
seen from United States
seen from United States

seen from Türkiye
seen from Ireland
seen from Germany
seen from France
seen from United States
seen from Türkiye

seen from United States
seen from Germany
seen from China

seen from United States
seen from Yemen
seen from United Kingdom
seen from Türkiye
seen from Mexico

seen from Türkiye
seen from United States
seen from Yemen
seen from China
Workslop refers to AI-generated work that seems polished but is flawed and in need of heavy corrections
Полный Workslop: почему компании недовольны работой ИИ
New Post has been published on https://er10.kz/read/it-novosti/polnyj-workslop-pochemu-kompanii-nedovolny-rabotoj-ii/
Полный Workslop: почему компании недовольны работой ИИ
Активное внедрение компаниями ИИ-технологий оказывается далеко не безоблачным и успешным. Эксперты отмечают, что бизнес столкнулся с явлением workslop или «засорение работы» – ситуацией, когда чрезмерная зависимость от ИИ постепенно ухудшает качество знаний и структуру рабочих процессов.
В исследовании Harvard Business Review говорится, что организации, сделавшие ставку на ИИ, сталкиваются с так называемым «разрушением знаний» (knowledge decay). Сотрудники начинают терять профессиональные навыки, а компании все сильнее зависят от нейросетей.
В результате низкокачественные материалы, созданные нейросетями, отнимают время у сотрудников, подрывают доверие и постепенно превращают накопленные знания компании в бесполезный набор данных.
Если такая практика распространяется на целые отделы и департаменты, начинает страдать качество работы во всей компании. Проблема усугубляется тем, что ИИ по-прежнему допускает ошибки и «галлюцинации», из-за которых сотрудникам приходится тратить дополнительное время на проверку фактов. Некоторые компании даже были вынуждены нанимать людей специально для работы с workslop, а именно для «отлова» галлюцинаций и исправления ошибок.
По мнению авторов Harvard Business Review, некорректные данные постепенно накапливаются. Из-за этого сотрудники начинают меньше доверять внутренней информации, а риск дорогостоящих просчетов значительно возрастает.
Чтобы остановить деградацию знаний, компаниям приходится вводить дополнительные этапы проверки данных и тщательно отслеживать «галлюцинации». По мнению авторов исследования, общедоступные LLM не дают бизнесу заметной выгоды. Более перспективным вариантом могут стать специализированные модели и использование собственных корпоративных данных.
Читайте по теме. Инфляция оценок: с появлением ChatGPT отличников в вузах США стало больше
AI-Generated “Workslop” Is Destroying Productivity
Despite a surge in generative AI use across workplaces, most companies are seeing little measurable ROI. One possible reason is because AI t
Harvard Business Review
If you have had to work with people who constantly use chatgpt and wondered how on earth they think they're getting away with it, it's because they don't read anything. They don't proof read their AI output and they use AI to summarise anything longer than a paragraph, including other people's workslop. I'm certain they have no idea how poor AI writing is despite using it daily
The Workslop Deluge
Beware coworkers who produce AI-generated 'workslop'
Researchers at consulting agency BetterUp Labs, in collaboration with Stanford Social Media Lab, have coined a brand new time period to explain low-quality, AI-generated work: “workslop.” As outlined in an article printed this week within the Harvard Enterprise Assessment, workslop is “AI generated work content material that masquerades pretty much as good work, however lacks the substance to…