ここ数年、私たちは誇大宣伝とヒステリーを聞かされてきた。AIがあらゆるものを支配し、職種全体を飲み込んでいくというものだ。言うまでもなく、このような規模での取り組みは、経営陣、従業員、そして社会全体からの激しい逆風を意味する。AI推進派は、その過程で相応の批判を受けてきた。今、冷静な判断が優勢になりつつあり、より小規模で機敏、そして脅威の少ないAIの方が、より良い道であるように見える。
ユニシス・コーポレーションによる新たな分析は、来年に向けてビジネスリーダー、実務者、AI支持者の視点を形成するのに役立つ、説得力のある見解を提供している。これには、AIの大規模で壮大な約束から、より小規模で実用的な取り組みへの顕著なシフトが含まれる。第二に、今年の経済は相応のレイオフを経験するかもしれないが、AIを責めてはならない。人々を自動化によって職から追い出すという話や証拠は少なくなっている。
今年のAIプロジェクトでは、大海を沸騰させようとする動きは少なくなり、代わりに、より小規模で管理しやすいプロジェクトにレーザーのように焦点を絞った展開が進むだろう。「AIの導入の大半は、大規模な取り組みにはならないだろう」と、ユニシスのレポート執筆者は結論づけている。「それらは、既存のプロセスに組み込まれる、より小規模なタスクベースの統合になるだろう。これらの開発は、クリーニングが容易な小規模なデータセットを使用し、投資のハードルを下げ、よりスムーズな変更管理を可能にし、より迅速な結果をもたらす」
特に、3種類のアプリケーションが、反復可能で高いROIを実現する導入として一般的になるだろう。これらは、従業員と顧客向けのチャットボット、AIコーディングエージェント、AI駆動型サービスアシスタントで構成される。このようなアプリは「パッケージ化され、測定可能で、迅速に展開できる」とレポートは述べている。「大規模な変革を追求する代わりに、チームは既存のワークフローに適合する的を絞った展開で成功を収めている。勝利は、置き換えるのではなく支援するプロジェクトからもたらされるだろう」
何が気に入らないだろうか？より小規模でスリムなAIの利点を考えてみよう：
- 取締役会や経営幹部により多くの資金を懇願する必要が少ない：AI専門家の必要性が少なく、データ準備の必要性も少ないため、初期投資が低い。
- より迅速な展開タイムライン
- よりスムーズな変更管理
- よりシンプルな実行
- より迅速な学習サイクル
- より高い成功率
雇用面では、AIが役割や職業を一掃することへの恐怖は和らいでいるようだ。経済の状態はしばしば不確実なものであるため、労働力がどの方向に成長するかを予測することは難しい。2026年の間にレイオフが発生したとしても、AIを責めてはならない。
ほとんどの場合、企業はレイオフがAIが提供する可能性のある利点を減少させることを認識している、とユニシスのレポート執筆者は述べている。「自動化の台頭にもかかわらず、2026年にAI主導の大規模なレイオフが実現することは予想されていない。組織は、無差別な人員削減が変革を損なうことを知っている。むしろ、リーダーは生産性の向上を、バックログの削減、顧客体験、モダナイゼーションに振り向けるだろう」
ただし、1つの注意点がある。ジュニアコーダーは機会が減少する可能性がある。「AIエージェントが日常的なコーディングを自動化する」と彼らは述べた。
むしろ、AI主導の生産性向上は雇用の成長を促進しており、「大量の置き換えではなく、歴史的なパターンと一致している」とレポートは述べている。示唆的なことに、「当初AI関連の人員削減を計画していた企業は方針を転換しており、そうした削減が実装を遅らせ、リターンを制限することに気づいている」
AIは雇用の成長も促進しており、AIを責任を持って拡大するために必要なセキュリティエンジニア、データエンジニア、プラットフォームチームの需要が高まっている。さらに、役割は進化するだろう。「アナリストはインサイトキュレーターになり、サポートエージェントはケースマネージャーになり、エンジニアはエージェントに支援されるシステムオーナーになる」
データセンターのエネルギー消費に関する私の以前の投稿で述べたように、建設ブームが進行中であり、それに伴う多くの関連雇用が生まれることを意味する。
「大規模な人員置き換えに基づくビジネスケースには注意が必要だ」と執筆者は警告している。「それらは実現が困難であり、顧客体験の低下などの見えないコストを伴う可能性がある」従業員は「プロセスが流動的に機能し、高品質な結果をもたらすために重要となる可能性のある貴重な組織知識」を持っている。
