最近的一項研究表明，數(shù)據(jù)輸入是最冗余和最討厭的工作場所任務(wù)之一，這引發(fā)了一個問題，即為什么在人工智能，數(shù)據(jù)挖掘和智能技術(shù)時代，仍要手動完成此任務(wù)。

有什么辦法可以減少它的鄙視?

我在一家數(shù)據(jù)驅(qū)動型初創(chuàng)公司(稱為Sage(一家真正的公司，但由于機密性要求而并非真名))中正在進行的野外調(diào)查表明，技術(shù)解決方案并不像許多人想象的那樣復(fù)雜，并且不會取代人類。很快就會輸入數(shù)據(jù)。

近兩年來，我一直在研究Sage的招聘實踐和工作的發(fā)展。

Sage最初的計劃是開發(fā)和使用AI來生成將出售給客戶的數(shù)據(jù)，作為其更廣泛的服務(wù)的一部分。同時，Sage要求其分析師手動收集并輸入該數(shù)據(jù)。但是當Sage在一家AI咨詢公司進行試點項目時，他們發(fā)現(xiàn)AI最多可以產(chǎn)生他們手工收集的數(shù)據(jù)的5%，而且價格要高得多。

他們買不起AI。結(jié)果，他們將數(shù)據(jù)收集策略從人工智能轉(zhuǎn)移到了人類智能。Sage認識到分析師太昂貴了，并且只對這項工作不滿意，于是在衛(wèi)星辦公室雇用了專門的數(shù)據(jù)錄入操作員來完成大部分工作。

技術(shù)并非總能奏效

這種情況并不罕見。技術(shù)并不總是能按預(yù)期運行，并且在不同的工作和組織中產(chǎn)生不同的影響。但是，技術(shù)的失敗僅部分解釋了為什么人工數(shù)據(jù)錄入仍然作為一項任務(wù)存在的原因，并且可能會持續(xù)相當長的一段時間。要了解更多，我們需要在更廣泛的范圍內(nèi)考慮任務(wù)。

任務(wù)很少單獨存在。它們是工作的一部分，而這些工作是由其他任務(wù)組成的。他們與執(zhí)行它們的人，管理它們或與之合作的其他人以及職業(yè)和組織中的其他工作相關(guān)聯(lián)。

這種更廣泛的上下文以及其中的關(guān)系使得很難完全消除任何任務(wù)，但是這意味著單個鄙視的任務(wù)并不總是意味著完全鄙視的工作。

在Sage，輸入數(shù)據(jù)的非常死板的任務(wù)幾乎與收集數(shù)據(jù)的行為密不可分。盡管有些數(shù)據(jù)可以在年度報告中輕松找到，但對于其余大部分數(shù)據(jù)，分析人員以及隨后的數(shù)據(jù)錄入操作員必須在互聯(lián)網(wǎng)上搜索其他信息。一旦找到此信息，就必須將其輸入數(shù)據(jù)庫。

自動執(zhí)行此任務(wù)的數(shù)據(jù)輸入部分沒有任何意義，并且?guī)缀跏遣豢赡艿摹?/p>

這突出說明了并非所有數(shù)據(jù)輸入工作都被等同創(chuàng)建，并且并非所有數(shù)據(jù)輸入工作都相同。結(jié)果，關(guān)于數(shù)據(jù)輸入的態(tài)度比最近的調(diào)查表明的要復(fù)雜得多。