Gartner: компаниям следует умерить ожидания по поводу влияния ИИ на производительность и численность персонала

 Несмотря на обещанный потенциал искусственного интеллекта многим компаниям не удается превратить свои инвестиции в ИИ и GenAI в существенное повышение производительности труда, говорит Gartner.

В опросе 724 респондентов разных бизнес-подразделений в июне-августе прошлого года лишь 37% команд, использующих преимущественно традиционный ИИ, сообщили о высоком росте производительности, а среди использующих GenAI таких было 34% (см. рис. 1).

«Несмотря на ажиотаж вокруг ИИ, его влияние на производительность достигается не всегда, так что некоторые назвали это парадоксом продуктивности ИИ, — пишет в пресс-релизе Рандип Ратиндран (Randeep Rathindran), ведущий вице-президент по исследованиям практики Finance в Gartner. — ИИ продемонстрировал потенциал повышения производительности на уровне сегмента, например в колл-центрах, однако более широких преимуществ в масштабах компании достичь сложнее, поэтому финдиректорам следует пересмотреть свои ожидания относительно того, как ИИ сможет реально повлиять на производительность и численность персонала».

Рис. 1. Сравнение прироста производительности по технологиям (процент ответов)

(легенда):

• синий = малый прирост
• чёрный = большой прирост

Традиционный ИИ (исключая GenAI) — Генеративный ИИ — Другие

База опроса (n) варьируется; все респонденты

Ограниченный рост производительности от ИИ обусловлен несколькими факторами. 

Во-первых, завышенные ожидания возможностей ИИ приводят к разочарованию. ИИ может автоматизировать определенные задачи и предоставить ценные инсайты, но это не приносит автоматически существенный рост производительности во всём. Мало того, измерить такой прирост может быть непросто, а задержки внедрения часто отсрочивают и достижение преимуществ.

Кроме того, прирост производительности по бизнес-подразделениям будет неравномерным. Например, маркетинговые команды сообщают о самом высоком повышении производительности от внедрения ИИ, тогда как юридические и HR-отделы отстают. Эти расхождения подчеркивают важность контекста и специфики использования ИИ в разных отделах.

«Наиболее успешные команды подходят к ИИ с готовностью учиться и пробовать новые сценарии использования, не боясь при этом ликвидации должностных ролей, — пишет Ратиндран. — Перестраивая структуры и рабочие процессы, чтобы устранить узкие места и посвятить сэкономленное время задачам создания добавленной стоимости, эти команды максимально реализуют потенциал ИИ, достигая значимого прироста производительности».

Вместо того, чтобы рассматривать ИИ как волшебный инструмент повышения эффективности, финдиректорам и руководителям бизнеса следует пересмотреть свои прежние ожидания от ИИ и сосредоточиться на создании внутренних условий, которые позволят искусственному интеллекту раскрыть весь свой потенциал.

Сюда входит отказ от заблуждений, касающихся экономии затрат или сокращения численности персонала при внедрении ИИ, и акцентирование внимания высшего руководства на корпоративном поведении, которое усилит влияние ИИ. Приняв такой структурированный подход экспериментирования и совместных усилий, компании встанут на путь реализации преимуществ, которые способен дать ИИ.

«Поскольку ИИ и GenAI продолжают развиваться, их трансформативный потенциал остается неоспоримым, но компаниям нужно исходить в своих ожиданиях из текущих реалий и сосредоточиться на факторах, которые действительно способствуют росту производительности, — резюмирует Ратиндран. — Понимая нюансы влияния ИИ и способствуя культуре его принятия и обучения, компании смогут задействовать потенциал искусственного интеллекта, чтобы достигнуть устойчивого успеха».

Источник: Пресс-служба компании Gartner