Крупные корпорации активно внедряют и отслеживают использование искусственного интеллекта (ИИ) сотрудниками, однако возникает проблема: сложно доказать прямую связь между объемом использования ИИ и реальной производительностью.
Проблема «Иллюзии ценности ИИ»
По данным опроса, более двух третей предприятий по-прежнему полагаются на оценочные данные (например, сэкономленное время или прогнозируемое снижение затрат), а не на измеримые финансовые результаты для оценки рентабельности инвестиций в ИИ. Эксперты называют это явление «иллюзией ценности ИИ» (AI value illusion).
- Фокус отслеживания: Хотя почти все компании из списка Fortune 500 отслеживают общий объем использования ИИ, мало кто измеряет ключевой показатель — возврат инвестиций (ROI).
- Сложность атрибуции: Главная трудность, по мнению аналитиков, заключается не в измерении самого использования, а в доказательстве причинно-следственной связи (атрибуции) между использованием ИИ и улучшением показателей.
Сдвиг парадигмы: от сотрудника к процессу
Наблюдается явный сдвиг в методах мониторинга: фокус смещается с отслеживания действий отдельных сотрудников на оценку эффективности целых рабочих процессов и самих систем ИИ-агентов.
- Измерение через токены: Каждое взаимодействие с ИИ имеет измеримую стоимость, измеряемую в «токенах» (единицах обработки текста или данных). Это превращает каждый запрос в отслеживаемую статью расходов.
- Метрики отслеживания: Компании используют инструменты для мониторинга: активных пользователей, объем запросов (prompt volume) и активность агентов.
- Приоритет результатов: Эксперты отмечают, что руководители все чаще фокусируются на результатах и общей эффективности, а не на индивидуальном мониторинге.
Риски и новые тренды: «Токенмаксингинг»
По мере широкого внедрения ИИ, использование инструмента может превратиться в соревнование за демонстрацию продуктивности. Возникает явление, которое некоторые называют «токенмаксингингом» — попытка сотрудников искусственно увеличить объем использования ИИ для сигнализации о своей вовлеченности.
- Критика: Критики предупреждают, что больше запросов не всегда означает лучшую работу, и ИИ рискует стать лишь прокси-показателем активности, а не результата.
- Финансовое включение: Стоимость токенов становится стандартной статьей расходов в расчетах ROI, что заставляет компании корректировать бюджеты и рабочие процессы на основе данных об использовании ИИ.
ИИ-агенты против работников: Проще измерить машину
Парадоксально, но в ранних этапах внедрения ИИ компаниям проще измерять результаты, когда работу выполняют автоматизированные системы, а не люди.
- Сфокусированность Salesforce: Эксперты считают, что тренд ведет к измерению не просто использования ИИ, а фактического выполнения работы с помощью ИИ-агентов.
- Многоуровневая оценка: Измерение включает три уровня: объем использования ИИ, способность агента выполнять задачи от начала до конца и, самое главное, трансформация этой работы в измеримые бизнес-результаты (рост выручки, экономия средств).
- Примеры внедрения: Компании, такие как Engine (авиаперевозки) и Heathrow Airport, демонстрируют рост цифровой выручки и повышение эффективности за счет внедрения ИИ-агентов.
В целом, хотя технологии мониторинга становятся все более детализированными (включая отслеживание движений курсора на уровне Meta), эксперты подчеркивают, что ключевой задачей остается обеспечение прозрачной коммуникации и понимания того, что данные мониторинга должны служить улучшению процессов, а не контролю за сотрудниками.
