В ходе опроса, который провели по заказу Intel, выяснилось, что те пользователи, чьи компьютеры оснащены функциями на базе искусственного интеллекта, менее продуктивны.
Опрос проводился в Германии, Великобритании и Франции с участием шести тысяч пользователей.
Оказалось, что в среднем люди теряют на задачи, связанные с ИИ, по 15 часов в неделю.
Некоторые рутинные задачи удобнее делегировать чат-ботам, в том числе работу с электронной почтой, расшифровку записей, управление файлами и прочее. Однако более раннее исследование Anthropic подтвердило, что это экономит пользователям примерно 4 часа в неделю.
«Многие пользователи тратят много времени, чтобы понять, как лучше взаимодействовать с ИИ-инструментами, чтобы получить желаемые ответы или результаты. Организациям, поставляющим продукты на базе ИИ, следует уделять больше внимания обучению, чтобы продемонстрировать истинный потенциал “повседневного ИИ”», — заявили авторы доклада.
В Intel тоже говорят, что проблема связана с необходимостью научить людей пользоваться инструментами ИИ. Опрос подтвердил, что 86% потребителей никогда не слышали о компьютерах с ИИ или не пользовались ими. При этом 44% опрошенных считают ПК с ИИ рекламным ходом или чем-то футуристичным, а 53% отметили, что такие устройства будут полезными только для творческих или технических специалистов. 86% респондентов выразили обеспокоенность вопросами конфиденциальности и безопасности данных, а 17% — убеждённость, что такие ПК небезопасны и не регулируются.
Однако 32% респондентов, которые пока не пользовались компьютерами с ИИ, хотели бы приобрести их. Среди тех, кто уже поработал с такими системами, этот показатель составляет 64%.
Ранее компания Upwork выпустила отчёт об исследовании, который подтвердил, что искусственный интеллект повысил рабочую нагрузку и навредил продуктивности. 77% сотрудников заявили, что ИИ-инструменты повышают объём работы и лишь понижают эффективность труда.
Другое исследование компании Uplevel с участием 800 разработчиков показало, что использование ИИ-инструментов для написания кода не помогло повысить их производительность труда, но привело к росту числа ошибок.
