Исследование, проведенное среди таксистов в Йокогаме (Япония), показало, что использование ИИ-приложения для прогнозирования спроса и выбора оптимальных маршрутов помогает водителям с меньшим опытом увеличить продуктивность на 7%. При этом высококвалифицированные таксисты практически не получают преимуществ от этой технологии. Результаты работы ученых опровергают распространенное мнение о том, что ИИ выгоден только высококвалифицированным специалистам. Напротив, технология может выступать в роли «нивелирующего» инструмента, снижая разрыв между работниками разного уровня подготовки.
Чтобы исключить влияние внешних факторов, таких как локальный спрос или местоположение, исследователи использовали метод, аналогичный тому, который используется в медицинских клинических испытаниях. Они анализировали данные, учитывая случайные точки завершения поездок, что позволило объективно оценить влияние модели на эффективность работы водителей.
Профессор Ясутора Ватанабе отметил: «ИИ может снижать относительное преимущество высококвалифицированных работников, уменьшая неравенство. Это меняет многолетний тренд, при котором технологии обычно приумножали дистанцию между группами сотрудников с разным уровнем компетентности».
Полученные выводы применимы не только к таксистам. По словам профессора Хитоси Шигеока, аналогичный эффект ИИ может оказывать в других профессиях — например, среди юристов, анализирующих контракты, или патологоанатомов, выявляющих злокачественные клетки.
Однако исследование выявило и проблему: многие таксисты с низкой квалификацией не используют приложение, несмотря на его преимущества. Ученые связывают это с нежеланием осваивать новые технологии. Преодоление этого барьера могло бы повысить эффективность труда в различных сферах. Профессор Дайдзи Кавагути подчеркнул, что компании могут пересмотреть подход к найму, делая акцент на навыках, которые ИИ пока не способен заменить — например, коммуникативных способностях и работе с клиентами.