Anthropic проанализировала 100 тысяч реальных диалогов с Claude, чтобы оценить его влияние на производительность труда. По словам компании, задачи, на выполнение которых без ИИ уходит в среднем 90 минут, с ИИ занимают лишь 18 минут, то есть на 80%.
Anthropic проанализировала 100 тысяч реальных диалогов с Claude, чтобы оценить его влияние на производительность труда. По словам компании, задачи, на выполнение которых без ИИ уходит в среднем 90 минут, с ИИ занимают лишь 18 минут, то есть на 80%.
В одном диалоге чат-бот выполняет работу, которая стоит примерно $55 человеческого труда (это медиана). Если экстраполировать выводы исследователей на экономику США, то нынешнее поколение ИИ-моделей могло бы увеличить ежегодный прирост продуктивности на 1,8% в ближайшее десятилетие — это примерно вдвое выше темпов последних лет.
Авторы отмечают, что выгода распределяется крайне неравномерно. Самый большой вклад в общую статистику по приросту продуктивности вносят разработчики софта (19%), менеджеры, маркетологи, специалисты по работе с клиентами и учителя. В общепите, некоторых медицинских задачах, строительстве и розничной торговле влияние ИИ на продуктивность очень невелико.
Самая большая экономия по времени зафиксирована менеджменте и юридических задачах — 2 часа и 1,8 часа соответственно.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
https://4pda.to/2025/11/25/449848/ii_puzyr_prodolzhaet_rasshiryatsya_chto_zametili_eksperty/ (да неужето 😏) "Отчёт METR, посвящённый программированию, подтверждает этот вывод. Написание кода — сфера, которой прочили автоматизацию в первую очередь. Однако выяснилось, что генеративные инструменты нередко замедляют работу. Нейронки допускают ошибки, и разработчик может потратить больше времени на отладку такого кода, чем на выполнение задания самому с нуля."
"Проблема касается не только IT-сектора. Согласно опросу Harvard Business Review, 40% американских работников разных отраслей вынуждены взаимодействовать с так называемым «рабочим шлаком» (workslop) — искусственным контентом, который не несет пользы, а только имитирует её. Причин несколько: из-за «галлюцинаций» ИИ не может быть на 100% точен, где это необходимо. Нарушается коммуникация между экспертами и руководством, а сам ИИ-помощник — ещё одно звено, на управление которым приходится выделять энергию и время."
"Эксперты Microsoft и MIT Sloan выявили неутешительную корреляцию: частое применение нейросетей притупляет критическое мышление. Опытные сотрудники, делегирующие задачи алгоритмам, хотя и могут выиграть время, со временем теряют экспертизу. Когнитивная разгрузка — главный бонус ИИ, который в то же время не обходится без последствий. Если человек в начале карьеры уже полагается на него, он мешает себе приобрести профессиональные навыки специалиста."
"Это создаёт опасную тенденцию: менеджеры, которые всё больше полагаются на отчёты ИИ, теряют способность адекватно оценивать реальное положение дел и контролировать качество работы.
Тем не менее в руководстве часто закрывают глаза на нюансы и хотят верить, что ИИ повышает продуктивность. По информации Upwork, в 2024 году так думали 96% топ-менеджеров, тогда как 77% рядовых сотрудников заявили, что нейросети только добавили им лишних хлопот. А кое-где имело место желание сэкономить на персонале в тяжёлые времена. Финтех-стартап Klarna сократил 700 работников, но вскоре после ухудшения сервиса захотел вернуть часть из них назад. Duolingo — аналогичный прецедент."
"Рентабельность инфраструктуры ИИ также вызывает вопросы. По прогнозам, для окупаемости запланированных дата-центров отрасль должна генерировать 2 триллиона долларов годового дохода к 2030-му. Однако сейчас отрыв до компенсации убытков оценивается в $800 млрд долларов. Бизнес-модели подписок, приложений и браузеров пока не позволяют даже выйти в ноль." Нужно поднимать стоимость подписок до $2000 также экспоненциально - тогда окупится наверное. "Существует вероятность, что будущие поколения моделей не станут сильно лучше нынешних. Работает закон убывающей отдачи: для линейного улучшения качества требуются экспоненциальные затраты на вычисления. Вдобавок недавние исследования OpenAI показали, что простое увеличение объёма данных и мощностей не уменьшает галлюцинации. Модели становятся дороже, но не надёжнее."
Мне работу очень ускоряет GLM-4.6. Потому как пишет и думает почти как Claude Opus-4.1, а стоит намного дешевле и не пытается вступать в интимные отношения с моим головным мозгом за счёт "эмоционального вовлечения", а вместо смайликов и прочего мусора пишет ответы и код в запрошенном формате.
Пользователь отредактировал комментарий 28 ноября 2025, 00:26