AIがコスト削減、生産性、雇用に与える影響

AI を活用して雇用を減らし、コストを削減する方法を考えている企業は、間違っていると思います。

最近、ゴールドマン・サックスがレポートを発表しました。報告書は、人工知能の影響により3億の雇用が失われる可能性があると指摘している。そして現在、約3分の2の仕事が何らかの形でAIによる自動化に直面しており、生成型AIは現在の仕事の4分の1を置き換える可能性があります。もちろん、上級管理職の中に近視眼的な守銭奴がいて、人員削減をして会社の資金を節約しようとする可能性は十分にある。

しかし、賢い企業とは、生産性を高めるために、従業員に生成 AI (GenAI) やその他の AI 駆動型ツールの使用を奨励する企業です。 InfoWorld の Jeremy Duvall 氏が指摘しているように、ソフトウェア開発ではこの好例が見られますが、これはソフトウェア開発に限ったことではありません。人工知能はあらゆる種類の仕事に対応できます。コストを半分にするのではなく、生産性を 2 倍にしてみませんか。

人間の創造性を過小評価する

もちろん、これは企業がコスト削減に注力できないという意味ではありません。むしろ、コスト削減のみを目的として人工知能技術を使用することには、一定の限界があります。過去 30 年間の最大のテクノロジ トレンドの多く (オープン ソース、クラウド コンピューティングなど) は、当初はコスト削減の手段として売り出されましたが、すぐにそれ以上の目的に進化しました。たとえば、AWS が発売されてから 2 年後の 2008 年、同社の Web サイトでは AWS を「顧客にアプリケーションを提供する最も経済的な方法」として宣伝していました。しかし、2015年までにAWSのCEOであるアンディ・ジャシー氏は、「確かにクラウドコンピューティングは安価になったが、顧客が本当に気にしているのは俊敏性だ」と述べた。

クラウド コンピューティングの方が安価であると主張する人はまだ多いものの、俊敏性機能は引き続き中心に置かれています。クラウド コンピューティングに精通した顧客にとって、この柔軟性は、数ドルの追加費用よりもはるかに魅力的な利益をもたらします。

その他にも、クラウド コンピューティング、オープン ソース、そして今では人工知能が開発者の仕事を容易にすると期待されています。はい、オープンソース コードは無料でダウンロードできますが、その単位コストは重要ではありません。むしろ、開発者が面倒な購入プロセスを経ることなく、ソフトウェアに簡単にアクセスして使用できることの方が重要です。オープンソース ソフトウェアのプロビジョニングは品質の向上に役立ちますが、必ずしもそうとは限りません。オープンソース ソフトウェアを最初に導入した人たちはソフトウェアの自由を重視していたかもしれませんが、ほとんどの人は俊敏性を高めるためにオープンソース ソフトウェアを購入します。

開発者は重要なので、これは重要です。彼らの時間は大切です。私がかつて書いたように、「ハードウェア（またはソフトウェア）は商品であり、人は貴重である」。開発者の生産性は、顧客へのアプローチ、関与、サービス提供のより良い方法を模索している企業（すべての企業）にとって非常に重要です。これは開発者だけに当てはまることではありません。企業が雇用する人材こそが、その企業の最大の資産なのです。マーケティング、営業、サポート、開発から財務まで、すべての従業員から最大限の成果を引き出す必要があります。したがって、あなたの仕事は、主にコストを削減する方法を見つけることではなく、生産性を向上させることです。

ここで人工知能が役に立ちます。

AIが答えです。では、質問は何でしょうか?

Simon Willison のような開発者は、GitHub Copilot の GenAI コーディング ツールがソフトウェア開発エクスペリエンスの向上に大きな影響を与えることができることを実証しました。同時に、これらのツールは開発者の代わりにはなりません。マーティン・ヘラー氏が言うように、「いかなる種類の AI によって生成されたコードも正しい、または有効であるとは想定できず、コンパイルして実行できることさえありません」。したがって、「AI によって生成されたコードを常に未知のプログラマーからのプル リクエストとして扱う必要があります。つまり、アプリケーションの一部にする前に、コードを確認し、テストし、デバッグする必要があります」。

言い換えれば、GenAI ツールは作業の 80% を処理できるため、開発者は残りの 20% を処理できるようになります。

他のシナリオでも状況はほぼ同じです。たとえば、全米経済研究所の調査によると、AI を使用したカスタマー サービス エージェントは、サポートに関する問題をより多く解決できたため、使用しなかったエージェントよりも生産性が 14% 向上しました。これを読んでいる人の中には、「すごい、これでカスタマー サービス スタッフの 14% を解雇できる」と思う人もいるかもしれません。しかし、これもまた、要点を外しています。同じ仕事をより少ない人数で行うということではなく、同じ人数でより良い仕事をするということです。

この「より良い仕事」とは、単により多くの製品を生産することだけではありません。スピードへの執着が、企業が労力は少なくて済むが影響は大きいプロジェクトの重要性を見失わせる原因になる可能性があるということについては、すでにお話ししました。この場合、AI は、開発者 (またはテクニカル サポート、コピー エディターなど) が作成すべき内容について考える時間を増やしながら、出力レベルを高く維持するのに役立ちます。人工知能が彼らにその時間を与えてくれるのです。

雇用主にとって、労働者の生産性を向上させるために AI がますます重要になっていることは明らかです。従業員にとっては、仕事内容に関係なく、より多くの成果とより良い成果を出せるように AI をどのように取り入れるかを考える必要があります。 ChatGPT、Stable Diffusion、GitHub Copilot、その他の生成 AI ツールの実験をまだ始めていない場合は、今がそのときです。

原題: AI がコスト削減、生産性、雇用に与える影響

原作者:マット・アセイ