Jövőbiztos karrier: az AI tudatos irányítása a kulcskompetencia

A KPMG és a Texasi Egyetem McCombs Business School közös kutatása szerint a pályakezdő munkavállalók körében az AI-rendszerek irányításának képessége válik az egyik legfontosabb kompetenciává. A vizsgálat rámutatott, hogy bár a tárgyi tudás és a technikai készségek szinte azonosak lehetnek, a mesterséges intelligencia által generált eredmények megítélése és finomhangolása drámai különbségeket okoz a munkavégzés hatékonyságában.

A kutatás során több mint 523 junior szakembert vizsgáltak a KPMG-nél, akiknek AI-ügynökök segítségével kellett komplex munkahelyi feladatokat megoldaniuk. Az eredmények szerint a legjobban teljesítők nem egyszerűen delegálták a feladatokat a gépnek, hanem partnerként tekintettek rá, amely folyamatos irányítást, felügyeletet és emberi ítélőképességet igényel. Ezzel szemben a gyengébben teljesítő munkavállalók gyakran olyan észrevételeket tettek az AI-nak, amelyek nem javították a végeredményt, sőt, olykor irreleváns irányba terelték a rendszert.

Nem a tudás, hanem a módszer számít

Meglepő módon a kutatók azt találták, hogy a lemaradók ugyanolyan magas pontszámot értek el a kritikai gondolkodás, a szakmai ismeretek és az AI-műveltség terén, mint a kiemelkedő teljesítményt nyújtók. A különbség tehát nem abban rejlett, amit tudtak, hanem abban, ahogyan az AI-val együttműködtek.

Nem egyszerűen azokat kerestük, akik tudják használni az AI-t. Azt akartuk megérteni, mi teszi lehetővé egyesek számára, hogy következetesen nagyobb értéket teremtsenek annál, amit az AI magától képes előállítani – magyarázta Ashish Agarwal, a Texasi Egyetem professzora és a tanulmány társszerzője.

Hogyan váltható az AI-tudás valódi hatásra?

A kutatók szerint a vállalatoknak érdemes dokumentáltatniuk a munkafolyamatokat, hogy a "láthatatlan" készségek taníthatóvá váljanak. A javaslatok szerint a cégeknek az alábbiakra kellene fókuszálniuk:

• Döntési transzparencia: A munkavállalóknak meg kell indokolniuk, miért fogadták el, módosították vagy vetették el az AI javaslatait.
• Folyamatalapú értékelés: Nemcsak a végeredményt, hanem az AI-val való interakció minőségét is pontozni kellene.
• Célzott tréningek: Olyan munkafolyamatok kialakítása, amelyek segítik a tudás valódi üzleti hatássá konvertálását.

Rahsaan Shears, a KPMG US mesterséges intelligencia transzformációért felelős vezetője kiemelte, hogy mivel a most belépő generáció a leginkább "AI-natív", a teljesítménybeli különbségek rávilágítanak a teljes munkaerőpiacot érintő kihívásokra is. A szakember szerint ez a különbség tanulható és mentorálható.

A "bot-felügyelet" jelentős terhet ró a munkavállalókra

A tanulmány megállapításait más kutatások is alátámasztják. A TalentLMS jelentése például arra figyelmeztet, hogy sok dolgozó használja az AI-t saját tudáshiányának leplezésére, ami hosszú távon gátolja a szakmai fejlődést. Emellett a Glean adatai szerint a digitális munkakörökben dolgozók hetente átlagosan egy teljes munkanapot (közel 8 órát) töltenek azzal, hogy az AI hibás vagy pontatlan válaszait javítják – ezt a jelenséget nevezi a szaknyelv "botsitting"-nek, azaz bot-felügyeletnek.

Forrás: HR Dive

Olvass el ezt a cikkünket is a témában: 

Egyre több dolgozó tölti az idejét az AI felügyeletével - már neve is van a jelenségnek