggan teratas memiliki spreadsheet Excel tempat mereka mengumpulkan frasa yang sering mereka gunakan dan berfungsi dengan baik, kata Ms Raymond dari MIT.

"Jika alat AI benar-benar mengambil pengetahuan diam-diam ini dan mendistribusikannya ke orang lain, maka para pekerja berketerampilan tinggi ini melakukan layanan tambahan untuk perusahaan dengan memberikan contoh-contoh ini untuk AI, tetapi mereka tidak diberi kompensasi untuk itu," katanya.

Faktanya, mereka mungkin lebih buruk karena insentif mereka didasarkan pada kinerja relatif terhadap rekan mereka, yang menimbulkan sejumlah pertanyaan kebijakan yang berat tentang bagaimana pekerja harus diberi kompensasi atas nilai data mereka.

Perusahaan yang berpikiran maju akan bijaksana untuk mengakui keahlian karyawan bintang mereka, karena pengetahuan dan keterampilan diam-diam mereka kemungkinan besar akan membentuk dasar alat AI yang akan menggerakkan seluruh organisasi, kata Brynjolfsson.

"Perusahaan yang sukses akan memiliki sistem insentif dan penghargaan yang mengakui bahwa para pekerja terbaik ini, apakah kinerja mereka dengan pelanggan tertentu terbukti lebih baik atau tidak daripada pekerja yang kurang terampil, menciptakan pengetahuan yang menjadi sandaran seluruh organisasi," tambahnya.

"Tidaklah berlebihan bagi mereka untuk memberi lebih banyak penghargaan kepada orang-orang itu karena sekarang keterampilan semacam itu diperkuat dan digandakan di seluruh organisasi. Sekarang pekerja top itu bisa mengubah seluruh organisasi," kata dia.

Brynjolfsson mencatat ini masih awal dalam studi AI generatif, dan penelitian ini bukanlah kata akhir, masih banyak yang harus dipelajari.

Beberapa pengamatan yang dihasilkan oleh percobaan lapangan tidak ditangkap oleh data, namun menunjukkan lusinan cara lain alat ini dapat segera membentuk kembali tempat kerja.

Secara anekdot, manajer di perusahaan tidak lagi menghabiskan 20 hingga 30 jam per minggu untuk melatih karyawan, kata Ms Raymond, kemungkinan karena AI berfungsi sebagai pengganti.

Hal itu, pada gilirannya, dapat mengubah hubungan karyawan-manajer karena penyelia kemudian akan menghabiskan lebih sedikit waktu dengan bawahan langsung dan malah akan mengambil tim yang lebih besar.

Namun, kecepatan di mana AI generatif tampaknya mampu mengubah tempat kerja dalam sekejap, terutama dibandingkan dengan terobosan teknologi sebelumnya.

"Ada segudang penelitian bahwa teknologi transformatif ini, seperti listrik atau mesin uap atau komputer, membutuhkan waktu puluhan tahun sebelum benar-benar mendorong produktivitas. Dalam kasus listrik, dibutuhkan waktu sekitar 30 tahun antara saat diperkenalkan ke pabrik dan saat Anda benar-benar melihat peningkatan produktivitas yang signifikan," kata Brynjolfsson.

"Jadi ada kekhawatiran, bahkan harapan, bahwa ini akan berlangsung selama bertahun-tahun atau satu dekade atau lebih," tambahnya.

"Namun fakta bahwa kami telah melihatnya dengan sangat cepat menunjukkan sesuatu tentang teknologinya, dan kemampuan kami untuk mengimplementasikannya serta mendapatkan hasil praktis jauh lebih cepat daripada yang kami lakukan di masa lalu."

Mengingat hasil awal ini, Brynjolfsson memiliki saran untuk pekerja dan eksekutif: Rangkullah teknologi ini.

"Mulailah bereksperimen dengannya dan pelajari apa yang bisa dilakukannya. Cari tahu mana yang paling efektif dan mana yang paling tidak efektif," katanya.

"Perusahaan harus memiliki program kilat untuk mendidik tenaga kerja mereka dan benar-benar mempercepatnya," pungkasnya.