АИ је постала део бројних индустрија и радници се у великој мери ослањају на њу - међутим, студије су утврдиле да се коришћењем ове технологије обим посла не смањује, већ се само шири и "увлачи" у сваки празан минут током дана. Другим речима, продуктивност је порасла, али је са њом порастао и притисак који запослени осећају.
Аутоматско писање извештаја, сумирање података, исправљање грешака у коду - све то делују као послови које АИ може преузети и растеретити раднике. Међутим, истраживање спроведено током осам месеци у једној технолошкој компанији са око 200 запослених показало је да употреба АИ није довела до смањења количине посла. Напротив, они су почели да раде бржим темпом, да преузимају шири спектар задатака и да продужавају свој радни дан, преноси "Харвард бизнис ривју".
Важан фактор је да коришћење ових алата није било наметнуто - радници су их прихватили добровољно, јер су им омогућили да ураде више за краће време.
То испрва изгледа као успех, али брзо може постати замка. Када почетни ентузијазам спласне, остаје повећан обим посла, захтевнији ритам и осећај да се од вас очекује више него раније. Последице могу бити когнитивни замор, пад квалитета одлука и бурнаут, чак и ако је све почело као добровољно експериментисање са новим алатом.
Како генеративна вештачка интелигенција интензивира рад
Истраживачи су уочили три обрасца. Прво, долази до проширења задатака - пошто АИ може да "попуне празнине" у знању, запослени почињу да раде и оно што раније није спадало у њихову улогу: Менаџери производа пишу код, дизајнери тестирају техничка решења, истраживачи улазе у инжењерске задатке... Повећање количине обавеза постаје нови стандард.
Друго, бришу се границе између посла и паузе. Када је довољно укуцати неколико реченица да би се покренуо процес, лако је "само на брзину" нешто проверити током паузе или пред крај дана. Ти кратки моменти временом се акумулирају, тако да се смањује време за одмор.
Треће, повећава се мултитаскинг. Док један задатак пишете сами, други "ради у позадини". Отвара се више паралелних процеса, више верзија, више провера. Иако то делује као да смо ефикасни, у позадини долази до когнитивног оптерећења.
Шта ово значи за компаније - и зашто је потребна "пракса вештачке интелигенције"
Проблем није у самом алату, већ у одсуству правила. Када се обим рада повећава, а брзи резултати постају нова норма, тешко је препознати квалитетну продуктивност и спречити изгарање.
Зато је препоручљиво да компаније развију јасну "праксу вештачке интелигенције" - скуп норми које одређују када и како се алати користе, где су границе и како се држи фокус на најважнијим задацима. То подразумева увођење намерних пауза за преиспитивање одлука, јасно секвенцирање задатака како би се избегло разбијање концентрације, као и очување простора за директну људску комуникацију.