บริษัท คาดว่าจะมีค่าใช้จ่ายมากขึ้นอันเป็นผลมาจากระบบอิสระที่ดำเนินการไม่ดี
Shapecharge E+ | Getty Images
ความสามารถด้านปัญญาประดิษฐ์กำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วและ บริษัท ทั่วโลกกำลังพยายามอย่างมากที่จะติดตามและใช้เครื่องมือ AI แต่มีผลต่อการดำเนินการที่เลอะเทอะ
ในความเป็นจริง 79% ของ บริษัท ทั่วโลกคาดหวังว่าจะได้รับ “หนี้ AI” อันเป็นผลมาจากเครื่องมืออิสระที่ดำเนินการไม่ดีตามรายงานใหม่ของอาสนะในรัฐ AI ในที่ทำงานซึ่งสำรวจคนงานที่มีความรู้กว่า 9,000 คนทั่วสหรัฐอเมริกาสหราชอาณาจักรออสเตรเลียเยอรมนีและญี่ปุ่น
รายงานเน้นว่า บริษัท ไม่ได้เตรียมตัวและขาดโครงสร้างพื้นฐานและการกำกับดูแลที่จำเป็นในการส่งเสริมความร่วมมือที่ราบรื่นระหว่างพนักงานมนุษย์และตัวแทน AI อิสระ แตกต่างจากการกำเนิด AI ตัวแทนทำหน้าที่อย่างอิสระสามารถเริ่มต้นการกระทำและเรียกคืนงานก่อนหน้านี้ที่พวกเขาทำ ตัวอย่างบางส่วน ได้แก่ ผู้ให้บริการของ OpenAI และ Claude ของมานุษยวิทยา
หนี้ AI เป็นค่าใช้จ่ายในการไม่ใช้ระบบอัตโนมัติที่เพิ่งตั้งขึ้นใหม่ Mark Hoffman ผู้เชี่ยวชาญที่ห้องปฏิบัติการนวัตกรรมการทำงานของ Asana กล่าวกับ CNBC Make It
“ ค่าใช้จ่ายเหล่านั้นอาจเป็นค่าใช้จ่ายเงินพวกเขาอาจสูญเสียเวลาซึ่งเกี่ยวข้องกับเงินมันอาจเป็นหลายสิ่งหลายอย่างที่คุณต้องเลิกทำซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูงจากมุมมองทางการเงิน
รายงานระบุว่าหนี้อาจแสดงให้เห็นถึงความเสี่ยงด้านความปลอดภัยคุณภาพข้อมูลที่ไม่ดีตัวแทน AI ผลกระทบต่ำซึ่งจะเสียเวลาและทรัพยากรสำหรับพนักงานมนุษย์และช่องว่างทักษะการจัดการ
ฮอฟฟ์แมนกล่าวว่านี่ไม่ใช่รายการที่ละเอียดถี่ถ้วนและ “หนี้” อาจดูเหมือนรหัสจำนวนมากที่สร้างโดย AI ที่ไม่ได้ผลหรือเนื้อหาที่สร้างขึ้นโดยไม่มีใครใช้
การวิจัยใหม่จาก BetterUp Labs และ Stanford Social Media Lab ถึงกับพบว่า 40% ของคนงานโต๊ะในสหรัฐอเมริกาได้รับ “เวิร์กแล็ป” ที่สร้างขึ้นโดย Ai-Generated ซึ่งนักวิจัยกำหนดเป็นเนื้อหาที่ดูดี แต่ขาดสารใด ๆ
มันสร้างงานพิเศษเกือบสองชั่วโมงสำหรับผู้ที่พบมันภาษีที่มองไม่เห็น $ 186 ต่อเดือนและได้รับผลกระทบ 9 ล้านเหรียญสหรัฐในการผลิตในหนึ่งปีต่อการวิจัย
“ ตอนนี้มีการลงทุนจำนวนมากเข้ามาในพื้นที่นี้และในที่สุดก็เป็นคำถามว่าการลงทุนเหล่านั้นจะได้รับผลตอบแทนหรือไม่” ฮอฟแมนกล่าว
Henry Ajder ผู้ก่อตั้ง บริษัท ที่ปรึกษา AI Latent Advisory และที่ปรึกษาของรัฐบาลสหราชอาณาจักร Meta และ AI Video Startup Synthesia เน้นย้ำถึงความจำเป็นในการดำเนินการและโครงสร้างที่รอบคอบ
“คนที่เป็น CTOs หรือเจ้าหน้าที่นวัตกรรมคนดีที่ฉันเคยร่วมงานกับคนที่ฉันคิดว่าฉันทำตำแหน่งที่ดีที่สุดที่จะประสบความสำเร็จพวกเขาไม่ได้เคลือบน้ำตาลการหยุดชะงักว่านี่จะมีค่าใช้จ่าย … เช่นเดียวกับการทำใหม่พื้นฐานใด ๆ
