"Sztuczna inteligencja rodzi, człowiek leczy": formuła, która rewolucjonizuje produktywność

‍

Wyobraźmy sobie kierownika, który w ciągu jednego poranka musi wybrać między 50 różnymi kreatywnymi propozycjami kampanii reklamowej, ocenić 30 CV na wolne stanowisko i zdecydować między dziesiątkami dostawców dla nowego projektu. Pod koniec dnia nawet wybór tego, co zjeść na obiad, może wydawać się przeszkodą nie do pokonania.

‍

Witamy w świecie zmęczenie decyzjami - zjawisku, które staje się coraz bardziej powszechne w erze cyfrowej, ale dla którego pojawia się sprzeczne z intuicją rozwiązanie.

‍

Czym jest zmęczenie decyzyjne?

Zmęczenie decyzjami to dobrze udokumentowane zjawisko psychologiczne, które opisuje pogorszenie jakości decyzji po długiej sesji dokonywania wyborów. Podejmowanie decyzji wiąże się z procesami poznawczymi, które mogą męczyć mózg, podobnie jak praca fizyczna męczy ciało.

‍

Nie jest to po prostu kwestia "zmęczenia" koniecznością podejmowania decyzji, ale rzeczywistego wyczerpania zasobów poznawczych, które prowadzi do trzech możliwych konsekwencji:

1. Paraliż decyzyjny: niezdolność do podejmowania jakichkolwiek decyzji
2. Impulsywne decyzje: pochopne wybory mające na celu "pozbycie się" ciężaru podejmowania decyzji
3. Prokrastynacja: ciągłe odkładanie decyzji na później

Uwaga: Ważne jest, aby wiedzieć, że badania nad zmęczeniem decyzyjnym są obecnie przedmiotem dyskusji. Ostatnie badania kwestionują istnienie tego efektu, sugerując, że może to być"samospełniająca się przepowiednia".

‍

‍

Ukryty wpływ na biznes

Zmęczenie decyzjami to nie tylko problem indywidualny - ma ono poważne konsekwencje dla wyników firmy. Jak wskazują badania, "może ono prowadzić do gorszej jakości decyzji, zmniejszonej produktywności i zwiększonego poziomu błędów, a wszystko to może zaszkodzić wynikom finansowym firmy".

‍

Konkretne przykłady w świecie pracy

Menedżer Oberato: Menedżer zarządzający zarówno relacjami z klientami, jak i zarządzaniem zapasami musi podejmować niezliczone mikrodecyzje w ciągu dnia, od ustalania priorytetów żądań klientów po poziomy zamówień. Każda decyzja, choćby najmniejsza, kumuluje obciążenie poznawcze.

‍

Wyczerpany menedżer treści: zespół marketingowy, który co tydzień musi wybierać spośród setek opcji kreatywnych generowanych przez sztuczną inteligencję, może zostać sparaliżowany wyborem zamiast wzmocniony przez technologię.

‍

Era obfitości wyboru i paradoks sztucznej inteligencji

Problem ten nasilił się w erze sztucznej inteligencji generatywnej. Według raportu Gartnera z 2023 r., "liczba dzieł sztuki i kreatywnych dzieł generowanych przez sztuczną inteligencję wzrosła czterokrotnie od 2020 r., a treści generowane przez sztuczną inteligencję mają stanowić 30 procent wszystkich treści cyfrowych do 2025 r.".

‍

To, co miało być narzędziem wsparcia, często stało się źródłem nadmiaru informacji. Jak wyznał jeden z CMO z listy Fortune 500: "Kiedyś narzekałem, że nie mam wystarczająco kreatywnego kierunku. Teraz mam 50 realnych opcji dla każdej kampanii i spędzam więcej czasu na wyborze niż na tworzeniu".

‍

Tradycyjna odpowiedź: kurator AI (model 1.0)

Pierwszą odpowiedzią na ten problem było opracowanie zautomatyzowanych kuratorów AI - systemów zaprojektowanych do filtrowania i wybierania istniejących treści bez bezpośredniej interwencji człowieka.

Przykłady "tradycyjnego" modelu

Media i dziennikarstwo: The Washington Post wykorzystuje systemy sztucznej inteligencji do selekcjonowania i polecania artykułów, dostosowując treści do indywidualnych preferencji czytelników.

