RÓWNIEŻ NA BLOGU:
Kiedy inżynierowie wybierają starą, dobrą ręczną robotę?
Budzisz się pewnego dnia, mając na myśli jedną myśl: czas wdrożyć nowoczesne technologie i zautomatyzować zarządzanie projektami. W końcu sztuczna inteligencja jest wszędzie, a algorytmy uczą się szybciej niż kiedykolwiek. Jednak po miesiącach intensywnej pracy, wspaniałych pomysłów i nieprzespanych nocy, inżynierowie stwierdzają, że… no cóż, metoda manualna działa jednak lepiej. Tak, mimo całego wysiłku, AI musiało ustąpić przed dobrą, starą ręczną robotą.
Cóż, czasami życie nie idzie zgodnie z planem. Choć AI miało uprościć życie, zmniejszyć margines błędu i zaoszczędzić czas, okazało się, że narzędzie manualne, mimo większej pracochłonności, zapewniało większą kontrolę. Tradycyjna metoda wygrała, bo w końcu kto inny, jak nie człowiek, lepiej wie, co jest potrzebne w danym projekcie? Zabawne, ale cała ta konkluzja dotyczy pobocznych wyników badań prowadzonych przez firmę Wayman, która opracowała narzędzie oparte na AI mające automatycznie dopisywać ręcznie tworzone zadania. Jak się okazuje, w tym przypadku AI przegrało z tradycyjną metodą ręczną.
Kto by pomyślał, że ręczne przypisywanie zadań do słowników normogodzin okaże się szybsze niż automatyzacja? I chociaż AI brzmiało jak rozwiązanie przyszłości, szybko okazało się, że potrzeba wielu godzin na szkolenia, a sama adaptacja zajmuje więcej czasu niż przewidywano. Cóż, technologia ma swoje zalety, ale czasem trzeba po prostu liczyć na intuicję i zdrowy rozsądek.
Kiedy inżynierowie otrzymali narzędzie AI do zarządzania zadaniami, z początku zachwyceni, szybko zaczęli tęsknić za ręczną kontrolą. AI miało tendencję do pomijania drobnych, ale istotnych niuansów, które doświadczeni inżynierowie dostrzegają od razu. W ten sposób, zamiast skupiać się na walce z algorytmem, wybierali metodę, która pozwalała im mieć pełną kontrolę nad każdym etapem.
Projekt badań Wayman obejmował stworzenie dwóch narzędzi: jedno oparte na sztucznej inteligencji, które miało na celu automatyczne łączenie ręcznie tworzonych zadań z predefiniowanymi słownikami czynności inżynierskich, oraz drugie — tradycyjne, wymagające ręcznego przypisywania zadań do słowników. AI korzystało z technik uczenia maszynowego oraz przetwarzania języka naturalnego, by analizować i klasyfikować zadania. Z kolei narzędzie manualne, choć mniej zaawansowane, zapewniało użytkownikom pełną kontrolę nad procesem przypisywania.
Podczas testów porównano czas realizacji zadań, liczbę błędów oraz subiektywną satysfakcję użytkowników z obu metod. Wyniki wskazały, że choć narzędzie oparte na AI miało potencjał w automatyzacji procesów, użytkownicy manualnego systemu czuli się pewniej, szybciej adaptowali się do pracy, a także mieli poczucie większej kontroli nad zadaniami. Wnioski były jasne: wprowadzenie AI do zarządzania projektami ma sens, ale musi być wdrażane stopniowo, z uwzględnieniem specyfiki pracy inżynierów oraz ich potrzeby bezpośredniego nadzoru nad procesem.
I tak oto, zamiast nowoczesnej rewolucji, mieliśmy do czynienia z powrotem do korzeni. Inżynierowie wybrali to, co znali najlepiej, co działało na pewno, i co pozwalało im spać spokojnie – manualne, ale niezawodne przypisywanie zadań. Czy AI wróci w glorii i chwale? Pewnie tak. Ale na razie, nie ma to jak poczucie, że wszystko jest pod kontrolą – w końcu ręczna robota to prawdziwa sztuka.
Dzisiejszy wpis opowiada o zaskakujących wynikach badań nad implementacją AI w Wayman, po raz pierwszy prezentowaliśmy uzyskane rezultaty na konferencji w Nowym Sączu w marcu 2024, a już w najbliższym tygodniu w Zakopanem przedstawimy wyniki badań na AI prowadzone przez Wayman zakończone spektakularnym sukcesem. Zapraszamy do udziału i już wkrótce wrócimy do użytkowników Wayman z kolejnymi rozwiązaniami obejmującymi zastosowanie AI.
Projekt i realizacja Spectrum Marketing | 2023 Wszelkie prawa zastrzeżone.
Poznaj system Wayman
Social media
Wayman Sp. z o.o.
ul. Piotra Skargi 14/2, Gdynia
ul. Pawia 9, piętro 1, Kraków (Biurowiec High5ive)