최근의 연구에 따르면 작업 시나리오에서 인공 지능 (AI)의 놀라운 잠재력이 밝혀졌습니다. 연구에 따르면 AI를 사용하는 개인은 업무 수행에서 전통적인 2 인 팀과 일치 할 수 있습니다. 이 연구는 하루 종일 워크숍에서 여러 비즈니스 단위에 대한 제품 아이디어를 개발 한 776 Procter & Gamble 전문가가 참여했습니다. 이 연구는 참가자를 두 그룹으로 나누었습니다. 하나는 비즈니스 전문가와 기술 전문가의 팀이었고 다른 하나는 별도의 개인이었습니다. 그중 팀과 개인의 절반은 GPT-4 및 GPT-4O에 액세스 할 수 있습니다.
이미지 소스 참고 : 이미지는 AI에 의해 생성되며 이미지 공인 서비스 제공 업체 Midjourney
연구 결과에 따르면 AI가없는 팀은 개인보다 더 나은 성과를 거두었으며 24%로 이어졌습니다. 그러나 AI를 사용하는 개인은 성능을 37%향상시켜 AI가없는 팀과 동일한 수준에 도달했습니다. 또한 AI를 사용하는 팀의 전체 성능은 39%증가했지만 개별 AI 사용의 차이는 통계적으로 유의하지 않았습니다. AI를 사용하는 팀은 특히 고품질 솔루션을 생성하는 데 특히 뛰어납니다. 이는 고품질 솔루션의 기회를 세 배로 늘릴 수 있습니다.
이 연구는 또한 AI를 사용하는 팀이 12%에서 16% 더 빠르게 작동하며 더 길고 더 자세한 솔루션을 제공 할 수 있음을 발견했습니다. AI 생성 컨텐츠의 75% 이상이 그룹 내에서 유지되어 AI가 팀워크의 생산성을 크게 향상 시켰음을 보여줍니다.
연구 결과에 따르면 AI 기술은 다른 전문가 간의 격차 균형을 유지할 수 있습니다. AI가 없으면 기술 전문가는 일반적으로 기술 솔루션에 중점을 두는 반면 영업 전문가는 시장에 더 집중합니다. AI의 지원으로 양측은보다 포괄적 인 제안을 시작했습니다. 이 효과는 AI를 사용한 후 숙련 된 팀원과 동일한 수준으로 수행하는 숙련 된 제품 개발자들 사이에서 특히 분명합니다.
일반적인 기술이 스트레스를 가져 오는 가정과는 달리, 참가자들은 AI를 사용할 때 열정과 활력과 같은 더 긍정적 인 감정을 느꼈지만 불안과 좌절은 크게 줄었습니다. 연구원들은 회사가 생산성 도구뿐만 아니라 추가 팀 구성원으로 AI를 다시 방문 할 것을 제안합니다.
그러나이 연구는 또한 몇 가지 제한 요인을 지적합니다. 연구 설계는 주로 챗봇으로 사용되기 때문에 AI의 잠재력을 제한 할 수 있으며 채팅은 빠른 개념에서 잘 수행되지만 솔루션의 품질은 부분적으로 운과 사용자 전문 지식에 달려 있습니다. 또한 복잡한 실제 기업 환경에서 연구 된 1 일 워크숍 형식은 실제 작업을 완전히 반영하지 못했습니다.
핵심 사항 :
AI를 사용하는 개인은 업무 성과에서 2 인 팀과 일치 할 수 있습니다.
AI 기술은 팀 작업 효율성을 향상시키고보다 고품질 솔루션을 생성 할 수 있습니다.
AI는 도구 일뿐 만 아니라 팀워크와 지식 공유를 촉진 할 수있는 팀원이어야합니다.