Laporan Institut Teknologi Massachusetts menyinggung pemahamannya: Kemacetan Bayangan Kecerdasan Buatan

Statistik yang paling banyak dimulainya adalah lagi Dengan laporan Dia sangat dipahami. Sementara terompet menjadi berita utama “”95 % pilot kecerdasan buatan gagalLaporan ini sebenarnya mengungkapkan sesuatu yang lebih jelas: adopsi teknologi lembaga tercepat dan paling sukses dalam sejarah perusahaan terjadi di bawah hidung eksekutif.

Studi ini, yang dikeluarkan minggu ini oleh Massachusetts Institute of Technology Proyek NandaKecemasan di media sosial dan lingkaran bisnis, seperti yang dijelaskan banyak orang sebagai bukti bahwa kecerdasan buatan gagal memenuhi janjinya. Tapi membaca lebih dekat Laporan 26 halaman Ini menceritakan kisah yang sangat berbeda – kisah adopsi teknologi di tingkat pangkalan populer yang merevolusi karya itu dengan tenang sementara inisiatif perusahaan tersandung.

Para peneliti menemukan bahwa 90 % karyawan secara teratur menggunakan alat kecerdasan buatan untuk bekerja, meskipun hanya 40 % dari perusahaan mereka yang memiliki langganan resmi kecerdasan buatan. “Sementara hanya 40 % perusahaan mengatakan mereka telah membeli langganan resmi LLM, pekerja telah diberitahu lebih dari 90 % perusahaan yang telah kami sertakan dalam penggunaan alat intelijen buatan pribadi secara teratur untuk tugas kerja.” “Sebenarnya, hampir setiap orang digunakan dalam beberapa bentuk untuk bekerja.”

Bagaimana Karyawan Melanggar Simbol Kecerdasan Buatan sementara Pejabat Eksekutif tersandung

Para peneliti telah menemukan Institut Teknologi Massachusetts apa yang mereka sebut “ekonomi bayangan kecerdasan buatan” di mana pekerja menggunakan akun chatgpt pribadi, kontribusi Claude dan alat konsumen lainnya untuk menangani sebagian besar fungsinya. Studi ini menemukan bahwa karyawan ini tidak hanya mencoba – mereka menggunakan Amnesty International “komplikasi sehari setiap hari beban pekerjaan mingguan.”

Adopsi bawah tanah ini mengungguli penyebaran awal e -mail, smartphone, dan komputasi awan di lingkungan perusahaan. Seorang pengacara diadaptasi Dengan laporan Contoh polanya: Lembaganya telah menginvestasikan $ 50.000 dalam alat analisis kontrak intelijen buatan khusus, namun itu terus digunakan chatgpt untuk merumuskan pekerjaan karena “perbedaan kualitas dasar dalam kualitas. ChatGPT terus -menerus menghasilkan output yang lebih baik, meskipun penjual mengklaim menggunakan teknologi dasar yang sama.”

Pola ini diulangi di seluruh industri. Sistem perusahaan digambarkan sebagai “rapuh, insinyur atau tidak terbatas dengan alur kerja yang sebenarnya”, sementara alat AI konsumen memenangkan “fleksibilitas, keakraban, dan manfaat langsung.” Sebagai pejabat senior informasi mengatakan kepada para peneliti: “Kami telah melihat lusinan penawaran eksperimental tahun ini. Mungkin satu atau dua sangat berguna. Sisanya adalah sampul ilmiah atau proyek.”

Tingkat kegagalan 95 % yang mendominasi berita utama utama secara khusus berlaku untuk solusi AI untuk lembaga yang dialokasikan – Komite Perusahaan Sistem Mahal dari Penjual atau Konstruksi secara internal. Alat -alat ini gagal karena mereka tidak memiliki apa yang oleh para peneliti disebut Institut Teknologi Massachusetts “belajar”.

