ナタリア・ククロバ氏はウェブスター銀行のチーフ・エンタープライズ・データサイエンス・オフィサーである。
雇用はすでに消えつつある——それはAIエージェントがより効率的だからではなく、効率的に見せるためにAIを使用するプレッシャーがあるからだ。
現在、米国の失業率は約4%である。しかし、この数字が逆転したらどうだろうか？景気後退によるものではなく、企業がAIはすべてをより良く、より安く、より速くできると自らを納得させたからだとしたら。
あなたのスケジュールが自動的に管理され、食料品が自動的に補充され、メールが自動的に返信され、あなたは雲の流れを眺めながらくつろいでいるだけで財務が完璧にバランスを保つ世界を想像してみてほしい。
このようなユートピア的なファンタジーは、今日の取締役会、デモデイ、投資家向けプレゼンテーションで売り込まれているものだ。インテリジェントなデジタルスタッフがエントリーレベルの労働者、知識労働者、さらには戦略的マネージャーに取って代わる世界。
あなたの仕事。私の仕事。あなたの子どもの最初の仕事。すべてが「AIシステム」に吸収される。
しかし真実は、私たちはまだそこに到達する準備ができていないということだ。
インテリジェントエージェントはまだ人間の推論に依存している
ほとんどの「AI従業員」は、単なる自動化されたワークフローの偽装にすぎない。自律的に見えるが、内部を見ると、それらは高度な言語モデルを上に貼り付けたドラッグアンドドロップのスクリプトだ。彼らは推論しない。単にコマンドを実行するだけである。
これらの新奇な自動化ツールを使用することは、IKEAの家具を組み立てるようなものだ。操作者であるあなたは、適切なツールを使用して、すべてのステップを順番に従う責任がある。AIエージェントに何をすべきかを一歩一歩正確に伝える必要がある。一行でも見落としたり、エッジケースを見逃したりすると、システム全体がクラッシュする。
しかし、人々が見落としている部分がある。自律性は単なる行動ではない。それには思考、文脈、知恵が必要だ。そして現在のAIシステムはまだそれらの能力を持っていない。
基盤はまだひび割れている
銀行業界出身の私は、企業のインフラがいかに混沌としているかを見てきた。データは異なるシステムに存在し、一部はクラウドに、一部は古いSQLサーバーに、さらに多くはレガシーベンダープラットフォーム内にロックされている。基本的な定義さえ部門によって異なる。「アカウント閉鎖日」はビジネスインテリジェンスチームにとっては一つの意味を持ち、オペレーションにとっては全く別の意味を持つことがある。
これはまれなことではなく、業界特有のものでもない。それはどこにでもある。そしてデータに一貫性がなければ、AIも一貫性を持たない。曖昧さに基づいて自律性をスケールすることはできない。
データ辞書を統一し、定義を調整し、シャドーシステムを排除することで基盤を修正するまで、AIエージェントは知性を増幅しない。混乱を増幅するだけだ。
「革新的」に見せることの人的コスト
多くの企業がAIが従業員よりも優れているからスタッフを解雇しているわけではない。彼らは認識される効率性で投資家に印象づけるためにこれを行っている。取締役会は進歩を示したいと考えている。経営幹部は「私たちはAIを使用している」と言いたいのだ。しかし実際には、これらのシステムのほとんどはまだパイロットモードにある。彼らは人々をAI従業員に置き換えているのではなく、単に見た目のために人員を削減しているだけだ。
時代が厳しくなると、「イノベーション」はコスト削減の暗号となる。進歩は物語であり、プレッシャーが現実だ。
生産性は創造性と同じではない
最大の自動化の神話は、人工知能が人々を「より高い価値」の仕事をするために解放するというものだ。確かに、AIは時間の節約に役立つ。しかし、その時間で実際に何をするのか、そして企業はどのように恩恵を受けるのか？
ChatGPTを使用してメールを書くと、最大で25分節約できる。その残りの時間で何か画期的なものを作り出すだろうか？いいえ。私は一息つく。一時停止する。効率性は必ずしもイノベーションではない。時には単に存在するための空間を作り出すだけだ。
それは問題ない。しかし、取り戻した時間が直接生産性や創造性に変換されるという考えを払拭する必要がある。多くの場合、非効率性は消えない。それらは単に別の場所に移動するだけで、多くの場合、脆弱なワークフロー、手動レビュー、回避策に移行する。
仕事の本当の未来は選択的な置き換えである
すべての誇大宣伝を別にして、私はAIエージェントが私の生涯の中で人間のように推論できるようになるとは信じていない。今日私たちが持っているのは、少なくともほとんどのコードを書かない人々にとっては魔法のように見えるワークフローだが、実際には線形で脆弱なものだ。
つまり、AIエージェントは一部の従業員、特に低レベルの定型的な役割の従業員に取って代わるだろう。あなたの仕事が一連の自動化されたステップとして図式化できるなら、確かにそれはリスクにさらされている。しかし、他の仕事は繁栄するだろう。なぜなら、それらはニュアンス——人間的なタッチ、共感、即興を要求するからだ。
芸術性や瞬時の判断を必要とする実践的な役割——美容師から外科医まで——はなくならない。一方、家庭医のような役割は、看護師が身体検査を行い、その結果を治療を提案する機械に送り込むという方向にシフトするかもしれない。
そして、AIシステム自体を維持し、再調整し、「配管する」個人のための新しいタイプの仕事が生まれるだろう。彼らをデジタル時代の職人と考えてみよう。私たちの知性を使って灯りを燃やし続ける人々だ。
ガバナンスとガードレールが重要
データ分析の分野で約20年間働いて学んだことが一つあるとすれば、それはモデルに責任を外部委託することはできないということだ。AIの実験は、あなたの会社の監視下で、あなたのファイアウォール内で、あなたのガバナンスの下で行われるべきだ。そうでなければ、セキュリティの脅威だけでなく、制御不能なコストのリスクも負うことになる。
以前の会社では、データを分類するために大規模言語モデル（LLM）をテストした。エラー率は約10%から12%だった。規制された業界では、それは受け入れられない。今のところ、完璧さは人間の特性であり続けている。
AIを実装するためのベストプラクティスは？小さく始め、継続的にテストし、認識されたイノベーションだけでなく実際の結果を監視することだ。ガバナンスはイノベーションを遅らせる必要はないが、持続可能性を要求する。これを理解しているリーダーは、見出しを追いかけるリーダーよりも長続きするだろう。
レベルアップせよ、降参するな
「就業率はわずか4%になる」というのはキャッチーな見出しだが、人生はこれよりもはるかに複雑だ。AIが非常に知的だから仕事がなくなるわけではない。代わりに、それが意味をなすかどうかに関わらず、企業が認識される効率性に引き寄せられるため、人員配置は変化するだろう。
あなたの役割がドラッグアンドドロップのワークフローに置き換えられる可能性があると思うなら、嘆く時ではなく、レベルアップする時だ。動機を恐怖ではなく先見の明と考えよう。
将来はますます自動化されるだろうが、適応し、推論し、質問し、つながり、創造できる人間は依然として大きな需要があるだろう。
