AI（人工知能）を駆使したスタートアップは、立ち上げ期においてそれほど人的資源に依存しない。そして彼らは、次なるスタートアップの波だけでなく、より規模が大きく実績のある既存企業にとっても、手本となる可能性がある。
これはAIが雇用を置き換えるという話ではない。むしろ、かつてないほど少数精鋭で効率的な形で実現される企業立ち上げが増えているということだ。
ハーバード・ビジネス・スクールとINSEADによる最近の研究によると、AIネイティブ企業は従来のスタートアップに比べて組織規模が25%小さく、エントリーレベル（未経験・初級）の労働者が15%少なく、管理職も15%少ないという。研究者らは、Yコンビネーター（Y Combinator）およびピッチブック（PitchBook）に掲載された約5万社のベンチャー支援型スタートアップを分析した結果、AIネイティブ企業は非AI中心の競合企業と同等の価値を維持しながら、組織の階層構造もよりフラットであることを見出した。
同研究の対象となった企業は2020年から2024年の間に設立された。INSEADのヒュンジン・キムとハーバード・ビジネス・スクールのレンブラント・コーニングの両研究者によると、Yコンビネーター発のスタートアップにおいて、2024年のAI関連の初回投資件数は2020年の平均の約8倍にのぼるという。彼らは、企業のAIプロファイルを判定するために、YコンビネーターのAIセルフタグ付けプロトコルを採用した。
AI主導企業の割合が上昇する一方で、彼らが生み出す活発な事業活動が、結果として全体的な労働需要の増加につながる可能性があると研究者らは推測している。AI企業におけるエンジニアの割合は、非AIスタートアップよりも13%高い。
研究では、社内業務と製品の両方に対するAIの影響が追跡された。既存のワークフローにAIツールを重ね合わせるだけでなく、製品自体にAIを組み込むことが、「スタートアップが知識労働者の大規模なチームを持たずに、知識労働の規模を拡大するための主要な方法である」とキムとコーニングは述べている。
これらのAI企業はチーム内でエンジニアを重視し、営業、財務、業務、管理業務の比重を下げていることも判明した。「彼らはシニア層に偏っており、エントリーレベル従業員の比率は15%弱低く、シニア従業員の比率は約20%高い」。これらは「歴史的にはより大規模な階層型組織を必要としたであろう事業を構築する、熟練した少人数の創業者チーム」だという。
重要なことに、これらの小規模なAI企業は「非AIネイティブ企業と同等の資金を調達し、同等の評価額を実現している」と研究は指摘する。「より小規模である結果として、AIタグ付きスタートアップは従業員1人あたりで約20%多くの資本を調達し、従業員1人あたりの評価額も高い」。
現時点において、これらの小規模な企業はシリコンバレーに集中する傾向があり、その従業員は「男性の割合が高く、学位（修士・博士）を保持している可能性が高く、より名声のある企業や機関の出身である」という。
研究者らはまた、これらのスタートアップが実際にどのようにAIを利用しているかも調査した。少なくとも43%が、かつて労働者が行っていた業務を完全に自動化するためにAIを使用しており、別の24%は販売先企業の既存の労働者を補強（拡張）するためのAIツールを構築している。さらに別の15%は、他の開発者が自社のAI製品に統合できるような機能を提供する、AIインフラを構築している。
シリコンバレーで起きていることはビジネス界全体に広がる傾向があるため、その影響はスタートアップの領域にとどまらない。「AIは既存の組織を効率化するだけでなく、組織のあり方や業務内容そのものを変える可能性がある」とキムとコーニングは述べている。「企業が人的資源を通じて能力を構築するのではなく、基盤モデルから能力を取り込むことが増えれば、もはや人間のアテンション（注意力）や処理能力に制約されることはなくなるかもしれない。経営上の課題は、社内能力の蓄積から、外部能力の構築と統合へと移行する」。
また、エントリーレベルの職を求める人々と、より起業家精神に富んだスタートアップチームに加わる人々にとっても、さらなる含意がある。「求人を出さない雇用主の割合が増え続けている」と、レジュメ・ジーニアス（Resume Genius）のキャリア専門家エバ・チャンは指摘する。「ほとんどの労働者は経験を積むための足がかりとして初期の職に頼っている。ところが、その足がかりが皆が目指す企業から取り除かれつつある」と彼女は述べた。
