A mesterséges intelligencia által vezérelt alibizés egyre inkább elterjedt az irodai környezetben.

A workslop, vagyis a munka és a magánélet határainak elmosódása, számos hátrányt rejteget, melyeket egy friss amerikai kutatás konkrét adatokkal világított meg.

Az MI-megoldások szolgáltatói gyakran a soha nem látott hatékonyság ígéretével próbálják népszerűsíteni termékeiket. Azonban, amikor a gyakorlatban alkalmazzák ezeket az algoritmusokat, sok esetben kiderül, hogy a várt látványos fejlődés helyett inkább a problémák halmozódnak fel.

A Harvard Business Review és a BetterUp Labs több mint 1100 teljes munkaidős alkalmazottat kérdezett meg az Egyesült Államokban a mesterséges intelligenciához köthető munkahelyi szituációkról. A válaszadók 40 százaléka mondta azt, hogy csak az elmúlt egy hónapban kapott olyan anyagot, amely első ránézésre rendben volt, de amint kicsit megkapargatták a felszínt, kiderült, hogy az egy generatív algoritmus által összedobált és behallucinált valami. Utóbbi ellenőrzése és javítása pedig gyakran több időt és energiát emésztett fel, mint az elejéről rendesen megcsinálni a kérdéses munkát.

Hamar munka ritkán jó

A kutatók már elnevezték ezt a jelenséget: a "workslop" a látszatmunka klasszikus példája. A technológia fejlődése révén a lógós kollégák egyre magasabb szinten űzik ezt a gyakorlatot, és képesek olyan, első ránézésre teljesen hitelesnek tűnő, ám valójában hibákban és ellentmondásokban gazdag, mesterséges intelligenciával generált anyagokat előállítani. (A Deloitte nemrégiben napvilágra került kínos esete jól illusztrálja, hogy ez a jelenség mennyire elterjedt.)

A felmérés készítői részletesen elemezték a workslop által okozott károkat, és konkrét számokkal is alátámasztották megállapításaikat. Becsléseik alapján, egy 10 ezer fős munkaerőt foglalkoztató jelentős vállalat esetében az alacsony színvonalú termékek folyamatos küldözgetése évente körülbelül 9 millió dollár többletköltséget jelent.

Nemcsak az elvesztegetett munkaórák miatt okoz gondot ez az egyre elterjedtebb irodai gyakorlat. A workslop ugyanis a kollégák közötti kapcsolatokat is feszültté teszi, és általánosan kedvezőtlen hatással van a dolgozók mentális egészségére és közérzetére.

A válaszadók 53%-a kifejezte elégedetlenségét, amikor egy "fejlett munkakerülő" által összeállított anyaggal találkozott, míg 22%-uk egyenesen sértve érezte magát. A résztvevők körülbelül fele úgy vélte, hogy azok a kollégák, akik a workslop módszerével próbálnak kibújni a feladatok alól, kevésbé kreatívak és képzettek. "Hálából" azok, akik workslopot kaptak, 42%-a úgy ítélte meg, hogy az ilyen munkatársak megbízhatósága kétséges, míg 37%-uk a feladatot küldő intelligenciáját is megkérdőjelezte. Ezek a megítélések oda vezetnek, hogy a felmérésben résztvevők körülbelül egyharmada jelezte, hogy a jövőbeli projektek során nem hajlandó együttműködni ezekkel a kollégákkal.

Nem olyan tragikus a helyzet, csupán még nem sikerült megtalálnunk a megfelelő módot a kihasználására.

A fentiek szoros összefonódásban állnak az MIT augusztusi kutatásával, amely megdöbbentő adatokat tárt fel a vállalatok mesterséges intelligencia (MI) projektjeivel kapcsolatban. A "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025" című jelentés szerint a cégek csupán 5 százalékának sikerült valóban kihasználni az MI nyújtotta lehetőségeket a bevétel gyors növelésében. Ezzel szemben a projektek jelentős része elakad, és alig vagy egyáltalán nem mutatnak mérhető hatást a profitabilitásra.

Mindazonáltal ez nem azt jelenti, hogy a mesterséges intelligencia ne hozhatna magával előnyöket és hatékonyságnövelést. A kihívás inkább abban rejlik, hogy a technológiával kapcsolatos túlzott elvárások, valamint a bevezetését övező kommunikációs és oktatási hiányosságok sokszor gátolják a valódi előrelépést.

Például a workslopok terjedését is visszafoghatja, ha vállalati szinten vannak deklarálva azok az esetek és helyzetek, amikor érdemes támogatásul generatív algoritmusokhoz nyúlni. De általában is sokat javíthat a témával kapcsolatos átláthatóság, valamint az, ha a felső vezetés nemcsak "divatból" adja ki a parancsot az MI-használatra, hanem ezzel párhuzamosan olyan tréningeket is tartanak, ahol a technológia helyes alkalmazására és a potenciális problémákra egyaránt felhívják a kollégák figyelmét.