ビジネスや経済メディアを読んだり、LinkedInを見たりすると、人工知能が今日の仕事を奪うという話をよく目にするだろう。率直に言って、1960年代から存在し始めた一連のテクノロジーを包括する用語である人工知能は、すでに少なくとも10年間そうしてきている。
テキストや画像の応答を生成できる生成AIシステムのような最近の発展は、ビジネス界を席巻し、消費者のトレンドとなっている。しかし、研究によれば、企業におけるプロジェクトの高い失敗率といった現実的な問題が、すべてがプログラム可能だという前提に対する圧力を軽減する可能性がある。
雇用を脅かすテクノロジーの歴史
ビジネスを強化するためにテクノロジーを活用するという理論は古くからある：機械、コンピューター、通信、利用可能なあらゆるものを使用して「高価」で「信頼性の低い」人間の労力の必要性を減らすというものだ。雇用への懸念を軽減する議論の一部は、テクノロジーの新しい波がそれぞれ仕事を排除したが、失われたものを補う新しい仕事をより多く創出してきたというものだった。テクノロジーの使用は、人々をより良い仕事に就かせることで、彼らの状況を改善するはずだった。
MITの研究「新たなフロンティア：新しい仕事の起源と内容、1940年〜2018年」によれば、それには一定の真実があった。デビッド・オーター、キャロライン・チン、アンナ・サロモンズ、ブライアン・シーグミラーは、米国国勢調査局のミクロデータと、「労働力を増強する革新」と「労働力を自動化する革新」への職業の露出を示す特許ベースの指標を比較することができた。
1940年から1980年にかけて、新しいテクノロジーは中所得の生産・事務職における新しい仕事の創出増加と共存していた。仕事は増えたが、残念ながら、古い職業から追い出された多くの人々は、新しい仕事に就くための背景を持っていなかった。
1980年以降、状況は変化した。まず、仕事に分断が生じ、一部は高給のプロフェッショナルにとって繁栄するキャリアを提供し、他は低賃金のサービス業となった。「タスクを自動化したり職業需要を減らしたりする革新は、新しい仕事の出現を遅らせる」。新しいテクノロジーによって創出される仕事の量は、排除される仕事よりも少なくなっている。1980年以降、新しいテクノロジーは破壊した仕事よりも多くの仕事を創出していない。
AIと自動化はより多くの仕事を標的にするが、継続できるのか？
ホワイトカラーの仕事は、ChatGPTの大規模言語モデルが登場する前から、自動化と呼ばれるものによって奪われていたが、これには長い間、機械と人工知能が含まれていた。ブルーカラーの仕事は数十年前からターゲットにされてきた。仕事を失う人々はキャリアを変える場所が少なくなっている。これは労働市場の弱体化と相まっている。
新たな問題が発生している。多くのCEOは、特に生成AIに関するハイプとともに、生産性を向上させ労働コストを削減する方法としてAIプロジェクトを推進してきた。取締役会は熱心で、いつ利益が得られるのかを知りたがっていた。しかし、別のMIT研究「GenAIの分断：ビジネスにおけるAIの状況2025」によると、300以上の公開されたAIイニシアチブのレビュー、52の組織の代表者との構造化インタビュー、4つの主要な業界会議からの153人の上級リーダーの調査回答から、企業のAIプロジェクトの95%がゼロリターンだったことが示された。
企業のソフトウェアプロジェクトにおける高い失敗率は新しいものではないが、過去にはそれは70%程度だった。現在は？パイロットプロジェクトのわずか5%が測定可能な価値を持つ完全な実装に移行した。
組織のリーダーはテクノロジーについてほとんど理解していない。彼らは投資収益率が測定しやすいように見えるため、営業やマーケティングのためのプロジェクトに焦点を当てる。実際に成果を上げるのは、調達、財務、オペレーションなどの分野だ。
そして、企業の90%の従業員がすでにChatGPTのような既存のツールを使用しているが、ライセンスを購入している企業はわずか40%で、潜在的な法的リスクにさらされている。
企業がより良いコントロールを得られない限り、AIの最新バージョンは他のテクノロジーが直面したのと同じ課題に遭遇する可能性がある。経営陣と取締役会は疲れて先に進み、小切手に署名する人々がもはや約束を信頼しなくなると、人員削減の約束は遅くなり縮小する可能性がある。
