Nous présentons des preuves de la façon dont l'IA générative modifie les modèles de travail des travailleurs du savoir en utilisant des données à partir d'une expérience sur le terrain randomisée de 6 mois. La moitié des 6 000 employés de l'étude ont eu accès à un outil d'IA génératif qui a été intégré aux applications qu'ils ont déjà utilisées pour les rapports électroniques, la création de documents et les réunions. Nous constatons que l'accès à l'outil d'IA au cours de la première année de sa publication a principalement influencé les comportements qui pourraient être modifiés indépendamment, et non des comportements qui nécessitaient une coordination pour changer: les travailleurs qui ont utilisé l'outil ont passé 3 heures de moins ou 25% de temps en moins pour les rapports électroniques par semaine (intention de traiter les estimations) et semblaient terminer le temps.
Cela vient d'un nouveau journal d'Eleanor Wiske Dillon, Sonia Jaffe, Nicole Immorlica et Christopher Stanton à propos de l'excellent Kevin Lewis. Dans les premiers stades de l'IA forte, de nombreux bénéfices sont réalisés dans les économies de temps. Par exemple, je peux effectuer de nombreuses tâches de recherche plus rapidement, mais cela n'améliore pas la qualité du produit final, qui est toujours limité par mon talent, pas par les compétences de l'IA. Cela rend difficile de voir ou d'estimer les bénéfices de l'IA. Supposons que cela sauve chacun de nous quarante minutes par jour – est-ce une grande ou une petite victoire? Que fera exactement de cette fois? Travaillez-vous plus? Vaut-il la peine qui est bien mesuré par les taux de salaire en vigueur?
Le post -Ki- et la temporisation sont apparus pour la première fois dans la révolution Edge.
#temps
