People Analytics

🤖 Генеративный ИИ на рабочем месте: влияние на продуктивность и обучение сотрудников

Недавнее исследование Erik Brynjolfsson, Danielle Li, Lindsey Raymond анализирует влияние генеративного ИИ на работу 5172 операторов службы поддержки клиентов. Исследователи изучили развертывание LLM-ассистента на базе GPT-3 и пришли к важным выводам о том, как ИИ изменяет производительность и опыт сотрудников.

Доступ к ИИ увеличил производительность операторов на 15% – измеряемую количеством успешно решённых запросов в час. При этом менее опытные сотрудники получили наибольшую выгоду, демонстрируя прирост до 30% и сокращая временной разрыв с более опытными коллегами (новички с двухмесячным стажем стали работать на уровне сотрудников с шестимесячным стажем).

Дополнительно наблюдалось сокращение среднего времени обработки чатов – с 43 до 35 минут, что свидетельствует об эффективном ускорении работы. Количество чатов, обрабатываемых в час, также возросло, а разрешение проблем улучшилось на 1,3 процентных пункта от базового уровня в 82%. Несмотря на эти улучшения, удовлетворённость клиентов, измеряемая по NPS (среднее значение около 80%), не претерпела значимых изменений. При этом исследование показывает, что ИИ-ассистент способствует снижению текучести кадров, преимущественно за счёт удержания новичков, а также улучшает взаимодействие с клиентами – они стали вести себя вежливее и реже запрашивать разговор с менеджером.

Результаты относятся к конкретному AI-инструменту, применяемому в рамках одной конкретной организации и для одной конкретной должностной позиции, что затрудняет обобщение на другие отрасли или быстро меняющиеся условия.

🔗 Исследование: Erik Brynjolfsson, Danielle Li, Lindsey Raymond, Generative AI at Work, The Quarterly Journal of Economics, 2025;, qjae044, https://doi.org/10.1093/qje/qjae044

#AI #ИИ #LLM #будущееЗдесь #БудущееРаботы

www.group-telegram.com/us/People_Analytics.com/615

1.1K viewsFeb 18 at 10:08

🤖 Генеративный ИИ на рабочем месте: влияние на продуктивность и обучение сотрудников

Недавнее исследование Erik Brynjolfsson, Danielle Li, Lindsey Raymond анализирует влияние генеративного ИИ на работу 5172 операторов службы поддержки клиентов. Исследователи изучили развертывание LLM-ассистента на базе GPT-3 и пришли к важным выводам о том, как ИИ изменяет производительность и опыт сотрудников.

Доступ к ИИ увеличил производительность операторов на 15% – измеряемую количеством успешно решённых запросов в час. При этом менее опытные сотрудники получили наибольшую выгоду, демонстрируя прирост до 30% и сокращая временной разрыв с более опытными коллегами (новички с двухмесячным стажем стали работать на уровне сотрудников с шестимесячным стажем).

Дополнительно наблюдалось сокращение среднего времени обработки чатов – с 43 до 35 минут, что свидетельствует об эффективном ускорении работы. Количество чатов, обрабатываемых в час, также возросло, а разрешение проблем улучшилось на 1,3 процентных пункта от базового уровня в 82%. Несмотря на эти улучшения, удовлетворённость клиентов, измеряемая по NPS (среднее значение около 80%), не претерпела значимых изменений. При этом исследование показывает, что ИИ-ассистент способствует снижению текучести кадров, преимущественно за счёт удержания новичков, а также улучшает взаимодействие с клиентами – они стали вести себя вежливее и реже запрашивать разговор с менеджером.

Результаты относятся к конкретному AI-инструменту, применяемому в рамках одной конкретной организации и для одной конкретной должностной позиции, что затрудняет обобщение на другие отрасли или быстро меняющиеся условия.

🔗 Исследование: Erik Brynjolfsson, Danielle Li, Lindsey Raymond, Generative AI at Work, The Quarterly Journal of Economics, 2025;, qjae044, https://doi.org/10.1093/qje/qjae044

#AI #ИИ #LLM #будущееЗдесь #БудущееРаботы

BY People Analytics