W skrócie
- Firma
- Procter & GambleProducent dóbr konsumpcyjnych
- Wielkość
- Duże (1000+ pracowników)
- Branża
- Produkcja Badana praca to rozwój produktów, a nie produkcja w fabryce.
- Gdzie i kiedy
- Europa i obie Ameryki. Maj–lipiec 2024.
- Kto podał liczby
- Zmierzone przez badaczyLiczby pochodzą z working paper badaczy z Harvardu, Wharton i innych szkół biznesu. Czterech z jedenastu autorów pracuje w Procter & Gamble. Praca nie przeszła recenzji naukowej.
Co zrobili
Procter & Gamble zorganizował jednodniowe warsztaty online dla 776 swoich pracowników. Każdy pracował nad prawdziwym problemem produktowym ze swojej jednostki biznesowej: produkty dla niemowląt, higiena kobieca, pielęgnacja i golenie albo higiena jamy ustnej. Uczestnicy pochodzili z dwóch grup: badań i rozwoju oraz działów handlowych.
Ludzi losowo przydzielono do jednego z czterech układów: samodzielnie, samodzielnie z AI, w parze albo w parze z AI. W parze była jedna osoba z każdej grupy. AI było narzędzie oparte na GPT-4. Ci, którzy z niego korzystali, przeszli najpierw godzinne szkolenie. Potem eksperci ocenili jakość każdej propozycji. Nie wiedzieli, który układ ją przygotował.
Liczby
Jakość mierzono względem osób pracujących samodzielnie bez AI. Jednostką jest odchylenie standardowe, powszechna miara tego, jak daleko wynik leży od średniej.
| Układ | Jakość w porównaniu z jedną osobą bez AI | Czas pracy |
|---|---|---|
| Para bez AI | wyższa o 0,24 | Mniej więcej taki sam |
| Jedna osoba z AI | wyższa o 0,37 | o 16,4% krótszy |
| Para z AI | wyższa o 0,39 | o 12,7% krótszy |
- Najlepsze pomysły. Pary z AI miały o 9,2 punktu procentowego większą szansę na propozycję ocenioną w najlepszych 10%. Wśród osób pracujących samodzielnie bez AI ten poziom osiągnęło 5,8%.
- Mniejszy podział według działów. Bez AI pracownicy badań i rozwoju proponowali pomysły techniczne, a pracownicy handlowi handlowe. Z AI obie grupy tworzyły zrównoważone propozycje.
- Nastrój. Osoby, które korzystały z AI, zgłaszały bardziej pozytywne odczucia wobec pracy.
Co pokazuje ten przypadek
- AI pomogła na etapie pomysłów na produkt. Zysk zmierzono w eksperymencie z grupą porównawczą, w działającej firmie produkcyjnej. Eksperci oceniali propozycje. W ramach badania nie wprowadzono na rynek ani nie sprzedano żadnego produktu.
- Jedna osoba z AI poradziła sobie mniej więcej tak dobrze jak para bez niej. Autorzy opisują oba zestawy ocen jako bardzo podobne.
- Wystarczyło niewiele szkolenia. Godzina, dla pracowników, których autorzy opisują jako dość początkujących w pisaniu poleceń dla AI.
Inne eksperymenty pokazują, że AI w jednych zadaniach pomaga, a w innych szkodzi. Zobacz badanie 758 konsultantów.
Co ten przypadek mówi o praktykach
Praktyki, które firma zastosowała
Źródła
- Dell’Acqua, Ayoubi, Lifshitz, Sadun, Mollick, Mollick, Han, Goldman, Nair, Taub and Lakhani (2025). The Cybernetic Teammate: A Field Experiment on Generative AI Reshaping Teamwork and Expertise. NBER Working Paper 33641. nber.org
- Dell’Acqua, McFowland, Mollick, Lifshitz-Assaf, Kellogg, Rajendran, Krayer, Candelon and Lakhani (2026). Navigating the Jagged Technological Frontier: Field Experimental Evidence of the Effects of Artificial Intelligence on Knowledge Worker Productivity and Quality. Organization Science, 37(2), 403–423. Co zrobiło i co wykazało to badanie
- Vaccaro, Almaatouq and Malone (2024). When combinations of humans and AI are useful: A systematic review and meta-analysis. Nature Human Behaviour, 8(12), 2293–2303. Co zrobiło i co wykazało to badanie