استخدام, بازاریابی, منابع انسانی, هوش مصنوعی

۵۶ درصد از کارمندان می‌گویند AI حجم کار را افزایش می‌دهد

  • بر اساس یک نظرسنجی از بیش از ۲۰۰۰ حرفه‌ای در صنایع STEM (مهندسی، داروسازی، علوم و…)، ۷۸٪ گفته‌اند از ابزارهای AI استفاده می‌کنند. با این حال، ۵۶٪ گزارش داده‌اند که استفاده از AI در واقع «بار کاری»شان را افزایش داده است، نه کاهش. تنها ۱۸٪ می‌گویند آموزش رسمی برای کار با AI دیده‌اند.
  • تحلیل: این یک هشدار مهم است نسبت به خوش‌بینی صرف نسبت به «افزایش بهره‌وری با AI». وقتی سازمان‌ها بدون آمادگی کافی (داده، آموزش نیروی انسانی، فرآیند) AI را پیاده می‌کنند، ممکن است نتیجه معکوس شود — یعنی پیچیدگی، سردرگمی و افزایش بار کاری. شرکت‌ها باید قبل از پیاده‌سازی گسترده، روی آموزش، تغییر فرآیند و طراحی سازمانی کار کنند.

خلاصه داده‌ها

بر اساس نظرسنجی Cybernews از بیش از ۲۰۰۰ متخصص STEM:

  • ۷۸٪ از ابزارهای AI استفاده می‌کنند.
  • ۵۶٪ می‌گویند بار کاری‌شان افزایش یافته، نه کاهش.
  • تنها ۱۸٪ آموزش رسمی دیده‌اند.
  • بسیاری می‌گویند که «انتظار سازمان» برای خروجی بیشتر بعد از استفاده از AI بالا رفته است.

این یافته‌ها نشان می‌دهد که «AI در دنیای واقعی» با تبلیغات بازاریابی خیلی فرق دارد.


۱. چرا AI باعث افزایش بار کاری شده؟

۱-۱. نبود آموزش و مهارت

وقتی تنها ۱۸٪ کارمندان آموزش دیده‌اند، یعنی اکثریت:

  • نمی‌دانند چطور ابزار را درست استفاده کنند
  • وقت بیشتری برای اصلاح و رفع خطا می‌گذارند
  • خروجی AI را دوباره باید بررسی کنند

در پزشکی، داروسازی، مهندسی و علوم، کوچک‌ترین اشتباه می‌تواند فاجعه‌بار باشد → پس بازبینی زیاد می‌شود.


۱-۲. پیچیدگی ابزارهای AI

بسیاری از مدل‌ها:

  • نیاز به دستور دقیق (prompt engineering) دارند
  • خروجی نوسانی یا حتی غلط می‌دهند
  • با سیستم‌های کاری موجود به‌خوبی یکپارچه نیستند

این یعنی کارمند باید:

کار خودش + مدیریت AI + اصلاح خطای AI
را انجام دهد.


۱-۳. «اثر بهره‌وری» که مدیران اشتباه تفسیر می‌کنند

در بسیاری از شرکت‌ها (به‌خصوص در اروپا و آمریکا)، بعد از ورود AI:

  • مدیران انتظار خروجی دو برابر دارند
  • KPIها سخت‌تر می‌شود
  • وظایف جدید اضافه می‌شود
  • زمان تحویل کوتاه‌تر می‌شود

در نتیجه، ابزار کمکی تبدیل می‌شود به:

ابزار فشار کاری.


۲. پیام اصلی: AI بدون تغییر فرآیند = افزایش فشار

بسیاری از شرکت‌ها فقط ابزار را اضافه کرده‌اند،
ولی فرآیند، ساختار تیم، جریان داده، استاندارد خروجی، آموزش و نقش‌ها را تغییر نداده‌اند.

AI در چنین شرایطی مثل این است که:

به یک تیم قدیمی، یک موتور توربو بدهید
اما کلاچ، گیربکس و شاسی همان قبلی باشد!
نتیجه = لرزش، خرابی، فشار.


۳. پیامدهای مهم برای کسب‌وکارها و مدیران

۳-۱. پیاده‌سازی AI باید همراه با تغییر سازمانی باشد

  • آموزش عملی
  • بازطراحی فرآیند
  • تعریف نقش‌های جدید (AI reviewer, AI operator)
  • استانداردسازی خروجی AI

بدون این‌ها، AI بهره‌وری نمی‌آورد.


۳-۲. سرمایه‌گذاری در آموزش از خودِ ابزار مهم‌تر است

اگر فقط ابزار بخرید ولی:

  • تیم نداند چطور از آن استفاده کند
  • نتایج را چطور ارزیابی کند
  • چگونه اشتباهات را اصلاح کند

بازدهی صفر یا حتی منفی می‌شود.


