Компания Intel решила проверить, правда ли, что искусственный интеллект – одна сплошная польза. Результаты оказались противоположными – использование ИИ снижает продуктивность, а не повышает 😮. Да, вы все правильно прочитали. Технологии, о которых говорят «ускорители», «заменители» и разных мастей «помогаторы», замедляют процессы. Поговорим, как такое возможно и что не так с исследованием Intel.
В опросе приняло участие 6 тысяч пользователей из Германии, Франции и Великобритании, рабочие компьютеры которых оснащены искусственным интеллектом. Выяснилось, что в среднем два из пяти рабочих дней (суммарное время) эти пользователи тратят на рутину – проверку почты, написание писем, поиск файлов, анализ данных, планирование и т.д. При этом «железо» на их рабочих местах, оснащенное программами с нейросетями, позволяет все это делать за считанные минуты.
Разгадка простая. Пользователи AI PC много времени тратят на освоение технологий. Общение с нейросетями требует навыков: как правильно «спросить», что делать, если ответ ИИ не соответствует ожиданиям. Вот и получается, что вместо выгоды и экономии времени – одни расходы и фрустрация. Временные потери при использовании нейросетей неопытными пользователями достигают 15 часов в неделю 🕰️.
Авторы исследования, подводя итоги, правильно подчеркнули – недостаточно оснастить рабочие места искусственным интеллектом. Чтобы раскрыть потенциал генеративного ИИ, важно повышать компетентность. Другими словами, надо людей обучать. Примерно как с любым другим инструментом. Дать – мало. Тем же молотком можно лоб расшибить, но лучше, конечно, использовать по назначению – гвозди забивать, например 🔨.
Нейросети – такой же молоток. Исследование Intel подсветило проблему: пользователям не хватает навыков, и вместо X2 продуктивности они уходят в минус, тратя время на борьбу с настройками и поиск подходов к алгоритмам. Нужно не просто дать/продать устройство, а объяснить, как его использовать без риска «разбить себе лоб».
А мы уже говорили, что учиться работать с нейросетями – необходимость. Много денег на это не нужно. Есть даже бесплатные и очень толковые курсы. Ноль рублей за реальную пользу и конкретные знания без всяких воронок продаж вроде тех вебинаров, где час-полтора кормят водой, а за «хлеб», как оказывается в конце, нужно платить.
В общем, любой инструмент требует времени на обучение, и нейросети не исключение. Да, на начальном этапе производительность может немного упасть. Нужно разобраться с интерфейсом, настройками, промптингом. Это нормально. Обучение временно, но результат окупит усилия. В итоге все с исследованием от Intel в порядке. С ног на голову наши знания о нейросетях не перевернули, а наоборот – расставили все по местам и сделали правильные выводы.
