MIT-kutatás: az AI a kezdő dolgozókat segítheti a leginkább

A kezdő munkatársak profitálhatnak a legtöbbet

Az MIT Initiative on the Digital Economy augusztus 5-én közzétett elemzése szerint azok a szervezetek, amelyek alacsony szintű munkakörök megszüntetésével próbálják bevezetni az AI-t, fontos lehetőséget hagyhatnak ki. Frank Nagle, az intézet kutatója szerint a mesterséges intelligencia valódi előnyeihez éppen ezeknek a munkavállalóknak a megtartása járulhat hozzá.

Nagle és kutatótársai több mint 187 ezer, GitHub Copilotot használó fejlesztő munkáját vizsgálták. A generatív AI-eszköz kódírást egészít ki, a kutatók pedig két éven át, hetente több millió megfigyelés alapján követték, hogyan változik a fejlesztők munkavégzése.

A Copilothoz hozzáférő fejlesztők több időt fordítottak a kódolásra, és kevesebbet projektmenedzsmentre. A változás az alacsonyabb képességű fejlesztőknél volt a legerősebb. Ők magasabb képességű társaiknál nagyobb mértékben csökkentették a projektmenedzsmentre fordított időt.

A kutatók feltételezése szerint az alacsonyabb képességű munkatársak inkább egymást helyettesítő feladatként tekinthetnek az alapvető és a vezetési teendőkre. A koordinációt, párhuzamos feladatkezelést, önálló mérlegelést és kommunikációt igénylő vezetési feladatok elterelhetik őket a kódolástól.

Az AI a figyelem átcsoportosítását teszi lehetővé

Frank Nagle szerint az eredmények alapján „mélyreható stratégiai hiba a belépő szintű állások leépítése”, mert várhatóan ezek a dolgozók érik el a legjobb eredményeket az AI segítségével. A kutató szerint a generatív AI képes átvenni az alkalmazottakat akadályozó adminisztratív feladatokat, így több figyelem maradhat a kreatív és összetett munkára.

Nagle megfogalmazása szerint az AI elsődleges lehetősége nem az emberek kiváltása, hanem a figyelmük átcsoportosítása. Ez a megközelítés különös jelentőséget kap az AI-hoz kapcsolódó leépítések miatt.

Az elemzés példaként említi, hogy az Oracle 21 ezer munkatársat bocsátott el az erőforrások AI-ra történő átcsoportosítása érdekében. A Meta 8 ezer állást szüntetett meg, amit az AI-ra való átállással indokolt. A Cisco 4 ezer munkahely megszüntetését jelentette be, hogy az AI-ra összpontosíthasson. A leépítésekhez kapcsolódó költségek elérhetik az 1 milliárd dollárt.

A jobb modell önmagában nem magyaráz mindent

David Holtz, az IDE Digital Fellow-ja és a Columbia Business School adjunktusa azt vizsgálta, hogyan alkalmazkodnak a felhasználók az új generatív AI-modellekhez. A kutatásban 3750 résztvevő csaknem 37 ezer promptot küldött be.

Az első kísérletben a résztvevőknek egy referencia­képhez lehető legpontosabban hasonló képet kellett létrehozniuk. Legalább 10 promptot kellett beküldeniük, és véletlenszerűen DALL-E 2, DALL-E 3 vagy a promptokat automatikusan átíró DALL-E 3-változat egyikét kapták.

A második kísérletben egy elképzelt szervezet logóját kellett megtervezniük rövid szöveges leírás alapján. Ennél a feladatnál nem volt objektív mérce vagy előre meghatározott célkép.

Mindkét kísérletben a DALL-E 3-mal dolgozók jobb eredményeket értek el, mint a DALL-E 2 használói. A teljesítménynövekedés forrása azonban a feladat jellegétől függött. Objektíven értékelhető feladatoknál az emberi promptalkalmazkodás nagyjából a javulás feléért felelt, míg nyitott, kreatív és szubjektív feladatoknál a modell képességeinek fejlődése játszott nagyobb szerepet.

Az automatikus promptátírás csak szerény javulást hozott, és ha nem illeszkedett a feladathoz, ronthatta is a modellfejlesztésből származó előnyöket. Holtz szerint a modellek promptolása inkább az emberi munkatársak irányításához hasonlít, mint a szoftveríráshoz. A legjobb eredményhez a felhasználóknak meg kell ismerniük az adott modell sajátosságait.