This brief is based on the article GenAI Doesn’t Just Increase Productivity. It Expands Capabilities.
As the world prepares to mark the two-year anniversary of ChatGPT’s worldwide introduction, many CEOs are focused on how AI generativa pode tornar os trabalhadores do conhecimento mais produtivos em seu conjunto de habilidades existentes. Mas um novo estudo do BCG revela que a Genai também pode ajudar os funcionários a concluir tarefas complexas além de seus recursos atuais. Instituto Henderson da BCG
BCG’s Henderson Institute e estudiosos da equipe de pesquisa de impactos econômicos da Universidade de Boston e do Openai conduziram um experimento envolvendo aproximadamente 480 consultores de BCG que se ofereceram para executar duas das três tarefas: codificação em Python, construindo um modelo preditivo e validando a análise estatística que não é possível consultas de que os resultados do que não são de um relato de que o experimento não é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que é o que se pode fazer com que os resultados da análise estatística não consultam que os resultados da análise estatística do que se pode fazer o que pode ser realizado com o que pode ser o que pode ser realizado com o que se pode fazer com que os resultados da análise estatística do que se pode fazer o que pode ser o que pode ser realizado com o que pode ser o que pode ser realizado com o que se pode fazer com que os resultados da análise estatística do que se pode ter uma consultoria estatística.
The experiment found that even consultants with no coding or data science background could complete these tasks successfully with the assistance of AI . Ao executar tarefas particularmente adequadas para a Genai, os consultores que o usaram superaram significativamente os que não o fizeram.
Os resultados do experimento de campo sugerem que a Genai pode ajudar os funcionários a se adaptar mais facilmente à evolução dos requisitos de trabalho. No entanto, existem advertências importantes a serem consideradas, e os CEOs precisarão gerenciar os riscos para colher completamente as recompensas da IA. Quando solicitado a codificar em Python, os consultores da AI-UGented realizados, em média, aproximadamente 15 pontos percentuais abaixo da referência definida pelos cientistas de dados altamente treinados da BCG. Mesmo os consultores que nunca haviam escrito uma linha de código anteriormente não estavam muito atrasados. Em comparação, os consultores que codificaram sem a ajuda de Genai realizaram, em média, quase 50 pontos percentuais abaixo de suas contrapartes apoiadas pela IA. Esse conhecimento de linha de base provavelmente lhes permitiu identificar erros óbvios na saída da Genai, ajudando -os a executar a tarefa com sucesso. Os consultores da AI-upmented realizaram quase 25 pontos percentuais abaixo da referência definida pelos cientistas de dados e eram mais propensos do que o grupo controle a ser enganado pela IA. Mas a ferramenta de IA ajudou os consultores a descobrir novas técnicas de modelagem e a identificar as etapas corretas para resolver o problema, tornando-o um parceiro valioso de brainstorming. contrapartes.
Key Findings
The greatest aptitude expansion effect that the experiment revealed involved coding—a task well suited to GenAI. When asked to code in Python, AI-augmented consultants performed, on average, roughly 15 percentage points below the benchmark set by BCG’s highly trained data scientists. Even consultants who had never written a line of code previously weren’t far behind. By comparison, consultants who coded without the help of GenAI performed, on average, nearly 50 percentage points below their AI-supported counterparts.
It’s important to note that though the consultants using GenAI had never coded in Python, they were familiar with the basics of the task they were coding for—merging and cleaning two data sets. That baseline knowledge likely enabled them to identify obvious errors in the GenAI output, helping them execute the task successfully.
GenAI proved less helpful for completing the second task—creating and assessing a predictive analytics model. The AI-augmented consultants performed nearly 25 percentage points below the benchmark set by data scientists and were more likely than the control group to be misled by the AI. But the AI tool helped the consultants discover new modeling techniques and identify the correct steps to solve the problem, making it a valuable brainstorming partner.
For the third task—validating, correcting, and assessing statistical analysis outputs by ChatGPT—the AI-enabled consultants performed only 12 percentage points below the benchmark set by the data scientists and 20 percentage points higher than their nonaugmented counterparts.
Implicações para os CEOs
While the experiment focused on data science, the findings suggest that workers can use GenAI to perform tasks outside of their skill set but within the technology’s capabilities. CEOs may, therefore, want to ensure that GenAI augmentation is incorporated into strategic workforce planning and talent recruitment. For example, companies can think beyond finding a certain number of people with specific knowledge skills, like coding, to whether a current employee could do a specialist job effectively if augmented by AI.
CEOs also need to keep in mind that GenAI does not eliminate the need for employees to learn and develop new skills.
Finally, more than 80% of the consultants who participated in the experiment and regularly use GenAI on the job said it enhances their problem-solving skills and accelerates their performance. This suggests that highly skilled knowledge workers enjoy using GenAI when it helps them feel more confident in their role. The takeaway for CEOs: ensure that GenAI bolsters professional identity rather than undermines it.
GenAI Doesn’t Just Increase Productivity. It Expands Capabilities.
A new experiment shows that GenAI isn’t only a tool for increasing productivity—it can broaden the range of tasks workers can perform.
