12 февраля 2025 г.

Рис. 1. Источник: Gartner

Согласно опросу Gartner, 72% отделов цепочек поставок внедряют генеративный ИИ, но большинство достигают слабых результатов в плане продуктивности и отдачи от инвестиций.

Рост производительности при использования GenAI у отдельных сотрудников в офисе не приводит к большей результативности на уровне команды. Кроме того, внедрение инструментов GenAI рождает тревожность у сотрудников, препятствуя их большей продуктивности.

Директорам по цепочкам поставок (CSCO), внедряющим GenAI, следует отказаться от узкого прицела на эффективность в пользу стратегии, улучшающей продуктивность команды в целом. Такая стратегия должна лучше охватывать персонал первой линии, смягчить растущую тревожность сотрудников из-за внедрения GenAI и быть ориентирована на сценарии использования, стимулирующие креативность и инновации, а не просто на экономию времени.

«Ранние внедрения генеративного ИИ в цепочках поставок выявили парадокс продуктивности, — пишет в пресс-релизе Сэм Берндт (Sam Berndt), старший директор практики Supply Chain в Gartner. — Использование GenAI повысило индивидуальную производительность сотрудников в офисе, но это слабо влияет на показатели отдела в целом и даже ухудшает рабочую среду для многих. Директорам по цепочкам поставок нужно пересмотреть свои стратегии внедрения, чтобы устранить эти негативные последствия».

В августе прошлого года Gartner провел опрос 265 респондентов по всему миру, чтобы оценить влияние генеративного ИИ на отделы цепочек поставок. В рамках того же исследования было опрошено 75 руководителей цепочек поставок для качественной оценки и более глубокого понимания влияния внедрения GenAI на продуктивность, ROI и пользовательский опыт сотрудников первой линии и бэк-офиса.

Результаты исследования показывают рост индивидуальной производительности сотрудников в офисе при использовании GenAI, а именно экономию 4,11 часа рабочего времени в неделю. Этот выигрыш времени коррелировал с ростом производительности и более высоким качеством работы, однако был ниже при оценке производительности на уровне команды: экономия времени снижалась до 1,5 часов на каждого члена команды в неделю, и не наблюдалось корреляции ни с ростом общей производительности, ни с более высоким качеством работы (см. рис. 1).

Рис. 1. Рост индивидуальной производительности при использовании GenAI не приводит к улучшению работы команды

Влияние генеративного ИИ на продуктивность команды

Ожидания: | Реальность:

Индивидуальный выигрыш суммируется на уровне команды.*a | Выигрыш на уровне команды значительно ниже, чем на индивидуальном уровне.*b

Выигрыш команды = 4,11 часа x количество членов команды. | Выигрыш команды = 1,5 часа на каждого члена команды.

71% членов команд согласны, что GenAI улучшил результат командной работы. | 54% членов команд согласны, что GenAI улучшил результат командной работы.

63% членов команд согласны, что GenAI улучшил качество работы. | 44% членов команд согласны, что GenAI улучшил качество работы.

Экономия времени команды положительно коррелирует с большей продуктивностью команды, которая положительно коррелирует с более высоким качеством работы команды. | Экономия времени команды не связана с большей продуктивностью команды или более высоким качеством работы команды.

*a База респондентов: 111...116 (варьируется)

*b База респондентов: 44...62 (варьируется)

  • Вопрос: Если оценивать инструменты или внедрения GenAI, используемые вашей командой, как они повлияли на общее количество часов работы, требуемых команде для выполнения своих задач в течение типичной недели, по сравнению с тем, когда у вас не было этих инструментов?
  • Вопрос: Оцените влияние инструментов/внедрений GenAI на общую результативность работы вашей команды.
  • Вопрос: Оцените влияние инструментов/внедрений GenAI на качество работы вашей команды.

Внедрение генеративного ИИ в цепочке поставок повлекло за собой ряд дополнительных негативных последствий на уровне команды, а именно:

  • Сотрудники первой линии не достигли такого же прироста производительности, как их коллеги бэк-офиса, хотя наблюдалась примерно такая же экономия времени благодаря инструментам GenAI.
  • Сотрудники сообщают о возросшей тревожности из-за всё большего количества используемых инструментов GenAI: в среднем, сотрудник отдела цепочек поставок использует сейчас 3,6 инструмента генеративного ИИ.
  • Возросшая тревожность среди сотрудников коррелирует с более низким уровнем общей продуктивности.

«В погоне за эффективностью и экономией времени директора по цепочкам поставок ненамеренно создают порочный круг, убивающий продуктивность: вводя всё новые инструменты GenAI, они повышают тревожность сотрудников, что ведёт к снижению уровня производительности, — поясняет Берндт. — Вместо того, чтобы внедрять еще больше инструментов генеративного ИИ в рабочую среду, им следует пересмотреть свою общую стратегию».

От индивидуальной эффективности — к согласованной продуктивности всей команды

Gartner рекомендует перейти от прицела на повышение индивидуальной производительности к согласованному улучшению продуктивности всей команды. Это означает приоритет сценариев использования GenAI, построенных на креативности, которые расширяют стратегическое мышление и инновации у всего персонала, включая сотрудников первой линии. Эти сценарии побуждают их использовать инструменты GenAI, чтобы более вдумчиво подходить к решению стратегических задач, уделяя особое внимание тем, что включают в себя взаимодействие с непосредственными коллегами и другими сотрудниками.

Чтобы достичь согласованной общей продуктивности, директорам по цепочкам поставок нужно заново продумать свою стратегию GenAI в трёх ключевых областях:

  • Сценарии использования: Развивая сценарии применения GenAI, задействующие креативность, команды цепочек поставок смогут получить гораздо больший выигрыш помимо одной лишь экономии времени, в том числе повышение общей продуктивности (выполнять задачи лучше, а не просто быстрее) и другие возможности.
  • Кадровая стратегия: Повышение квалификации персонала не должно ограничиваться одним лишь использованием инструментов генеративного ИИ. Сотрудников нужно обучать выполнять их новые стратегические задачи и использовать время, сэкономленное благодаря GenAI.
  • Подход к управлению: Сместите акцент с показателей автоматизации на показатели инноваций: они должны соответствовать тому, как GenAI применяется для решения задач высокой ценности, новым задачам, созданным благодаря генеративному ИИ, и ориентации на GenAI как на технологию, создающую, а не устраняющую рабочие места.

Источник: Пресс-служба компании Gartner