GN⁺: 비즈니스 컨설턴트의 성능을 크게 향상시킨 ChatGPT-4

(d3.harvard.edu)

AI가 지식 노동자의 생산성과 품질에 미치는 영향에 대한 연구
디지털 데이터 디자인 연구소와 보스턴 컨설팅 그룹(BCG)이 함께 진행
회사의 개별 기여자 직원 중 7%에 해당하는 758명의 컨설턴트의 성과를 평가
평가된 업무는 창의성, 분석적 사고, 글쓰기 능력, 그리고 설득력을 포함
주요 발견으로는 AI 프론티어 내의 업무에서 ChatGPT-4가 성능을 크게 향상시켰으며, 속도를 25% 이상 높였고, 인간이 평가한 성능을 40% 이상 향상시키고, 업무 완료를 12% 이상 높였음
이 연구는 AI가 일부 업무에서는 뛰어나지만 다른 일부에서는 부족한 "뾰족한 기술 프론티어"라는 개념을 소개
연구에서는 AI 사용의 두 가지 명확한 패턴을 확인했는데, "Centaurs"는 자신과 AI 사이에서 업무를 나누고 위임하고, "Cyborgs"는 자신의 작업 흐름을 AI와 통합
논문은 AI를 채택하거나 채택하지 않는 이진 결정에서 지식 작업 흐름 내의 다양한 업무에 대한 인간과 AI의 다른 구성과 조합의 가치를 평가하는 것으로 논의가 이동해야 한다고 제안

ChatGPT-4의 사용이 비즈니스 컨설턴트의 성능 향상에 미치는 영향에 대한 기사
참가자들이 창의성, 분석적 사고, 글쓰기 능력, 설득력 등 다양한 분야에서 18가지 과제에 응답
GPT의 과제에 대한 반응이 일반적인 경영 컨설팅 자료와 거의 구별되지 않음
일부 사용자들은 AI가 간결한 글을 더 크고 자세한 문서로 확장하는 능력이 유익하다고 발견
언어 학습 모델(Language Learning Models, LLMs)의 사용이 일반적인 과제에서 성능을 향상시키지만, 전문 분석 과제에서는 덜 효과적임
LLMs는 요약, Q&A, 감정 분석 등 언어 과제에서 매우 능숙함
일부 사용자들은 프로그래밍에서 GPT-4가 유용하다고 발견, 종종 코드 작성을 요청함
GPT-4가 고객을 위해 직접 작업을 수행하여 컨설턴트를 완전히 대체할 가능성에 대한 추측
일부 사용자들은 GPT-4가 반복적인 사무 작업을 자동화하여 상당한 시간을 절약할 수 있음을 지적
연구는 GPT-4가 수행할 수 있는 과제를 특별히 선택하였고, 성능 향상은 이러한 과제에만 해당됨
GPT-4가 잘 맞는 과제에 대해서도, 평균 이상의 성과를 내는 사람들의 성능은 17%만 향상됨