Rejtett emberi pluszmunka az AI mögött
A mesterséges intelligencia (AI) használata sok helyen érdemi időnyereséget ígér, mégis van egy költség, amivel sokan nem számolnak: az emberi felügyelet. A Harvard Business Review cikke szerint az ún. botsitting azzal jár, hogy a dolgozó promptol, kontextust vázol, ellenőriz, hibát javít és újrafuttatja a kéréseket, feladatokat, mire használható eredmény születik. Ezért az AI bevezetésének megtérülését a munkafolyamatokba, vagyis a ROI-t nem elég csupán a licenc- és felhőköltségek alapján vizsgálni, a ráfordított emberi idő is a képlet része.
Mennyi időt spórolunk valójában?
A Glean Work AI Index 2026 felmérése szerint, amelyben 6000 gyakorlatilag teljes munkaidőben dolgozó digitális munkás vett részt az Egyesült Államokból, az AI használata heti 11 óra időt takarít meg számukra, de ebből 6,4 órát el is visz a botsitting, a munkamenetek 36%-a pedig újragondolást vagy komoly átdolgozást igényel. A végeredmény így korántsem az, hogy a technológia egyszerűen leveszi a terhet az emberekről, hanem az, hogy a gyorsulás mellé plusz munka érkezik, főként az ellenőrzés területén. Mindez segít megérteni, miért érzik sokan hasznosnak az AI-eszközöket, miközben szervezeti szinten jóval kisebb a lelkesedés és sokkal kevésbé egyértelműek a számszerűsíthető előnyök. Egy februárban publikált HBR-cikk szerzői is arra jutottak, hogy az AI gyakran nem csökkenti, hanem intenzívebbé teszi a munkát.
Elbocsátások és új állások egyszerre
A Bloomberg összefoglalója szerint egyre több nagyvállalat használ AI-eszközöket és rendszereket az ügyfélszolgálati feladatok megoldására. Az Uber például e pozícióinak 10%-át leépítette. Közben a Microsoft 6000 fős szervezetet épít abból a célból, hogy megismertessék az ügyfelekkel az AI-támogatás használatát. Egy másik Bloomberg-anyag a mesterséges intelligencia használatával járó megugró költségekre figyelmeztet. Az arXiv-on közzétett kutatási eredmények pedig azt mutatják, hogy bizonyos esetekben az új technológia gyorsabban termeli az adatokat és a pluszfeladatokat, mint ahogy azt az emberek át tudják nézni. Vagyis miközben bizonyos állások megszűnnek, máshol új emberekre, nagyobb kapacitásra van szükség az AI bevezetéséhez, felügyeletéhez és az eredmények ellenőrzéséhez.