ジェネレーティブ AI: 職場の CIO にとって未知の要素

組織のエンドユーザーとますますインテリジェントになるソフトウェア ツールとの間の生産的なパートナーシップを確保することは、生成 AI 戦略の成功にとって重要であり、ガイダンスと指示が必要です。

生成型 AI の可能性を実現するための技術戦略を急いで開発する中で、多くの CIO は、おそらくこれまでで最も困難なタスクに真っ先に取り組んでいます。それは、ナレッジ ワーカーや組立ライン作業員から医師、会計士、弁護士に至るまで、組織のエンド ユーザーが生成型 AI と共存できるように準備することです。

多くのアナリスト、思想的リーダー、ベンダー、CEO は、大規模言語モデルや Microsoft Copilot のようなツールを、労働者を置き換えるのではなく支援するテクノロジと見なしていますが、市場に流入する生成 AI 製品が急増し、多くの人間のタスクを実行するために大規模言語モデルが実稼働環境に急速に実装されていることから、この議論は疑問視され、AI マシンとそれとともに作業しなければならない人間との複雑な関係が浮き彫りになっています。

フォーチュン500企業バクスターインターナショナルの戦略AIアドバイザー、ルーベン・コーエン氏は、生成AIの破壊的可能性を考えると、そのリスクは大きいと指摘した。

「議論は労働力を増強するか、それとも完全に置き換えるかという点にあります」と同氏は言う。「最初のステップは、組織内で最も有能な人材に高度にカスタマイズされた AI を導入することかもしれません。次のステップは、能力の低い人材を完全に排除することかもしれません。」

ただし、「能力が低い」という定義は、技術の発展や、その技術が導入されている分野における人間と機械のパートナーシップの発展によって影響を受ける可能性があります。結局のところ、生成 AI は人間に取って代わることはないという意見がますます一般的になっていますが、テラダインの CEO であるシャノン・ガス氏は、「生成 AI を使用する人間が、生成 AI を使用しない人間に取って代わる」と述べています。

現在、ほとんどの CIO は生産性と効率性を向上させるために生成 AI を導入しており、ガートナー社によるとこの割合は 77% にも上ります。米国特許商標庁の最高情報責任者、ジェイミー・ホルコム氏もその一人だ。

「私は AI を拡張知能ツールだと考えています」とホルコム氏は言う。「私は、皆さんがツールを使って作業しているのではなく、ツールを使って作業していると考えています。私たちの試験官は、事務作業や管理業務を省く AI ツールの助けを歓迎しており、プログラミングだけでなく、思慮深い分析作業に集中できるようになります。」

したがって、2024 年の CIO の最重要課題の 1 つは、まだほとんどが不明な大規模言語モデルを使用して人間の作業者が達成できる具体的な付加価値を発見し、明らかにすることです。

Thoughtworks の最高 AI 責任者である Mike Mason 氏によると、この問題を考慮すると、CIO が従業員に新しい生成 AI ツールを提供することを検討することが依然として重要になります。

「AI がさらに進化し、ソフトウェアや日常業務に統合されるようになっても、AI ツールの流入は依然として従業員に混乱をもたらしています。CIO は、この AI 技術を使用するのは従業員であることを忘れず、従業員に対する AI の影響を考慮し、投資を最大限に活用するために適切な管理、トレーニング、統合が実施されていることを確認する必要があります。」

緊密なパートナーシップの形成

業界リーダーからの AI に対する警戒の呼びかけにもかかわらず、ゴールドマン・サックス、フィデリティ・インベストメンツ、プロクター・アンド・ギャンブル、アメリカン・エキスプレス、ギリアド・サイエンシズなど、ほとんどの大企業は、生産性とイノベーションを向上させるために、社内で大規模な言語モデルを開発し、導入することを公に表明しています。

フィデリティ・ファイナンシャル・サービスのAIイノベーション責任者、ビピン・マヤール氏は12月にボストンで開催された最高AI責任者サミットで、早期の利益はコスト削減と効率性向上の面で実り多いものであることが証明されていると述べた。

マヤール氏は、大規模な言語モデルは人間の知能に匹敵するものではないと認めながらも、生成 AI におけるイノベーションのペースは比類のないものだと考えています。 「まだ13か月しか経っていないのに、時間が非線形になってしまった」と彼は冗談を言った。

それでも、労働者がこれらのツールを最大限に活用できるようにするために、マヤールは、構造化データと非構造化データを小規模かつタスク固有のものと組み合わせて、大規模なマルチモーダル言語モデルを設計することを推奨しています。

アドバンスト・オート・パーツ社の人工知能、データエンジニアリング、意思決定科学担当副社長イヴォンヌ・リー氏も、この技術、そして人間がそれをどのように活用するかはまだ初期段階にあることに同意している。

「AIは万能薬ではありません。ジェネレーティブAIはデータをまとめ、データサイエンティストに異なる視点を与えることはできますが、私たちに代わって構成することはできません。人々はAIをより効率化するため、また問題を診断するためのツールとして利用しています。」