'มันไม่ใช่กระสุนเงินวิเศษ'
รายงานของอาสนะพบว่าแม้จะมีการยอมรับ AI เพิ่มขึ้นเป็น 70% ในปี 2568 จาก 52% ในปี 2567 แต่คนงานก็กำลังเผชิญกับความเหนื่อยหน่ายในระดับดิจิตอลที่สูงขึ้น
ความอ่อนเพลียแบบดิจิตอลเพิ่มขึ้นเป็น 84% ในปี 2568 จาก 75% ของปีก่อนในขณะที่ปริมาณงานที่ไม่สามารถจัดการได้เพิ่มขึ้นเป็น 77% ตามรายงาน
Mona Mourshed ผู้ก่อตั้ง Global CEO ของ Generation ซึ่งเป็นองค์กรการจ้างงานในสหรัฐอเมริกากล่าวกับ CNBC ว่าแม้ บริษัท ต่างๆจะเปิดตัวเครื่องมือ AI และส่งเสริมการใช้งานของมันคนงานยังคงดิ้นรนอยู่
“ เหตุผลหลักที่พวกเขากำลังดิ้นรนและเรารู้เรื่องนี้จากการพูดคุยกับศิษย์เก่าของเราคือกรณีการใช้งานสำหรับวิธีการและทำไมคุณควรจะใช้เครื่องมือ AI นี้ในการไหลของงานของคุณมักจะหายไป” Mourshed กล่าว
“ หากไม่มีความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับกรณีการใช้งานที่จะทำให้งานนี้ดีขึ้นโดยเฉพาะเร็วกว่าราคาถูกกว่า … นั่นคือสิ่งที่นำไปสู่การอ่อนเพลียเพราะคุณไม่รู้ว่าผลลัพธ์ที่ตั้งใจไว้คืออะไร” เธอกล่าวเสริม
Mourshed ตั้งข้อสังเกตว่า บริษัท ต่างๆกำลังลงทุนใน AI ด้วยความหวังว่าการทำงานข้ามคืนจะดำเนินการได้ดีขึ้นเร็วขึ้นและถูกกว่า แต่พวกเขาไม่ได้เสนอการฝึกอบรมหรือแนวทางที่จำเป็นเพื่อให้สามารถปรับปรุงได้
“มันไม่ใช่กระสุนเงินที่มีมนต์ขลังและทันใดนั้นมันก็ทำทุกอย่างที่คุณต้องการเมื่อคุณติดตั้ง … มันจะเป็นการเดินทางที่เจ็บปวดมากขึ้นเพื่อให้ได้ประโยชน์เหล่านั้นมากกว่า บริษัท ที่คิดผ่าน”
AI Expert Ajder กล่าวว่ากลยุทธ์ที่ถูกต้องคือการทดสอบการใช้ AI อย่างรอบคอบและสร้างโครงสร้างพื้นฐานรอบ ๆ แทนที่จะรีบเข้าสู่การแข่งขันที่ไม่ได้เตรียมตัวไว้
“ คุณไม่ได้เริ่มต้นด้วยการฝังคุณเริ่มต้นด้วยการนำร่องคุณเริ่มต้นด้วยการกำหนดขอบเขตโดย Sandboxing โดยการทดลองระบบเหล่านี้” เขากล่าว
ซึ่งรวมถึงทุกอย่างตั้งแต่การฝึกอบรมที่ถูกต้องสำหรับพนักงานไปจนถึงการคิดเกี่ยวกับแบบจำลอง AI ที่ธุรกิจอาจต้องการ มันยากที่จะตอบสนองต่อความผิดพลาดหรือความผิดปกติเมื่อไม่มีขั้นตอนในสถานที่
“ ดังนั้นฉันไม่ได้บอกว่าคุณไม่สามารถรับความเสี่ยงได้อย่างรอบคอบเมื่อต้องใช้ AI แต่ต้องคำนวณและต้องมีการกำหนดขอบเขต” Ajder กล่าว
คำแนะนำการอ่านบทความนี้ : บางบทความในเว็บไซต์ ใช้ระบบแปลภาษาอัตโนมัติ คำศัพท์เฉพาะบางคำอาจจะทำให้ไม่เข้าใจ สามารถเปลี่ยนภาษาเว็บไซต์เป็นภาษาอังกฤษ หรือปรับเปลี่ยนภาษาในการใช้งานเว็บไซต์ได้ตามที่ถนัด บทความของเรารองรับการใช้งานได้หลากหลายภาษา หากใช้ระบบแปลภาษาที่เว็บไซต์ยังไม่เข้าใจ สามารถศึกษาเพิ่มเติมโดยคลิกลิ้งค์ที่มาของบทความนี้ตามลิ้งค์ที่อยู่ด้านล่างนี้
ที่มาบทความนี้
