Google mapuje britských používateľov AI: náskok majú tí, ktorí ju používajú hlbšie

Google zverejnil britskú analýzu adopcie umelej inteligencie na pracovisku, ktorá posúva debatu od otázky, či ľudia AI používajú, k otázke, ako hlboko ju dokážu zapojiť do práce. Podľa príspevku Google UK, pripraveného v spolupráci s výskumnou organizáciou Public First, sa podiel britskej pracovnej sily používajúcej AI za rok zvýšil z 34 percent na 73 percent. Samotné číslo však Google interpretuje opatrne: masová adopcia podľa neho neznamená rovnaké prínosy pre všetkých.

Kľúčom je rozdelenie používateľov do štyroch skupín. „AI Spectators“ tvoria ľudia, ktorí s nástrojmi ešte prakticky neexperimentujú. „AI Experimenters“ skúšajú jednoduché úlohy a tvoria najväčšiu počiatočnú skupinu. „AI Practitioners“ používajú AI ako pravidelný pracovný nástroj. Najmenšia skupina, označená ako „AI Trailblazers“, predstavuje približne 15 percent pracovnej sily a hľadá nové postupy, v ktorých AI mení samotný spôsob práce. Pre slovenského čitateľa je dôležité, že nejde o technické kategórie podľa konkrétneho modelu, ale o mieru zručnosti a pracovnej integrácie.

Podľa Google práve posledná skupina hlási najvýraznejší prínos. Pokročilí používatelia majú šetriť takmer osem hodín týždenne v osobnom aj pracovnom živote a po zohľadnení rozdielov vo veku, sektore, pohlaví, etnicite, vzdelaní a veľkosti firmy častejšie uvádzajú kariérny posun. Google cituje vyššiu pravdepodobnosť povýšenia, pozitívneho hodnotenia aj rastu mzdy. Tieto údaje treba čítať ako asociáciu, nie ako dôkaz, že samotné používanie AI automaticky spôsobuje kariérny rast. Napriek tomu sú dôležitým signálom pre firmy, ktoré chcú merať viac než počet zakúpených licencií.

Najzaujímavejším záverom je nerovnomernosť adopcie. Ak sa AI stane nástrojom produktivity iba pre najistejších a najlepšie podporených zamestnancov, môže prehĺbiť rozdiely vo vnútri organizácií. Pracovníci, ktorí dostanú školenie, čas na experimentovanie a jasné pravidlá, sa môžu posúvať rýchlejšie, zatiaľ čo ostatní zostanú pri povrchnom používaní alebo sa nástrojom budú vyhýbať. To je problém aj pre manažérov: firma môže mať vysokú mieru „AI adopcie“, no skutočná produktivita zostane sústredená v malej skupine.

Google preto rámuje ďalšiu fázu ako úlohu zvyšovania zručností. Nejde len o všeobecné školenia typu „ako písať prompty“. V praxi bude dôležité naučiť ľudí prekladať vlastnú pracovnú doménu do úloh, ktoré model zvládne: príprava podkladov, kontrola textov, sumarizácia, analýza dát, návrhy procesov či porovnávanie možností. Rovnako dôležité je naučiť ich, kedy modelu neveriť, ako overovať výstupy a ako chrániť dôverné informácie. Bez tejto vrstvy sa adopcia môže zmeniť na náhodné používanie nástrojov bez merateľného efektu.

Pre podniky je správa praktická najmä tým, že naznačuje nový spôsob merania AI transformácie. Nestačí sledovať počet účtov, počet generovaných odpovedí alebo všeobecný pocit nadšenia. Užitočnejšie metriky môžu byť: koľko tímov má definované konkrétne workflow, koľko rutinných úloh bolo bezpečne presunutých do asistovaných procesov, koľko času sa reálne ušetrilo a či sa zlepšila kvalita rozhodovania. Firmy budú musieť rozlišovať medzi experimentovaním a zrelým používaním podobne, ako kedysi rozlišovali medzi digitalizáciou dokumentu a skutočnou zmenou procesu.

Štúdia má aj politický rozmer. Spojené kráľovstvo, podobne ako Európska únia, rieši nízky rast produktivity a potrebu rýchlejšieho šírenia digitálnych nástrojov do menších firiem, verejného sektora a regiónov mimo technologických centier. Ak sú prínosy AI koncentrované u 15 percent najpokročilejších používateľov, verejná politika sa nemôže spoliehať iba na dostupnosť modelov. Potrebné budú programy vzdelávania, podpora malých podnikov, jasné pravidlá pre používanie AI na pracovisku a transparentné hodnotenie rizík.

Slovenský kontext je podobný. Aj tu sa diskusia často zúži na to, či firma používa ChatGPT, Copilot alebo Gemini. Skutočná otázka však znie, či zamestnanci vedia tieto nástroje použiť vo svojich procesoch tak, aby šetrili čas bez zhoršenia kvality a kontroly. Google svojim britským prieskumom pripomína, že ďalšia fáza AI nebude len o dostupnosti modelov, ale o organizačnej schopnosti rozšíriť pokročilé používanie medzi širšiu pracovnú silu. Ak sa to nepodarí, umelá inteligencia môže vytvoriť nový typ digitálnej priepasti priamo vo firmách.