We study how sophistication in generative AI (genAI) use varies among the back-office workforce of a large firm. Using proprietary data, we observe 713,564 employee prompts and their corresponding large language model responses from nearly 4,000 back-office employees across 15 functional areas over eight months in 2025. We document three main findings. First, senior employees exhibit more sophisticated genAI use, consistent with domain expertise complementing genAI capabilities. Second, sophistication varies considerably across functions and is highest in Strategy, Digital Innovation, and Project Management, three groups that share a focus on firmwide strategic initiatives and organizational change. Third, we observe neither improvements in sophistication over time nor lasting improvements following formal AI training, suggesting that sophisticated use can be difficult to change. Together, our study provides measures of and insights into sophisticated genAI use that managers can use to improve outcomes and that researchers can use in future research.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

人工智能杂志AI(Artificial Intelligence)是目前公认的发表该领域最新研究成果的主要国际论坛。该期刊欢迎有关AI广泛方面的论文,这些论文构成了整个领域的进步,也欢迎介绍人工智能应用的论文,但重点应该放在新的和新颖的人工智能方法如何提高应用领域的性能,而不是介绍传统人工智能方法的另一个应用。关于应用的论文应该描述一个原则性的解决方案,强调其新颖性,并对正在开发的人工智能技术进行深入的评估。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ai/
探究模型能力与应用的进展和边界
专知会员服务
26+阅读 · 2025年8月27日
《GenAI技术落地白皮书》,19页
专知会员服务
59+阅读 · 2024年6月23日
【牛津大学博士论文】关系数据的学习和推理,243页pdf
专知会员服务
54+阅读 · 2022年11月16日
基于深度元学习的因果推断新方法
图与推荐
12+阅读 · 2020年7月21日
多图带你读懂 Transformers 的工作原理
AI研习社
10+阅读 · 2019年3月18日
详解GAN的谱归一化(Spectral Normalization)
PaperWeekly
11+阅读 · 2019年2月13日
Elasticsearch地理信息存储及查询之Geo_Point
Analysys易观
13+阅读 · 2018年12月29日
讲透RCNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN,将CNN用于目标检测
数据挖掘入门与实战
18+阅读 · 2018年4月20日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
8+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
10+阅读 · 10月15日
综述|谁来改进机器人?迈向物理递归自我改进
专知会员服务
10+阅读 · 10月14日
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
10+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
14+阅读 · 10月13日
相关VIP内容
探究模型能力与应用的进展和边界
专知会员服务
26+阅读 · 2025年8月27日
《GenAI技术落地白皮书》,19页
专知会员服务
59+阅读 · 2024年6月23日
【牛津大学博士论文】关系数据的学习和推理,243页pdf
专知会员服务
54+阅读 · 2022年11月16日
相关资讯
基于深度元学习的因果推断新方法
图与推荐
12+阅读 · 2020年7月21日
多图带你读懂 Transformers 的工作原理
AI研习社
10+阅读 · 2019年3月18日
详解GAN的谱归一化(Spectral Normalization)
PaperWeekly
11+阅读 · 2019年2月13日
Elasticsearch地理信息存储及查询之Geo_Point
Analysys易观
13+阅读 · 2018年12月29日
讲透RCNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN,将CNN用于目标检测
数据挖掘入门与实战
18+阅读 · 2018年4月20日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员