‍

Sektor muzealny: Rijksmuseum w Amsterdamie wdrożyło sztuczną inteligencję do digitalizacji i kuratorowania swojej ogromnej kolekcji. Projekt "Operation Night Watch" wykorzystał sztuczną inteligencję do pomocy w renowacji i badaniu kultowego obrazu Rembrandta.

‍

Innowacja kulturowa: Muzeum Sztuki Nasher na Uniwersytecie Duke'a eksperymentowało z ChatGPT, aby kuratorować całą wystawę z kolekcji muzeum.

‍

The Limits of Model 1.0

Przykłady te, choć interesujące, opierają się na ograniczonym paradygmacie: sztucznej inteligencji wybierającej treści tworzone głównie przez ludzi. Jest to model reaktywny, który dobrze sprawdza się w przypadku kolekcji historycznych lub istniejących treści, ale staje się nieefektywny, gdy sztuczna inteligencja może generować treści znacznie szybciej niż może je wybierać.

‍

‍

Nowy paradygmat: "AI generuje, człowiek leczy" (Model 2.0)

Pojawia się znacznie bardziej wydajne i potężne podejście: pozwól sztucznej inteligencji robić to, co robi najlepiej (szybko generować), a ludziom to, co robią najlepiej (oceniać jakościowo).

‍

Dlaczego ten model jest lepszy

‍

Optymalna specjalizacja: Sztuczna inteligencja może analizować tysiące źródeł 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, odkrywając i analizując treści i źródła szybciej niż mógłby to zrobić człowiek, podczas gdy ludzie przodują w "zapewnianiu unikalnego elementu ludzkiego, więzi emocjonalnej i krytycznego myślenia".

‍

Szybkość i kontrola: Sztuczna inteligencja generuje treści z prędkością niemożliwą dla ludzi, podczas gdy ludzka kuratela utrzymuje kontrolę jakości i strategiczny kierunek.

‍

Rzeczywiste przykłady Modelu 2.0

‍

Automatyzacja marketingu: Zgodnie z dokumentami Social Media Examiner, najbardziej zaawansowane zespoły tworzą"zautomatyzowane przepływy pracy, które łączą wyzwalacze z asystentami AI i miejscami docelowymi", gdzie AI generuje, podczas gdy ludzie są kuratorami treści.

‍

Aplikacje dla przedsiębiorstw: IBM informuje, że "zespoły marketingowe mogą wykorzystywać te narzędzia do burzy mózgów, tworzenia szkiców i wydajnego tworzenia wysokiej jakości treści", ale podkreśla, że "należy wprowadzić wytyczne, ponieważ treści generowane przez sztuczną inteligencję mogą być pozbawione oryginalności, kreatywności i głębi emocjonalnej".

‍

Studium przypadku: tworzenie tego artykułu

Dynamika "AI rodzi, człowiek leczy" wyłania się z samego procesu tworzenia tego artykułu. Podczas procesu badawczego i pisania miał miejsce dokładnie taki przepływ pracy:

‍

Faza generatywna (AI): System AI szybko generował wolumeny badań z dziesiątek źródeł, tworząc treści, cytaty i analizy w ciągu kilku minut.

‍

Faza kuratorska ("człowiek"): Kurator natychmiast zidentyfikowany:

• Niezweryfikowane informacje: Rozpoznanie nieistniejących lub nieprawdziwych informacji we wstępnym wyszukiwaniu.
• Wybór jakościowy: Priorytet źródeł akademickich i weryfikowalnych studiów przypadku
• Kierunek strategiczny: Decyzja o obaleniu narracji i zaproponowaniu modelu 2.0 jako nadrzędnego.
• Kontrola jakości: Upewnij się, że argumentacja jest spójna i poparta dowodami.

Rezultat: Znacznie dokładniejsze i bardziej angażujące treści niż te, które sztuczna inteligencja wyprodukowałaby samodzielnie, stworzone w ułamku czasu potrzebnego na ręczne wyszukiwanie.

‍

Strategie wdrażania Modelu 2.0

1. Przedefiniowanie ról w zespole

Jak wskazuje Content Marketing Institute, firmy muszą strategicznie zdecydować, gdzie wdrożyć generatywną sztuczną inteligencję: czy powinna ona wzmocnić istniejące mocne strony zespołu, czy też zrekompensować jego niedociągnięcia?

‍

2. Ustrukturyzowane przepływy pracy

Wdrażaj procesy, w których "sztuczna inteligencja zajmuje się ciężką pracą, podczas gdy ludzcy twórcy koncentrują się na opowiadaniu historii i budowaniu autentycznych relacji".

