AI WORLD HQ
Egy kis léptékben elindított próba sok mindent megmutathat egy cégnek, mielőtt nagyobb összeget költene. Ha csapatot vezetsz, vagy új szoftverekről hozol döntéseket, egy vállalat próbaprojektje megmutathatja, hogyan érdemes gondolkodni az AI munkahelyi használatáról.
Mit állít a bejelentés?
A Credit Saison, amely maga számolt be az eredményről, azt állítja, hogy a ChatGPT Enterprise próbája 954%-os megtérülést (ROI-t) hozott. A bejelentés szerint a vezetők és a dolgozók együtt dolgoztak azon, hogy a próbából az egész vállalatnál bevezetett használat legyen. Ez azt jelenti, hogy az emberek a szolgáltatást a szokásos munkájuk részeként ténylegesen használni kezdik, nem csak egyszer kipróbálják.
Ennyi derül ki a cég saját bejelentéséből. Nem írják le, meddig tartott a próba, hányan vettek benne részt, vagy hogyan számolták ki az adatot. Ezek a részletek fontosak, ezért tartsd őket szem előtt, amikor bármilyen megtérülési adatot olvasol.
Hogyan értelmezd a megtérülési adatokat?
A megtérülés (ROI, vagyis return on investment) egyszerű módja annak, hogy megmérd, megtérült-e egy befektetés. A megszerzett értékből kivonod a ráfordítást, majd elosztod a ráfordítással. Ha megszorzod 100-zal, megkapod a százalékos értéket.
- A nulla százalék azt jelenti, hogy pontosan annyit kaptál vissza, amennyit befektettél.
- A 100 százalék azt jelenti, hogy megdupláztad a pénzedet.
- A 954 százalék azt jelenti, hogy a nettó nyereség körülbelül kilenc és félszerese volt a költségnek.
Van azonban egy fontos bökkenő. Az eredmény teljesen attól függ, hogyan mérik az „értéket”. A megtakarított időt, az elkerült hibákat és az elvégzett többletmunkát is bele lehet számítani, de mindegyiknél szükség van mérlegelésre. Ezért önmagában egy százalékos adat kevesebbet mond, mint elsőre gondolnád. Kérdezd meg, mit számoltak bele, és hogyan.
Miért fontos a „próba” és a „bevezetett használat”?
A próba egy kisebb teszt még a szélesebb körű bevezetés előtt. A célja, hogy korlátozott környezetben kiderüljön, mi működik, így később jobb döntést hozhatsz. A Credit Saison bejelentése a teszt utáni lépésre helyezi a hangsúlyt: arra, hogy a vállalat többi része is használni kezdje a szolgáltatást.
A bevezetett használat gyakran nehezebb, mint maga a teszt. Az embereknek megvannak a szokásaik, kérdéseik és a munkájukkal kapcsolatos aggodalmaik. A cég bejelentése szerint a vezetők és a dolgozók is segítettek megvalósítani ezt a változást, de nem részletezi, pontosan milyen lépéseket tettek.
Mit jelent ez neked?
- Ha csapatot vezetsz: Mielőtt bevezetsz egy AI-eszközt, döntsd el, hogyan méred majd a sikert. Válassz ki egy-két feladatot, jegyezd fel, most mennyi időt vesznek igénybe, majd egy próbaidőszak után mérd meg újra.
- Ha alkalmazottként dolgozol: Kérdezd meg, milyen problémát kell megoldania az új eszköznek. Ha meg tudsz nevezni egy feladatot, amelyben segít, többet hozhatsz ki belőle, és érdemibb visszajelzést adhatsz.
- Ha most ismerkedsz vele: Próbáld ki az AI-t egyetlen kisebb, rutinszerű feladaton, amelyet amúgy is elvégzel, például egy rövid e-mail megfogalmazásán vagy egy megbeszélés jegyzeteinek összefoglalásán. Hasonlítsd össze az eredményt azzal, ahogyan korábban csináltad.
- Ha már használod: Oszd meg, mit tanultál egy kollégáddal, és hasonlítsátok össze a tapasztalataitokat egy feladattal kapcsolatban. Egy közös próba alapján könnyebb véleményt alkotni, mint egyetlen ember tapasztalatából.
Összegzés
A nagy szám figyelemfelkeltő, de a bejelentés legtanulságosabb része az általa bemutatott folyamat: kezdd kicsiben, mérj, majd vond be az embereket. A 954%-os adat forrása maga a cég, ezért kezeld a Credit Saison állításaként, ne pedig a vállalkozásod számára garantált eredményként. A következő lépés egyszerű: válassz ki egy ismétlődő feladatot a csapatodban, mérd meg ezen a héten, és még azelőtt döntsd el, mit jelentene a „jobb” eredmény, hogy kipróbálnál rajta bármilyen AI-eszközt.