W skrócie
- Źródło
- Brynjolfsson, Li and Raymond (2025). Generative AI at Work. The Quarterly Journal of Economics, 140(2), 889–942. doi:10.1093/qje/qjae044
- Jak je przeprowadzono
- Firma dawała asystenta różnym grupom konsultantów w różnym czasie. Badacze porównali konsultantów, którzy już go mieli, z tymi, którzy jeszcze go nie mieli. Badanie w terenie. Śledzi prawdziwą pracę w firmie i porównuje pracowników, którzy mieli narzędzie, z tymi, którzy jeszcze go nie mieli.
- Kto brał udział
- 5172 konsultantów obsługi klienta.
- Gdzie
- Obsługa klienta firmy badanej przez naukowców w Stanach Zjednoczonych; część konsultantów pracowała z innych krajów.
“Less experienced and lower-skilled workers improve both the speed and quality of their output, while the most experienced and highest-skilled workers see small gains in speed and small declines in quality.” [Mniej doświadczeni i mniej wykwalifikowani pracownicy poprawiają zarówno szybkość, jak i jakość swojej pracy, a najbardziej doświadczeni i najlepiej wykwalifikowani zyskują niewiele na szybkości i tracą trochę na jakości.]
Co wykazało badanie
- Konsultanci z asystentem rozwiązywali średnio o 15% więcej spraw na godzinę.
- Mniej doświadczeni i mniej wykwalifikowani konsultanci pracowali szybciej i lepiej.
- Najbardziej doświadczeni pracowali nieco szybciej, a jakość ich pracy nieco spadła.
- Asystent wydawał się pomagać konsultantom w nauce. Poprawił też angielski konsultantów pracujących z innych krajów.
- Klienci byli bardziej uprzejmi i rzadziej prosili o rozmowę z kierownikiem.
Wcześniejsza wersja tego samego badania w formie working paper, obejmująca 5179 konsultantów, podawała średni wzrost o 14% i wzrost o 34% u nowych i mniej wykwalifikowanych konsultantów (NBER Working Paper 31161). Liczby na tej stronie pochodzą z wersji opublikowanej w czasopiśmie.
Kiedy wynik się sprawdza
Praca polegała na obsłudze klienta. Jest częsta, dobrze określona i łatwa do zmierzenia. Zyski były największe przy problemach umiarkowanie rzadkich: na tyle rzadkich, że konsultanci mieli z nimi mało praktyki, i na tyle częstych, że AI widziała już ich przykłady.
Ograniczenia
- Konsultantów nie przydzielano do narzędzia losowo. Porównanie opiera się na kolejności, w jakiej firma je wdrażała.
- Badanie mierzy szybkość i jakość obsługi. Nie mierzy zysku.
Praktyki, które korzystają z tego badania
To badanie wspiera:
- Mierz czas zaoszczędzony na zadaniu względem pomiaru wyjściowego Zanim dodasz AI, zapisz, ile trwa zadanie i jak dobry jest wynik. Bez tej liczby wyjściowej nie odróżnisz prawdziwego zysku od pobożnego życzenia. Zrób najpierw · Nakład pracy: niski (dni, jedna osoba)
- Zacznij od jednego kosztownego procesu, a nie od wdrożenia w całej firmie Wybierz jeden proces, który wyraźnie kosztuje czas lub pieniądze. Zastosuj w nim AI, z człowiekiem sprawdzającym wyniki, i rozszerzaj dopiero wtedy, gdy liczby się poprawią. Zrób najpierw · Nakład pracy: średni (tygodnie, kilka osób)
- Najpierw daj wsparcie AI pracownikom z krótszym stażem Gdy wdrażasz asystenta AI do dobrze określonego zadania, zacznij od mniej doświadczonych osób. Badania pokazują, że to one zyskują najwięcej. Zrób potem · Nakład pracy: niski (dni, jedna osoba)
To badanie ogranicza albo podważa: