Καλύτερη εκπαίδευση προσωπικού και κατανόηση της τεχνολογίας για λιγότερο AI workslop
Το AI «workslop» αναγκάζει τους εργαζόμενους να δουλεύουν επιπλέον 4,5 ώρες την εβδομάδα για να καθαρίσουν λάθη, σύμφωνα με νέα έρευνα.
Μια έρευνα σε πάνω από 1.100 χρήστες enterprise AI στις ΗΠΑ από τη Zapier διαπίστωσε ότι, παρότι το 92% των εργαζομένων λέει πως η AI αυξάνει την παραγωγικότητά του, ο μέσος εργαζόμενος ξοδεύει πάνω από μισή εργάσιμη ημέρα κάνοντας αναθεωρήσεις, διορθώσεις — και μερικές φορές ξαναφτιάχνοντας από την αρχή — αποτελέσματα που παρήγαγε η AI.
Οι αρνητικές συνέπειες των χαμηλής ποιότητας outputs
Τα 3/4 των συμμετεχόντων ανέφεραν τουλάχιστον μία αρνητική συνέπεια από χαμηλής ποιότητας outputs της AI, όπως:
- Απόρριψη εργασίας από stakeholders (28%)
- Περιστατικά ασφάλειας (27%)
- Παράπονα πελατών (25%)
Η Zapier σημείωσε ότι μόνο το 2% των ερωτηθέντων δεν χρειάζεται να αναθεωρεί αυτό που παράγει η AI.
Ο κρίσιμος παράγοντας: ανεπαρκής εκπαίδευση
Ένας βασικός λόγος είναι η ανεπαρκής εκπαίδευση, όπως επισημαίνουν οι ερευνητές.
Οι εργαζόμενοι χωρίς εκπαίδευση στην AI είναι έξι φορές πιο πιθανό να πουν ότι η AI τούς κάνει λιγότερο παραγωγικούς.
Παρότι οι μη εκπαιδευμένοι εργαζόμενοι ξοδεύουν λιγότερο χρόνο σε «καθάρισμα» της AI, αναφέρουν και μικρότερα κέρδη παραγωγικότητας:
- Μόνο 69% λέει ότι η AI βοηθά,
- έναντι 94% όσων έχουν εκπαιδευτεί.
«Τα κέρδη παραγωγικότητας από την AI είναι πραγματικά. Το 92% των εργαζομένων τα νιώθει. Αλλά πραγματική είναι και η δουλειά “καθαρισμού”», είπε η Emily Mabie, senior AI automation engineer στη Zapier.
«Οι εταιρείες με τα καλύτερα αποτελέσματα δεν είναι αυτές που αποφεύγουν την AI. Είναι αυτές που επένδυσαν σε εκπαίδευση, πλαίσιο (context) και εργαλεία orchestration που μετατρέπουν την AI από ένα πρόχειρο πείραμα σε μια διαχειριζόμενη διαδικασία.»
Οι χειρότεροι «παραβάτες» του AI workslop
Σύμφωνα με τη Zapier, στην κορυφή της λίστας workslop βρίσκεται η ανάλυση δεδομένων, με 55% να λέει ότι έργα ανάλυσης και οπτικοποίησης δεδομένων απαιτούν το περισσότερο «καθάρισμα». Ακολουθούν οι εργασίες συγγραφής με 46%.
Ποιοι ρόλοι επηρεάζονται περισσότερο
- Engineering, IT και data roles: κατά μέσο όρο 5 ώρες/εβδομάδα διόρθωσης AI outputs, με 78% να αναφέρει αρνητικές συνέπειες.
- Finance και accounting: το υψηλότερο ποσοστό αρνητικών συνεπειών (85%) και κατά μέσο όρο 4,6 ώρες/εβδομάδα σε διορθώσεις.
Πώς επηρεάζεται το κόστος και τα έσοδα
Ο χαμένος χρόνος από τη διόρθωση AI-generated outputs έχει σημαντικό αντίκτυπο στο οικονομικό αποτέλεσμα.
Οι εργαζόμενοι που ξοδεύουν πάνω από 5 ώρες/εβδομάδα σε AI cleanup είναι πάνω από δύο φορές πιο πιθανό να αναφέρουν χαμένα έσοδα, πελάτες ή συμφωνίες.
Η Zapier τόνισε ότι καλύτερη ποιότητα δεδομένων και πιο ισχυρή υποδομή μπορούν να βοηθήσουν ουσιαστικά στη βελτίωση της κατάστασης.
Η μελέτη έδειξε ότι όσοι έχουν πρόσβαση σε AI orchestration tools και σε ολοκληρωμένο εταιρικό context (π.χ. εσωτερική τεκμηρίωση, brand guides, templates έργων ή prompt libraries) δηλώνουν πως η τεχνολογία έχει μεγάλο θετικό αντίκτυπο στην παραγωγικότητα.
«Η λύση δεν είναι λιγότερα εργαλεία, είναι καλύτερη υποδομή», είπε η Mabie.
«Το orchestration, η εκπαίδευση και το σωστό context μετατρέπουν την AI από ένα ασαφές πείραμα σε μια διαχειριζόμενη διαδικασία, όπου το επιπλέον cleanup είναι το κόστος για να κάνεις πιο ουσιαστική δουλειά πιο γρήγορα — όχι το κόστος του να προσποιείσαι ότι κάνεις δουλειά.»
Το AI workslop ήρθε για να μείνει
Η άνοδος του AI workslop έχει γίνει επαναλαμβανόμενο σημείο τριβής για τις επιχειρήσεις που αυξάνουν την υιοθέτηση της τεχνολογίας.
Μια αναφορά από ερευνητές του MIT πέρσι βρήκε ότι πάνω από 40% των εργαζομένων στις ΗΠΑ είχαν λάβει AI-generated περιεχόμενο που «παριστάνει την καλή δουλειά, αλλά δεν έχει το βάθος» ώστε να προωθήσει ουσιαστικά μια εργασία.
Αυτό, όπως σημείωνε η μελέτη, καταστρέφει την παραγωγικότητα και βλάπτει την αντίληψη για την τεχνολογία στον χώρο εργασίας.
Το παράδειγμα του software development
Ορισμένα επαγγέλματα βιώνουν οξύτερα το φαινόμενο, όπως όσοι εργάζονται στο software development.
Μια πρόσφατη μελέτη της CodeRabbit δείχνει ότι η AI κάνει 1,7 φορές περισσότερα λάθη από τους ανθρώπινους προγραμματιστές.
Η χρήση AI στο software development είναι ένα από τα κορυφαία use-cases τα τελευταία τρία χρόνια, με developers να αναφέρουν σημαντικά boosts παραγωγικότητας από AI code generation.
Ωστόσο, έρευνα της Harness στις αρχές του 2025 διαπίστωσε ότι αυτά τα κέρδη παραγωγικότητας αντισταθμίζονται επειδή οι developers αναγκάζονται να αφήνουν τα εργαλεία και να διορθώνουν χειροκίνητα ελαττωματικό κώδικα, επιβραδύνοντας τις διαδικασίες.
Πως να μειώσετε πρακτικά το AI workslop στην επιχείρησή σας
Η μείωση του AI workslop δεν απαιτεί «μαγικές» λύσεις — απαιτεί δομή, ρόλους και μετρήσεις.
Παρακάτω είναι ένα πρακτικό πλαίσιο για να κρατήσετε τα οφέλη της τεχνητής νοημοσύνης χωρίς να πληρώνετε «φόρο διόρθωσης» κάθε εβδομάδα.
Θέστε κανόνες χρήσης ανά εργασία (και όχι γενικά)
Η AI δεν πρέπει να χρησιμοποιείται με τον ίδιο τρόπο σε όλα. Χαρτογραφήστε εργασίες σε 3 κατηγορίες:
- Low risk / high speed: πρόχειρα drafts, ιδέες, σύνοψη σημειώσεων.
- Medium risk: emails πελατών, περιγραφές προϊόντων, αναλύσεις με σαφείς πηγές.
- High risk: οικονομικές αναφορές, νομικά κείμενα, πολιτικές ασφάλειας, κώδικας παραγωγής.
Για τις high risk εργασίες εφαρμόστε υποχρεωτικά human review, δεύτερο έλεγχο και τεκμηρίωση (ποιος/πότε/τι άλλαξε).
Έτσι κόβετε δραστικά τα ακριβά λάθη.
Εκπαίδευση σε prompts που “δένουν” με την πραγματικότητα
Η εκπαίδευση δεν είναι μόνο «γράψε καλύτερα prompts». Περιλαμβάνει:
- σαφή στόχο (τι θεωρείται σωστό αποτέλεσμα),
- μορφή εξόδου (πίνακες, bullets, JSON),
- κριτήρια ποιότητας (ακρίβεια, πληρότητα, τόνος),
- απαίτηση παραπομπών (πηγές/links/εσωτερικά έγγραφα όπου γίνεται).
Ένα απλό πρότυπο prompt που βοηθά: «Απάντησε μόνο αν είσαι βέβαιος. Αν λείπουν δεδομένα, κάνε 3 διευκρινιστικές ερωτήσεις πριν γράψεις.» Μειώνει τις «γεμάτες αυτοπεποίθηση» ανακρίβειες.
Χτίστε “company context” που δεν χαλάει
Τα καλά αποτελέσματα απαιτούν σωστό πλαίσιο. Δημιουργήστε μια εσωτερική βάση με:
- brand voice οδηγό,
- πρότυπα (templates) για συχνές εργασίες,
- prompt library ανά τμήμα,
- ορισμούς KPI (π.χ. τι σημαίνει “qualified lead”),
- εγκεκριμένα δεδομένα/πηγές.
Όσο πιο σταθερό είναι το context, τόσο λιγότερες διορθώσεις χρειάζονται και τόσο πιο ομοιόμορφο γίνεται το output μεταξύ ομάδων.
Εφαρμόστε αξιολόγηση ποιότητας (AI QA) με μετρήσεις
Αν δεν μετράτε το workslop, θα το πληρώνετε. Καθιερώστε δείκτες όπως:
- Time-to-fix (λεπτά διόρθωσης ανά task)
- Rework rate (πόσα outputs ξαναγράφονται από την αρχή)
- Stakeholder rejection rate
- Incident rate (security, compliance, λάθος δεδομένα)
Με εβδομαδιαία ανασκόπηση, εντοπίζετε ποια use-cases «αιμορραγούν» χρόνο και τα βελτιώνετε στοχευμένα.
Ασφάλεια και συμμόρφωση: μειώνουν λάθη πριν συμβούν
Πολλά προβλήματα workslop ξεκινούν από κακή χρήση δεδομένων. Ορίστε:
- ποια δεδομένα απαγορεύεται να μπαίνουν σε prompts,
- κανόνες για PII και ευαίσθητες πληροφορίες,
- εγκεκριμένα εργαλεία και χώρους εργασίας,
- logging για audits όπου χρειάζεται.
Η σωστή πολιτική δεν «φρενάρει» την παραγωγικότητα· την προστατεύει από ακριβές αστοχίες και επαναλήψεις.
