Доступ к ИИ-советнику на базе GPT-4 по-разному повлиял на владельцев малого бизнеса в Кении. Наиболее успешные предприниматели увеличили прибыль на 15%, а менее подготовленные потеряли около 10% дохода, выяснили исследователи Калифорнийского университета в Беркли, Гарварда и Колумбийского университета.
Эксперимент продолжался шесть месяцев. Сильные участники не воспринимали рекомендации модели как готовые команды, а адаптировали их к реальным условиям.
Например, закупали генераторы для работы во время отключений электричества или расширяли набор услуг.
Предприниматели с более слабыми навыками чаще применяли шаблонные советы без проверки. Рекомендация снизить цены могла выглядеть убедительно в окне чат-бота, но на практике уменьшала выручку. GPT-4 в таком случае выступал не бизнес-консультантом, а очень уверенным генератором убытков.
Проблема, по мнению исследователей, заключается не столько в технологии, сколько в отказе пользователя от критического мышления. Ранее эксперимент колледжа Дикинсона показал, что 97% участников скопировали заведомо неверный ответ ChatGPT даже при решении простой задачи. Группа без ИИ справилась лучше. Однако обычное напоминание проверить результат сразу удвоило точность.
Анализ 1,4 млн рабочих сессий KPMG дал похожую картину. Около 95% пользователей обращаются с ИИ как с торговым автоматом: запрашивают черновик или краткое содержание и забирают первый результат. Только 5% используют модель как партнёра по мышлению: задают контекст, направляют рассуждение и спорят с ответами.
Для компаний это означает, что сама доля сотрудников с доступом к ИИ почти ничего не говорит об эффективности внедрения. Универсальная инструкция тоже может навредить: разные задачи требуют разного уровня контроля. Нейросеть способна ускорить сильного специалиста и убедительно завести слабого не туда.
