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

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.