‍

3. Ciągła kontrola jakości

Utrzymanie jakości i wiarygodności oznacza dodanie warstw ulepszeń do szkiców tworzonych przez sztuczną inteligencję pod kątem znaczenia, niuansów i tonu - rzeczy, których sztuczna inteligencja nie może zapewnić sama ".

‍

4. Specjalizacja AI

Używaj "sztucznej inteligencji jako narzędzia do usprawniania procesów pracy, ale zawsze włączaj ludzką kreatywność, aby dodać osobisty charakter".

‍

Przyszłość: od twórców do strategów

Tak jak sztuczna inteligencja sprawia, że produkcja treści staje się bardziej dostępna niż kiedykolwiek wcześniej, tak zdolność do wyróżnienia się staje się paradoksalnie bardziej wartościowa. Twórcy stają przed wyborem: konkurować na ilość, wykorzystując sztuczną inteligencję do produkcji większej ilości treści, lub skupić się na kuratorstwie i autentyczności, aby wyróżnić się w rosnącym cyfrowym szumie.

‍

Opinie na ten temat nie są jednak jednomyślne. Niektórzy twórcy postrzegają sztuczną inteligencję jako sprzymierzeńca, który uwalnia czas na strategię i kreatywność koncepcyjną, pozwalając im skupić się na opowiadaniu historii i budowaniu społeczności.

Inni obawiają się, że automatyzacja produkcji całkowicie zdewaluuje ich pracę, sprawiając, że lata doświadczenia technicznego staną się nieistotne.

Inni twierdzą, że prawdziwa wartość będzie leżeć w zdolności do organizowania sztucznej inteligencji jako narzędzia, zmieniając twórców w "cyfrowych reżyserów", a nie tylko producentów treści.

‍

Nowa kluczowa kompetencja

W modelu 2.0 najcenniejszą umiejętnością nie jest już szybkość produkcji (sztuczna inteligencja jest szybsza), ale jakość oceny kuratorskiej. Bez ludzkiego nadzoru przed i po użyciu generatywnej sztucznej inteligencji, ryzykujesz generyczne, gotowe, pomijane treści, których nikt nie chce czytać.

‍

Wnioski: Era inteligentnej opieki

Zmęczenie decyzjami jest jednym z nieoczekiwanych wyzwań ery cyfrowej, ale jego rozwiązanie nie polega na ograniczaniu innowacji. Tradycyjny model AI curation (1.0) - w którym AI wybiera istniejące treści - był ważnym, ale niewystarczającym pierwszym krokiem.

‍

Przyszłość należy do modelu 2.0: "AI rodzi, człowiek leczy". Podejście to uznaje, że:

• Sztuczna inteligencja wyróżnia się szybkim generowaniem i wolumenem
• Ludzie wyróżniają się oceną jakościową i kierunkiem strategicznym.
• Połączenie tych dwóch systemów jest wykładniczo potężniejsze niż pojedynczy system

Lekcja meta: Samo stworzenie tego artykułu doskonale ilustruje omawianą zasadę. Sztuczna inteligencja początkowo wygenerowała zalew informacji - dokładnych i niedokładnych zmieszanych razem. Zamiast pozostawić czytelnikowi nawigację po tym przeciążeniu (powodując zmęczenie decyzyjne), "ludzki" kurator wybrał, zweryfikował i uporządkował tylko najbardziej istotne i wiarygodne informacje.

‍

W świecie, w którym informacji jest pod dostatkiem, prawdziwą umiejętnością nie jest już generowanie opcji, ale wiedza, jak wybrać te właściwe. Przyszłość nie leży w sztucznej inteligencji zastępującej ludzi, ani w ludziach konkurujących ze sztuczną inteligencją - to specjalizacja oparta na współpracy, w której każdy robi to, co potrafi najlepiej.

‍

Przyszłość należy do tych, którzy potrafią zaaranżować, a nie tylko do tych, którzy potrafią tworzyć.

Niniejszy artykuł opiera się na badaniach opublikowanych przez wiodące instytucje akademickie i organizacje w dziedzinie sztucznej inteligencji, ze szczególnym uwzględnieniem badań dotyczących przepływów pracy opartych na współpracy między sztuczną inteligencją a człowiekiem oraz wdrażania sztucznej inteligencji w procesach podejmowania decyzji biznesowych.