Studi ini menemukan bahwa sebagian besar sistem kecerdasan buatan perusahaan “tidak mempertahankan komentar, beradaptasi dengan konteks atau meningkat dari waktu ke waktu.” Pengguna mengeluh bahwa alat lembaga “tidak belajar dari catatan kami” dan membutuhkan “banyak konteks tangan yang diperlukan setiap kali.”

Alat konsumen seperti ChatGPT berhasil karena mereka merasakan respons dan fleksibilitas, meskipun mereka mengatur ulang dengan setiap percakapan. Alat foundation kaku dan tetap, dan membutuhkan persiapan skala besar untuk setiap penggunaan.

Kesenjangan pembelajaran menciptakan hierarki aneh di preferensi pengguna. Untuk tugas cepat seperti email dan analisis dasar, 70 % pekerja kecerdasan buatan lebih suka kolega manusia. Tetapi untuk pekerjaan yang kompleks, 90 % masih menginginkan manusia. Garis pemisahan tidak cerdas – itu adalah memori dan kemampuan untuk beradaptasi.

Miliar dolar dalam ledakan produktivitas tersembunyi terjadi di bawah radarnya

Jauh dari menunjukkan kegagalan kecerdasan buatan, ekonomi bayangan mengungkapkan keuntungan produktivitas besar yang tidak muncul dalam standar perusahaan. Pekerja telah menyelesaikan tantangan integrasi yang menderita inisiatif resmi, membuktikan bahwa kecerdasan buatan bekerja ketika diimplementasikan dengan benar.

“Ekonomi ini menjelaskan bahwa individu dapat berhasil melintasi Genai ketika mengakses alat yang fleksibel dan responsif,” laporan itu menjelaskan. Beberapa perusahaan mulai perhatian: “Organisasi yang berpikiran depan mulai menjembatani kesenjangan ini dengan belajar menggunakan naungan dan menganalisis alat pribadi yang memberikan nilai sebelum membeli alternatif untuk lembaga.”

Keuntungan produksi nyata adalah nyata dan terukur, hanya tersembunyi dari akuntabilitas perusahaan tradisional. Pekerja mengotomatiskan tugas rutin, mempercepat penelitian, dan menyederhanakan komunikasi – semua ini sementara anggaran intelijen buatan resmi dari perusahaan mereka tidak mengarah pada sedikit pengembalian.

Mengapa Membeli Bangunan Ritme: Kemitraan Eksternal sering kali berhasil

Tantangan lain yang menemukan tantangan teknologi tradisional: perusahaan harus berhenti mencoba membangun kecerdasan buatan secara internal. Kemitraan eksternal dengan penjual intelijen buatan mencapai 67 % waktu, dibandingkan dengan 33 % untuk alat yang dibangun secara internal.

Aplikasi yang paling sukses berasal dari lembaga yang “berurusan dengan perusahaan -perusahaan baru dari kecerdasan buatan hingga penjual perangkat lunak dan lebih banyak lagi seperti penyedia layanan bisnis”, yang mereka miliki pada hasil operasional alih -alih standar teknis. Perusahaan -perusahaan ini menuntut alokasi yang mendalam dan peningkatan berkelanjutan alih -alih ilustrasi yang menyenangkan.

“Terlepas dari kebijaksanaan tradisional bahwa lembaga menolak sistem kecerdasan buatan, sebagian besar tim dalam wawancara kami telah menyatakan kesediaan mereka untuk melakukannya, asalkan manfaatnya jelas dan pegangannya sudah ada.” Kuncinya adalah kemitraan, bukan hanya membeli.

Tujuh industri menghindari kekacauan sebenarnya pintar

Laporan Massachusetts Institute menemukan bahwa hanya sektor teknologi dan media yang menunjukkan perubahan struktural yang berarti dari kecerdasan buatan, sementara tujuh industri utama – termasuk perawatan kesehatan, pembiayaan dan manufaktur – menunjukkan “perubahan besar tetapi signifikan atau tidak ada struktural.”

