AIは、多くの人が気づいている以上に、すでにあなたの仕事を担い始めている。筆者は最近、元Google CEOのエリック・シュミットが出演したインタビューを見た。彼は、すでに相当量のコードがAIによって書かれており、その割合は急速に増えていると述べていた。では、AIはどうやって、より良いコードを書くための情報を得ているのか。あなた、そして私たち全員からだ。そして、それは今まさに起きている。
いま多くの人が「この流れを何とか減速させ、より長く自分の価値を保つ方法はないのか」と問いかけている。だが、減速させることは目的ではないし、あなたが価値を保つために必要なことでもない。自分の価値は明白だと思うかもしれないが、日々の習慣が、改良されていくシステムに学習され、再現されていることに気づいていない場合がある。
では、AIがより多くの仕事を担うようになるなかで、どうすれば有能な社員であり続けられるのか。AIが進化し続ける以上、生き残るためにはこれまで以上に高いレベルで成果を出す必要がある。同時に、判断力、文脈理解、つながりが依然として重要な領域においては、ともに成長していくことも可能だ。
1. AIはあなたの仕事からパターンを学ぶ
何かを磨き直したり、修正したり、より良いやり方を示したりするたびに、その知見は取り込まれ、繰り返され、改善されていく。これはプログラミングに限らず、はるかに幅広い職種でいま起きている。多くの人は減速させる方法を探すが、それでも高いパフォーマンスを発揮し、貢献しなければならない。だが同時に、あなたの働き方の一部は、役割を「パターン」に還元しやすくしている。
一貫性は信頼を獲得する一方で、パターンも生む。仕事が同じ手順に沿って進み、似た結果を生み出すほど、マッピングして反復するのは容易になる。システムは、明確で繰り返し可能な手順からすばやく学ぶ。あなたが整理したスプレッドシートや作成したモデルは、AIがあなたの仕事の進め方を判断する際の参照点になっていく。
部下を、いずれ自分の仕事ができるように育てているのだと考えるかもしれない。それは間違いではない。複製可能な反復手順を教えることには価値がある。ただ、いまの違いは、AIが同じ手順を大規模に学習している点にある。
AIは一貫性を手がかりに、あなたの反復可能な仕事を、あなた抜きでも辿れるパターンへと変換して学んでいる。つまり、あなたの仕事がシステム化しやすいほど、引き渡しや自動化が容易になる。
2. AIは判断を理解しないまま行動を取り込む
優れた成果を出す人ほど、成功したプロジェクトから次のプロジェクトへとすばやく移る。多くの人が見落とすのは、最終成果を確実にするために下した意思決定や判断の背後にある理由だ。
