რისთვის ვიყენებთ გენერაციულ AI-ს? ავტომატიზაცია თუ თანამშრომლობა? Claude-ის მონაცემებზე დაფუძნებული პასუხი

ხელოვნური ინტელექტი სულ უფრო მეტად ინერგება სამუშაო პროცესებში, თუმცა მთავარი კითხვა უცვლელი რჩება – ვცვლით AI-თ ადამიანურ შრომას, თუ მასთან თანამშრომლობით ვაძლიერებთ ჩვენს საქმიანობას? კომპანია Anthropic-მა, რომელიც Claude.ai-ს ავითარებს, ჩაატარა კვლევა, სადაც მილიონზე მეტი მომხმარებლის ინტერაქცია გაანალიზდა. მონაცემების ანალიზმა აჩვენა, რომ შემთხვევების 57 პროცენტში ადამიანები AI-სთან ერთად მუშაობენ და მისგან რჩევებს, მიმართულებებს ან კორექტირებებს იღებენ, ხოლო 43 პროცენტში მას მთლიანად ასრულებინებენ დავალებებს.

AI-სთან თანამშრომლობის შემთხვევებში ყველაზე გავრცელებული მიმართულება დავალებების დამუშავებაა, რაც შემთხვევათა 31 პროცენტს მოიცავს. ამ დროს AI ეხმარება ადამიანებს იდეების დახვეწაში, ტექსტების რედაქტირებაში და კონტენტის გაუმჯობესებაში. მაგალითად, AI-ს შეუძლია მომხმარებლის მიერ დაწერილი მარკეტინგული ტექსტი გააუმჯობესოს, მისთვის უფრო დამაჯერებელი ფორმა მისცეს ან დამატებითი მონაცემები შესთავაზოს.

მეორე გავრცელებული მიმართულებაა სწავლის პროცესი, რომელიც შემთხვევათა 23 პროცენტში გამოჩნდა. ადამიანები იყენებენ AI-ს რთული საკითხების გასაგებად, ახსნა–განმარტებებისთვის და ახალი ცოდნის დასაგროვებლად. სტუდენტი AI-ს სთხოვს ისტორიული მოვლენის დეტალურ განხილვას, პროგრამისტი – ალგორითმის მუშაობის ახსნას, ხოლო ბიზნეს ანალიტიკოსი – ეკონომიკური ტენდენციების მოკლე ანალიზს.

მესამე შემთხვევა დადასტურებაა, რომელიც საერთო შემთხვევების მხოლოდ 3 პროცენტს შეადგენს. მომხმარებლები AI-ს სთხოვენ მათ მიერ შესრულებული სამუშაოს გადამოწმებას, იქნება ეს კოდი, სტატისტიკური ანალიზი თუ ტექსტის ლოგიკური სისწორე. მონაცემთა ანალიტიკოსი AI-ს სთხოვს SQL კოდის გადამოწმებას და შესაძლო ხარვეზების აღმოჩენას.

ავტომატიზაციის კატეგორიაში, სადაც მომხმარებლები AI-ს კონკრეტული დავალებების შესრულებას ანდობენ, ყველაზე გავრცელებული გამოყენება ტექნიკური დავალებების შესრულებაა, რომელიც შემთხვევების 27 პროცენტს მოიცავს. მომხმარებლები AI-ს იყენებენ კონკრეტული ინსტრუქციებისთვის, მაგალითად, ტექსტის გადაყვანისთვის გარკვეულ ფორმატში, შაბლონური წერილების ან ანგარიშების გენერირებისთვის.

მეორე მნიშვნელოვანი შემთხვევაა შეცდომების გამოსწორება, რომელიც საერთო შემთხვევების 15 პროცენტს შეადგენს. პროგრამისტები და მონაცემთა ანალიტიკოსები AI-ს ხშირად სთხოვენ კოდის ან ტექნიკური პროცესების დიბაგინგს. მომხმარებელი უგზავნის პროგრამის ნაწილს და ითხოვს, რომ AI შეცდომის მიზეზი მოძებნოს და შესაძლო გამოსწორების ვარიანტები შესთავაზოს.

ეს მონაცემები აჩვენებს, რომ ჯერ-ჯერობით AI უფრო მეტად ასრულებს დამხმარე როლს, ვიდრე სრულად ცვლის ადამიანურ სამუშაოს. მიუხედავად იმისა, რომ ავტომატიზაციას მნიშვნელოვანი წილი უკავია, თანამშრომლობის ელემენტი კვლავ დომინანტური რჩება. თანამშრომლობა და დავალებების ერთად შესრულება იმაზე მეტყველებს, რომ მომხმარებლები AI-ს არა როგორც სამუშაოს სრულად შემცვლელ ტექნოლოგიას, არამედ როგორც ინტელექტუალურ ასისტენტს აღიქვამენ, რომელიც პროცესს უფრო მოქნილს და ეფექტიანს ხდის. საინტერესო იქნება, შეინარჩუნებს თუ არა AI ამ როლს მომავალშიც, თუ ტექნოლოგიის განვითარებასთან ერთად მისი ფუნქციები უფრო მეტად ავტომატიზაციისკენ გადაიწევს.