Вместе с интеграцией в бизнес нейросетевых моделей появился и дополнительный слой работы. Иногда он требует не меньше времени, чем планировалось сэкономить за счёт ИИ. Звучит не очень, и этому явлению уже дали название — botsitting (от англ. bot — бот, робот и babysitting — присмотр за детьми). По данным исследования Glean, сотрудники тратят на botsitting в среднем почти целый рабочий день — 6,4 часа в неделю.

📷 Как это выглядит на практике?

Представьте, что часть сэкономленных благодаря ИИ часов уходит на доведение результата до нужного уровня. Показательный эксперимент провела организация METR. Там поделили программистов на две группы и поручили им привычные задачи. Одна группа использовала в работе ИИ, другая — нет.

Результат удивил: работа с ИИ шла на 19% медленнее. При этом сами разработчики думали, что, используя ИИ, они опережают human only команду на 20%. За вычиткой написанного нейросетью кода участники потеряли ощущение времени. Когда задач много, а сроки ограничены, такой разрыв может привести к падению качества. Сотрудники могут перестать проверять ответы и сдавать работу, которая рискует навредить бизнесу.

🔍 Почему так происходит?

Проблема, конечно, не в самом ИИ, а в том, как его внедряют. Если у системы нет общего контекста, интеграции с рабочими инструментами, а сотрудники не понимают, что нужно делегировать ИИ, а что нет, технологии могут «высасывать» рабочее время.

📌 Что делать бизнесу?

Смотреть на результат: измерять скорость решения задач, проверять качество и объём ручных доработок.

👍 — если botsitting вам не грозит

Подписывайтесь 👉 @yab2btech и поддержите наш канал по ссылке.