Az MI-megoldások szállítói leginkább a soha nem tapasztalt hatékonyság ígéretével próbálják eladni portékájukat, ám amint ezeket az algoritmusokat elkezdik a gyakorlatban használni, számtalanszor kiderül, hogy a látványos fejlődés helyett inkább csak a problémák sokasodnak.

A Harvard Business Review és a BetterUp Labs több mint 1100 teljes munkaidős alkalmazottat kérdezett meg az Egyesült Államokban a mesterséges intelligenciához köthető munkahelyi szituációkról. A válaszadók 40 százaléka mondta azt, hogy csak az elmúlt egy hónapban kapott olyan anyagot, amely első ránézésre rendben volt, de amint kicsit megkapargatták a felszínt, kiderült, hogy az egy generatív algoritmus által összedobált és behallucinált valami. Utóbbi ellenőrzése és javítása pedig gyakran több időt és energiát emésztett fel, mint az elejéről rendesen megcsinálni a kérdéses munkát.

Hamar munka ritkán jó

A kutatóknak már szavuk is van a jelenségre. A workslop a látszatmunka iskolapéldája, de a technika fejlődésének köszönhetően a lógós kollégák ezt már igen magas fokon képesek gyakorolni, és ontani magukból az első blikkre teljesen korrekt, ám hibáktól, következetlenségektől hemzsegő, MI-vel generált anyagokat. (Hogy ez mennyire elterjedt jelenség, arra jó példával szolgál a Deloitte napokban nyilvánosságra került kínos ügye.)

A felmérés készítői számszerűsítették is a workslop okozta károkat. Becslésük szerint a gyatra produktumok egymásnak küldözgetése egy 10 ezer alkalmazottat foglalkoztató nagyvállalat esetében évente körülbelül 9 millió dollár pluszköltséget eredményez.

Ráadásul nem csupán az elvesztegetett munkaórák miatt problémás ez az egyre inkább terjedő irodai gyakorlat. A workslop ugyanis a kollégák közötti kapcsolatrendszert is megterheli, illetve általában rossz hatást gyakorol a dolgozók mentális állapotára, közérzetére.

A válaszadók 53 százaléka bosszankodott, amikor találkozott egy "fejlett munkakerülőtől" származó összeállítással, 22 százalék pedig egyenesen sértve érezte magát. A válaszadók nagyjából fele kevésbé kreatívnak és képzettnek tartotta azokat a kollégákat, akik worksloppal igyekeztek megúszni feladatokat. "Hálából" a workslopot megkapó emberek 42 százaléka minősítette az ilyen munkatársakat kevésbé megbízhatónak, 37 százalék pedig a küldő intelligenciaszintjét is megkérdőjelezte. Mindezek pedig oda vezetnek, hogy a felmérésben nyilatkozó személyek nagyjából harmada mondta azt, hogy nem lesz hajlandó együttműködni ezekkel a kollégákkal jövőbeli projektekben.

Nem ennyire rossz, csak nem tudjuk használni

A fentiek jól rezonálnak az MIT augusztus végén nyilvánosságra hozott kutatásával, amely szerint a cégeknél megkezdett MI-projektek megdöbbentően nagy arányban fuccsolnak be. A The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 című jelentés alapján a vállalkozások mindössze 5 százalékánál állapítható meg a mesterséges intelligencia szerepe a gyors bevételnövelésben. A projektek túlnyomó többsége ezzel szemben megreked, és alig vagy egyáltalán nem mutat mérhető hatást a nyereségességre.

Mindez azonban nem jelenti azt, hogy a mesterséges intelligenciával ne lehetne javulást, hatáékonyságnövelést elérni. A probléma inkább a technológiával kapcsolatos túlzott elvárásokkal és a bevezetését övező kommunikációs és oktatási hiányosságokkal.

Például a workslopok terjedését is visszafoghatja, ha vállalati szinten vannak deklarálva azok az esetek és helyzetek, amikor érdemes támogatásul generatív algoritmusokhoz nyúlni. De általában is sokat javíthat a témával kapcsolatos átláthatóság, valamint az, ha a felső vezetés nemcsak "divatból" adja ki a parancsot az MI-használatra, hanem ezzel párhuzamosan olyan tréningeket is tartanak, ahol a technológia helyes alkalmazására és a potenciális problémákra egyaránt felhívják a kollégák figyelmét.