Алекс Имас собрал исследования о влиянии ИИ на производительность и пришел к полезному выводу: локальный эффект уже хорошо заметен, а макроэффект пока запаздывает. Иначе говоря, в отдельных задачах люди действительно начинают работать быстрее и эффективнее, но на уровне всей экономики этот выигрыш пока растворяется в организационных задержках.
Это важное наблюдение, потому что оно охлаждает сразу две крайности. С одной стороны, оно спорит с тезисом, что от ИИ пока нет никакой практической пользы. С другой — не дает объявить наступившую революцию производительности только потому, что несколько экспериментов показали сильный результат в узких сценариях.
Главная мысль здесь не в том, что модели «недостаточно умны», а в том, что компаниям нужно менять саму организацию работы. Пока сотрудники не обучены, процессы не переписаны, а ответственность не распределена заново, выигрыш от ИИ будет виден в отдельных командах и задачах, но не обязательно быстро проявится в национальной статистике.
Для рынка труда и бизнеса это, пожалуй, один из самых трезвых выводов последних недель: следующий этап истории ИИ — не только про качество моделей, но и про болезненную, медленную перестройку институтов вокруг них.
Источник: разбор исследования
Комментарии (1)
Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставить комментарий.
В малом бизнесе этот разрыв особенно заметен: подписку на ИИ можно купить за день, а переписать процесс, регламент и ответственность — за квартал. Пока не считаешь отдельно экономию по каждой операции и цену ошибок, на уровне компании это выглядит как интересный эксперимент, а не как рост производительности.