Исследование Гарварда, MIT и Уортонской школы выявило риски, связанные с зависимостью от младшего персонала при обучении искусственного интеллекта.

Когда компании стремятся интегрировать системы искусственного интеллекта (ИИ), многие верят, что молодые, технологически подкованные сотрудники возьмут на себя инициативу в обучении своих менеджеров эффективному использованию этих мощных инструментов. Однако недавнее исследование ставит под сомнение эту точку зрения, особенно в контексте быстро развивающейся области генеративного ИИ.

Исследование, проведенное учеными из Harvard Business School, MIT, Wharton и Boston Consulting Group, показало, что младшие сотрудники, экспериментировавшие с генеративными ИИ-системами, предложили стратегии снижения рисков, которые противоречили экспертным рекомендациям. Это указывает на то, что бизнес не может полагаться исключительно на обратное наставничество для обеспечения ответственного использования ИИ.

Авторы отметили: «Наши интервью выявили два результата, которые противоречат существующей литературе. Во-первых, тактики, предложенные младшими специалистами для решения опасений старших коллег, не совпадали с подходами, одобренными экспертами в области генеративного ИИ на тот момент. Это говорит о том, что младшие сотрудники могут не быть наилучшим ресурсом для направляющей роли в эффективном использовании этой новой технологии.»

В исследовании приняло участие 78 младших консультантов, которые в середине 2023 года только что участвовали в эксперименте с GPT-4, направленном на решение бизнес-задач. Не обладая техническими знаниями в области ИИ, эти консультанты предложили тактики для смягчения управленческих опасений по поводу связанных с рисками. Однако их рекомендации часто основывались на ограниченном понимании возможностей технологии, акцентируя внимание на изменениях в поведении людей, а не на дизайне самих ИИ-систем, и сосредоточивались на проектных решениях, а не на более широких организационных или отраслевых подходах.

Исследователи подчеркнули важность учета как угрозы статуса, так и рисков для ценных результатов, чтобы объяснить, почему младшие специалисты могут неэффективно направлять старших коллег при внедрении новых технологий. Быстрый темп развития ИИ, в сочетании с его сверхчеловеческими способностями и зависимостью от обширных данных, усугубляет эти вызовы.

Когда компании сталкиваются с обещаниями и рисками генеративного ИИ — способного вести открытые диалоги, отвечать на дополнительные вопросы и помогать в написании, анализе и программировании — исследование подчеркивает ограничения полагания исключительно на цифрово грамотных сотрудников в вопросах управления ИИ. Оно подчеркивает необходимость верховного управления, экспертного контроля и комплексного повышения квалификации на всех уровнях организации.

Авторы заключили: «Старшие специалисты должны быстро осваивать новые технологии, предвосхищая будущие достижения и их влияние на клиентов и организации. Для эффективного лидерства в этой быстро развивающейся технологической среде старшие руководители должны развивать глубокое понимание новых технологий и их возможностей.»