Pendekatan yang diukur ini bukan kegagalan – itu adalah kebijaksanaan. Industri yang menghindari gangguan dipelajari dalam implementasi daripada bergegas untuk berubah. Dalam perawatan kesehatan dan energi, “Sebagian besar eksekutif tidak mencapai diskon saat ini atau yang diharapkan dalam pekerjaan selama lima tahun ke depan.”

Teknologi dan media bergerak lebih cepat karena dapat menyerap lebih banyak risiko. Lebih dari 80 % eksekutif di sektor -sektor ini berharap bahwa pekerjaan akan menurun dalam waktu 24 bulan. Industri lain membuktikan bahwa adopsi kecerdasan buatan yang sukses tidak memerlukan revolusi dramatis.

Perhatian perusahaan mengalir secara signifikan menuju aplikasi penjualan dan pemasaran, yang memperoleh sekitar 50 % dari anggaran kecerdasan buatan. Tetapi pendapatan tertinggi berasal dari otomatisasi kantor belakang yang tidak menyenangkan yang mendapat sedikit perhatian.

“Beberapa penghematan biaya paling menarik yang kami dokumentasikan berasal dari otomatisasi kantor belakang,” temukan para peneliti. Perusahaan telah menyediakan 2 hingga 10 juta dolar per tahun dalam layanan pelanggan dan pemrosesan dokumenter dengan membatalkan kontrak untuk sumber eksternal operasi komersial, dan mengurangi biaya eksternal eksternal sebesar 30 %.

Keuntungan ini datang “tanpa mengurangi tenaga kerja material”, mencatat penelitian. “Alat akselerasi kerja, tetapi mereka tidak mengubah struktur atau anggaran tim. Sebaliknya, pengembalian investasi muncul dari pengeluaran eksternal yang rendah, menghilangkan kontrak BPO, memotong biaya agensi, dan mengganti penasihat mahal dengan kemampuan internal Amnesty International.”

Amnesty International Revolution berhasil – satu karyawan pada saat yang sama

Hasil Institut Teknologi Massachusetts tidak menunjukkan kegagalan kecerdasan buatan. Amnesty International menunjukkan kesuksesan yang begitu baik sehingga karyawan telah melamar kepada majikan mereka. Teknologi bekerja; Perusahaan membeli no.

Para peneliti telah mengidentifikasi “persimpangan divisi Genai” dengan berfokus pada alat yang terintegrasi secara mendalam saat beradaptasi dari waktu ke waktu. “Pergeseran dari konstruksi ke pembelian, bersama dengan munculnya prosumer dan kemunculan agen, menciptakan peluang yang belum pernah terjadi sebelumnya bagi penjual yang secara signifikan dapat menyediakan sistem kecerdasan buatan yang terintegrasi.”

95 % pilot AI merujuk pada lembaga yang gagal menuju solusi: belajar dari 90 % pekerja yang telah menemukan bagaimana kecerdasan buatan bekerja. Seperti yang dikatakan oleh salah satu CEO manufaktur: “Kami memperlakukan beberapa kontrak lebih cepat, tetapi hanya ini yang telah berubah.”

Otoritas Eksekutif ini tidak ada dalam citra terbesar. Mengobati kontrak lebih cepat – dikalikan dengan jutaan pekerja dan ribuan tugas harian – adalah jenis produktivitas bertahap dan berkelanjutan yang menentukan adopsi teknologi yang sukses. Revolusi Kecerdasan Buatan tidak gagal. Dia dengan tenang berhasil, satu percakapan chatgpt sekaligus.

Visi harian tentang kasus penggunaan bisnis dengan VB setiap hari

Jika Anda ingin membujuk bos Anda di tempat kerja, Anda telah membahas VB setiap hari. Kami memberi Anda prioritas jurnalistik internal atas apa yang dilakukan perusahaan dengan kecerdasan buatan kebidanan, dari transformasi organisasi hingga operasi penerbitan praktis, sehingga Anda dapat berbagi visi pengembalian investasi maksimum.

Baca Kebijakan Privasi Kami

Terima kasih telah berlangganan. Periksa lebih banyak buletin VB di sini.

Terjadi kesalahan.