۳-۳. شرکت‌هایی که زود سازگار شوند، مزیت رقابتی می‌گیرند

سازمان‌هایی که:

  • سند راهبردی AI دارند
  • آموزش رسمی دارند
  • نقشه داده دارند
  • استاندارد ارزیابی خروجی دارند

به سرعت ۲–۴ برابر بهره‌وری بیشتر می‌گیرند.

بقیه سازمان‌ها؟
با همان مشکل «افزایش بار کاری» دست‌وپنجه نرم می‌کنند.


۴. فرصت بزرگ پنهان در این خبر (برای ایران و منطقه)

این خبر از یک زاویه فرصت بزرگ نیز هست:

در کشورهای درحال‌توسعه هنوز AI به‌صورت گسترده وارد سازمان‌ها نشده است.
پس می‌توان از اشتباهات غرب درس گرفت و از ابتدا:

  • آموزش + ابزار
  • فرآیند + تکنولوژی
  • ارزیابی + مدل کار

را با هم پیاده کرد.

یعنی به‌جای تقلید کورکورانه، می‌توان یک نقشه‌راه بومی و هوشمند ساخت.


جمع‌بندی استراتژیک

این خبر یک سیگنال مهم است:

AI در عمل تنها زمانی بهره‌وری می‌آورد که:

  1. کاربر آموزش ببیند
  2. فرآیندها اصلاح شوند
  3. نقش‌ها بازتعریف شوند
  4. فرهنگ سازمانی با تغییر سازگار شود
  5. مدل داده منسجم باشد

در غیر این صورت،
AI باعث افزایش کار، استرس و پیچیدگی می‌شود — نه بهره‌وری.

پرایم سیستم، رهبر فناوری اطلاعات در قزوین و زنجان، با افتخار نمایندگی رسمی معتبرترین برندهای ایران و جهان است:

۱- تخت جمشید:
پرایم سیستم، پیشگام سخت‌افزار، گیمینگ، رندرینگ و لوازم جانبی کامپیوتر

۲- سیناپ:
پرایم سیستم، سیستم‌های AIDC
پیشرو در شناسایی خودکار و جمع‌آوری داده، نرم‌افزارهای انبار و لجستیک و تجهیزات بارکد/RFID برای صنایع تولیدی، خرده‌فروشی و راه‌حل‌های دقیق برای زنجیره تأمین.

۳- ماپرا:
پرایم سیستم، تحول دیجیتال صنعت F&B
نرم‌افزار یکپارچه مدیریت فروش، انبارداری، باشگاه مشتریان و رزرو آنلاین بر پایه فناوری ابری و داده‌محور، همراه هزاران رستوران، کافه و فست‌فود برای مدیریت بدون محدودیت مکان/زمان، افزایش کارایی و هوشمندسازی عملیات.

۴- سخت‌افزار:
پرایم سیستم، پیشتاز قطعات دیجیتال
فروش آنلاین/آفلاین قطعات کامپیوتر و دیجیتال و نمایندگی برندهای ایرانی/خارجی، ارسال به تمام ایران، سیستم‌های گیمینگ/رندرینگ/ماینینگ و تیم اورکلاکر حرفه‌ای. تولید محتوای تخصصی، برترین فروشگاه سخت افزار و نرم افزار قزوین/زنجان.

۵- نیلپر:
پرایم سیستم، تولیدکننده محصولات ارگونومیک، کوله و کیف

تمرکز بر کیفیت، طراحی دانش‌محور و بازارهای اداری/آموزشی/رستورانی. مدیریت استراتژیک برای رضایت مشتری.

۶- زبرآسیا:
پرایم سیستم، فناوری AIDC و بارکد
تسهیل در جمع‌آوری داده بدون خطا با تمرکز بر بارکد و AID، راه‌حل‌های اطلاعاتی برای صنایع، افزایش سرعت/دقت و برنامه‌ریزی منابع. تکیه بر متخصصان داخلی و دانش جهانی، جلب اعتماد مشتریان.

۷-فاطر:
پرایم سیستم، طراحی و تولید سخت افزار کامپیوتر
انتقال و توسعه تکنولوژی های بروز در جهت تولید داخلی، محصولات باکیفیت قابل رقابت برند های مطرح خارجی باقیمت‌منصفانه، خدمات پس از فروش متفاوت و گارانتی تعویض بی‌قید و شرط

پرایم سیستم | پلتفرم ابری حسابداری و مالی، سخت افزار و لوازم جانبی

به این مطلب امتیاز دهید:
تعداد رأی‌دهندگان: ۶۴ میانگین امتیاز: ۵

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *