应用生成式AI,平均缩短3.8%工作时间
带来约1.0个百分点的潜在生产率提升效果
但在初期3年,时间节省未能转化为产出增长
有必要重构业务流程并建立基于绩效的激励体系
研究显示,包括ChatGPT在内的生成式人工智能(AI)的应用,平均可将工作时间缩短3.8%。按每周工作40小时计算,相当于每周减少约1.5小时。若将工作时间缩短换算为生产率提升,预计可带来约1.0个百分点的潜在生产率改善效果。然而,这类时间节省并未实际转化为产出增长。分析认为,有必要推进业务流程和组织结构重构、岗位重新配置以及建立基于绩效的激励机制。
应用生成式AI,平均缩短3.8%工作时间
韩国银行7日发布《BOK议题笔记-AI引入是否提高生产率?初期3年的效果分析(Seo Donghyeon、Oh Samil、Yoon Jongwon)》并作出上述判断。报告利用住户调查,实证分析了AI应用是否会通过缩短工作时间引发潜在生产率提升,以及时间节省是否会进一步带来实际产出增长。
生产率提升最直接的指标,是以更短时间完成相同工作。韩国银行调查局雇佣研究组组长Oh Samil表示:“对引入生成式AI后工作时间变化进行定量估算的结果显示,使用生成式AI的劳动者平均工作时间减少了3.8%。”“按每周工作40小时计算,这相当于每周节省约1.5小时。”
若假设这类工作时间缩短全部转化为产出增加,则在调查期间,潜在生产率提升效果估计约为1.0个百分点。自ChatGPT于2022年第四季度推出至去年第二季度,韩国国内生产总值增长了3.9%;若通过生成式AI节省的时间全部用于增加生产,国内生产总值增幅本可能达到4.9%。Oh Samil指出:“与有关AI生产率效果的既有估算相比,这一规模具有显著意义,也表明即便以当前水平的AI技术,也有可能实现相当幅度的生产率提升。”
这一效果在不同劳动者之间存在差异。按职业来看,专业岗位、事务岗位、管理岗位的时间节省效果依次最为明显,而服务岗位、技能岗位和简单劳动岗位的效果相对有限。按任务来看,教育资料开发、统计分析、模型设计、软件开发等认知型、非标准化工作中的时间节省效果尤为突出。相较之下,在业务协调、设备操作等需要高语境判断或物理协作的任务中,效果较为有限。
初期3年,时间节省未转化为产出增长……“生产率断裂”
不过,这类时间节省并未带来实际产出增长。对劳动者层面生成式AI应用所带来的工作时间缩减率与业务处理量增长率之间关系的分析结果显示,两者之间的相关系数为0。对此,Oh Samil解释称:“AI虽然提高了个别任务层面的效率,但未能扩展至业务流程改善、组织结构变化和人力重新配置,因此出现了‘生产率断裂’现象。”
分析认为,这一结果源于以下因素:▲当前AI应用并非覆盖整体业务,而是选择性地用于特定任务单元;▲AI引入尚未带来业务流程和组织结构变化;▲生产率可能并非由个别任务的平均效率决定,而是由生产过程中限制性最强的环节,即瓶颈所决定;▲对额外绩效的奖励较弱等。不过,在个体经营者、专业岗位人员以及高强度AI使用者等绩效激励和工作自主性较高的群体中,观察到了生产率提升。对此,报告认为,这表明AI的效果与其说取决于技术本身,不如说更取决于工作结构和激励体系。
不过,当前观察到的生产率断裂,也可以被解释为通用技术引入初期出现的典型转型过程的一部分。Oh Samil表示:“今后AI的经济效果不仅取决于技术水平,还取决于如何加以运用以及如何改变组织结构。”“因此,政策重点不应止于单纯扩散技术,而应放在支持使AI应用真正转化为生产率提升的‘转型过程’上。”
有必要重构业务流程并建立基于绩效的激励体系
报告首先指出,有必要区分标准化工作与开放式工作。要实现生产率效果,关键不在于技术引入本身,而在于企业内部工作结构和组织运营方式的变化。Oh Samil强调:“组织重构可以从区分两类工作开始:一类是产出和评价标准相对明确界定的‘标准化工作’,另一类则是最终成果的形式和水平并未预先确定,执行者的经验、判断与创造力至关重要的‘开放式工作’。”
在标准化工作领域,应重构工作流程本身,使AI承担业务执行中的核心角色,而人的角色则应重新定位为设定工作目标、验证结果、应对例外情况等。他强调:“关键在于建立组织层面的重新配置机制,使通过AI节省下来的时间能够真正转化为产出增长。”
分析认为,在开放式工作领域,即便面对同一问题,也可能因执行者的经验和价值判断不同而得出不同结果,因此在这种情况下,更适合将AI作为支持人类思考和决策的增强工具,用于创意探索、初稿撰写、信息收集和提出备选方案等。Oh Samil指出:“如果不区分标准化工作与开放式工作,而以同一方式引入AI,那么很可能只会在没有业务流程根本性变化的情况下,累积个别任务效率的改善。”
分析还指出,应重视为新员工和低年资人员设计尽早参与开放式工作的路径,并将因使用AI而节省下来的熟练人员时间重新投入到指导、辅导和结对协作等方面。Oh Samil强调:“今后重要的不是是否引入AI本身,而是持续检验AI应用如何与实际生产率变化相连接。”“尤其有必要系统监测时间节省、业务重新配置与产出增长之间的关系,会如何因产业、岗位和企业特征不同而发生变化。”
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