Кому ИИ помогает больше — новичкам или экспертам?

Генеративный #AI может не только ускорять работу, но и сокращать разрыв между менее и более опытными сотрудниками.

Исследователи Brynjolfsson, Li и Raymond проанализировали поэтапное внедрение AI-помощника среди 5 172 специалистов клиентской поддержки в крупной американской компании. Система в реальном времени предлагала ответы, но сотрудник мог принять, изменить или проигнорировать подсказку.

Производительность измеряли числом успешно решённых обращений в час. После внедрения помощника она в среднем выросла на 15%, но эффект распределялся неравномерно:

🔹 у тех, кто изначально работал хуже остальных, прирост составил 36%;
🔹 у наиболее сильных работников значимого роста не было;
🔹 у самых опытных агентов клиентской поддержки по отдельным показателям качество диалогов снизилось на несколько процентных пунктов.

ИИ также ускорял адаптацию. Сотрудники с двумя месяцами стажа и доступом к системе работали примерно на уровне коллег с шестью и более месяцами стажа, не использующими ИИ. Рост обеспечивался за счёт сокращения длительности диалогов, увеличения числа одновременно обрабатываемых чатов и небольшого роста доли успешно решённых обращений.

Почему новички получили больше?

После внедрения ИИ коммуникация менее опытных сотрудников стала больше напоминать коммуникацию лучших. Особенно полезными подсказки оказались в ситуациях, которые встречаются не слишком часто: там новичок ещё не успел накопить собственный опыт, но у модели уже было достаточно примеров подходящих решений.

Это можно трактовать как признак того, что ИИ помогает распространять накопленные рабочие паттерны, однако исследование не подтверждает этот механизм окончательно [1].

Похожую картину получили Noy и Zhang в эксперименте с 453 специалистами. ChatGPT сократил время выполнения письменных задач на 40% и повысил качество на 18%. Более заметный рост качества наблюдался у участников с более низкой исходной результативностью [2].

Значение имеет и способ использования ИИ. Chen и Chan обнаружили, что менее опытные сотрудники показывали лучшие результаты, когда модель давала обратную связь. Когда ИИ генерировал основной текст вместо человека, преимущества уменьшались, а результаты опытных специалистов иногда ухудшались [3].

Это различие подводит к выводу о том, как именно стоит внедрять такие инструменты в работу. Один из наиболее обоснованных сценариев применения ИИ — поддержка новичка непосредственно в рабочем процессе. Например, система может подсказать диагностический вопрос, структуру ответа или решение ситуации, которая знакома организации, но пока незнакома сотруднику. Однако это не замена наставничеству. Исследования показывают прежде всего рост текущей производительности, а не устойчивое развитие экспертизы.

Используете ли вы ИИ в адаптации новичков?

👍 Используем непосредственно во время работы
❤️ Используем преимущественно для обучения
🤔 Пока не используем