Firmy, które najmocniej postawiły na generatywną AI, mierzą się dziś z pętlą zwrotną, która po cichu pogarsza jakość ich własnej pracy – zjawiskiem, które badacze nazywają degradacją wiedzy.
Kluczowe wnioski
- Badacze ostrzegają, że niskiej jakości wyniki AI kumulują się wewnątrz firm, podważając zaufanie i osłabiając informacje stojące za codziennymi decyzjami.
- Szeroko cytowane badanie szacuje koszt tego „workslopu” na ok. 9 mln dol. rocznie w firmie zatrudniającej 10 tys. osób.
- Inne analizy pokazują, że większość organizacji nadal nie widzi mierzalnego zwrotu z dużych wydatków na AI.
Harvard ostrzega przed degradacją wiedzy
Harvard Business Review opublikował w tym miesiącu dwa artykuły z mocnym przesłaniem. Narzędzia, które miały przyspieszać pracę, jak ostrzegają autorzy, po cichu ją spowalniają w zespołach i całych działach. W czerwcowym tekście Matthias Holweg z Oxfordu i Thomas Davenport z Babson opisują powolną erozję, którą nazywają degradacją wiedzy – gdy dopracowane, lecz puste treści podkopują zbiory informacji, na których firma opiera zaufanie.
Problemem nie jest tu dobrze znane zjawisko wymyślania faktów przez AI. Badacze powiązali głębsze szkody z tzw. workslopem – terminem ukutym we wrześniu 2025 r. przez BetterUp Labs i Social Media Lab na Stanfordzie na określenie wyników, które wyglądają na skończone, ale wnoszą niemal nic.
Przeczytaj także: Rekordowy odpływ z Bitcoin ETF sięga 6,35 mld dol., ale paniczna wyprzedaż może słabnąć
Workslop podkopuje zaufanie w pracy
W badaniu 1 150 pracowników pełnoetatowych 41% przyznało, że w ciągu jednego miesiąca otrzymało takie materiały, a każde z nich pochłaniało blisko dwie godziny czyjegoś czasu. Analitycy oszacowali ukryty rachunek na prawie 9 mln dol. rocznie dla firmy z 10 tys. pracowników, zanim jeszcze uwzględni się szkody dla morale i zaufania. W tym samym badaniu 53% odbiorców stwierdziło, że tego typu treści ich irytują, a 42% oceniło nadawcę jako mniej godnego zaufania niż wcześniej.
Około połowa osób zaczęła postrzegać takiego współpracownika jako mniej kompetentnego, a mniej więcej jedna trzecia deklarowała, że będzie unikać współpracy z nim w przyszłości. Najmocniej oberwał obszar rekrutacji. CV pisane przez AI zalewają rekruterów, zautomatyzowane ogłoszenia o pracę wprowadzają kandydatów w błąd, a narzędzia do selekcji odrzucają silnych kandydatów – podczas gdy zaufanie obu stron spada do rekordowo niskich poziomów.
Zwrot z inwestycji w AI wciąż nie nadchodzi
Problem zaufania nakłada się na zaskakująco mizerny zwrot z inwestycji. Osobny raport Media Lab przy MIT pokazał, że 95% organizacji nie odnotowało mierzalnego zwrotu z wydatków na AI, mimo wpompowania w technologię dziesiątków miliardów dolarów.
Jak zauważają autorzy, sprzątnięcie bałaganu wymaga dołożenia ludzkiej kontroli do wyników generowanych przez AI – dokładnie tej pracy, którą narzędzia miały rzekomo wyeliminować. Ostrzeżenie nie jest jednak całkowitym potępieniem technologii. Modele trenowane na danych konkretnej firmy nadal mogą się opłacać, twierdzą autorzy, podczas gdy publiczne chatboty używane do niewłaściwych zadań produkują generyczny tekst najeżony błędami.
Rozliczenie przychodzi po roku narastających wątpliwości. Termin workslop pojawił się po raz pierwszy we wrześniu 2025 r., a nowsze badania przesuwają pytanie z tego, czy AI przyspiesza pojedyncze zadanie, na to, czy jej upowszechnienie sprawia, że firma staje się ostrzejsza, czy raczej tępsza przy każdej kolejnej decyzji.
Następny artykuł: Bot JaredFromSubway traci 7,5 mln dol., łapiąc się na własną przynętę