トムソン・ロイターは、効率性向上のために AI を活用している組織の一つです。同社は最近、開発者がWestlaw Precision上でAI支援研究などのソリューションをより簡単に作成できるようにする生成AIプラットフォームをリリースしました。トムソン・ロイターのエンジニアリング責任者ショーン・マルホトラ氏は、生成AI技術を使用するウェストローにより、法律編集者はこれまで数日または数週間かかっていた法律調査の文書要約を数分で作成できるようになったと述べた。

さらに、Thomson Reuters と Microsoft Copilot による法務文書作成サービスもあり、法務編集者にとってより高度な機能が利用できるようになります。しかし、観測者たちは、このようなイノベーションには、従業員がどこにいても新しい生成型 AI の恩恵を受けられるように、CIO がスキルアップとガバナンスの戦略を策定する必要があると指摘しています。生産性向上の推進により、企業全体の従業員に大規模な言語モデルの操作方法を習得するプレッシャーがかかるため、これはすぐに重要になります。大規模な言語モデルの多くはまだパイロットテスト段階にあります。

「大規模言語モデルは多くの点で人間の能力を超える可能性がありますし、実際に超えるでしょうが、AIは今後も人間の能力を拡張し続けると私は確信しています」と、デロイトの米国常駐CIOであり、ヴァンガード・グループの元グローバルCIOであるジョン・T・マルカンテ氏は語った。 「AIは人間にとって非常に近い仲間であり、これからもそうなるだろうと思います。」

マルカンテ氏は、友好的な関係を確保するために、生成 AI を実装する際には利害関係者のワークフローを考慮することが重要であると強調しました。

「時代遅れの、あるいは面倒なプロセスをスピードアップするために AI を使うのは間違いである可能性があることを覚えておくことが重要です。問題を『解決』するために AI を広く適用するよりも、プロセスやテクノロジーの改善からより多くのメリットが得られる可能性があります」と同氏は述べた。

仕事のやり方を変える

テクノロジーとその使用方法は時間の経過とともに進化し、人々がこれらのツールを最大限に活用する方法も必然的に変化します。

CES でアクセンチュアは、生成 AI ツールは、特に洗練された会話型ユーザー インターフェース、英語のコマンドに応答するロボット、Adobe Photoshop の Generative Fill and Expand 機能など、人間の自然な作業方法を強化するソフトウェアなど、より「人間的」になるように設計されていると公式に発表しました。

昨年末、ガートナーは毎年恒例の IT Symposium/Xpo カンファレンスで、生成 AI が人間と機械の関係をいかに根本的に変えるかについて詳しく説明しました。

「これは単なる技術やビジネスのトレンドではなく、私たちが機械と関わる方法の変化なのです」とガートナーのアナリスト、メアリー・メサリオ氏は語る。「機械が私たちのために何ができるかから、機械が私たちのために何になるかへと移行しています。機械は私たちの道具からチームメイトへと進化しています。」

メサリオ氏は、機械は仕事のパートナーとしてだけでなく、顧客としても進化していると述べた。たとえば、HP プリンターは、使用量を監視するサービスに接続することで、必要なときにインクを購入でき、Tesla 車は、自己診断で故障が判明したときに部品を注文できます。

USPTO のホルコム氏も、インターフェースの進化によって従業員がこれらのツールをより効率的に使用できるようになり、次世代の人間とコンピューターのインターフェースはキーボードとマウスではなく自然言語になると考えています。しかし彼は、大規模な言語モデルが近い将来に人間の認知能力に取って代わるとはまだ考えていない。

「人間の思考と分析はまだ機械に追い抜かれていません。なぜなら、アルゴリズム自体はせいぜい推測と試行錯誤の繰り返しであり、人間がプログラムすることなく機械が直感的な飛躍を遂げるのを見たことがないからです。」

ノースイースタン大学エクスペリエンス AI 研究所のエグゼクティブ ディレクターである Usama Fayyad 氏は、会話型 AI は企業においてますます重要になり、時間の経過とともに質問に対してより実質的な回答を提供するようになると考えています。 コンテンツ生成、文書要約、そして人間の補助と意思決定アルゴリズムを必要とする拡張分析と洞察抽出ツールも、業界を問わず企業にとって重要なユースケースになるだろうと彼は述べた。

しかし、これらのツールが最大限の可能性を発揮するには、人間がそれらをどのように、どのくらいの頻度で使用するかが極めて重要になります。それがテクノロジーの本質です。

PwC米国の最高製品・技術責任者ジョー・アトキンソン氏は、生成型AIアプリケーションはより技術に精通した労働力を生み出すのに役立つ可能性があるが、職場で学習するように設計されたツール自体に労働者がどのように価値を付加できるかは明らかではないと述べた。アプリケーションの品質を向上させるには人間の創造性が必要であることに疑いの余地はない、と彼は述べた。

このため、ガートナーは、CIO が「灯台」原則を確立して、今後 1 年間に従業員とマシンがどのようにやり取りするかを定義することを推奨しています。これは、データにおける AI 対応の実現や AI 対応セキュリティの実装と同様に重要な優先事項であるとガートナーは考えています。

結局のところ、生成 AI は設定して忘れるツールではありません (少なくとも現時点では)。正確性、品質、安全性を確保するには、人間の監視と経験が必要です。

この目的のために、CIO は、生成 AI ツールを職場に徐々に導入し、人々が快適に使用できるようにするための教育およびトレーニング コースを準備しています。