Timeが今週報じたところによると、一部の企業は、AI（人工知能）に仕事を奪われたことを理由に解雇した従業員を再雇用する際、予測可能なパターンに従い始めている。企業はまず、AIを使って仕事を行うと発表する。人員が削減される。その後6カ月から12カ月が経過し、AIは業務の60%を成功裏に管理したものの、残りの40%を完了できないため、企業は元の従業員を再雇用する。このパフォーマンスのギャップは現実のものだ。
Robert Halfの報告によると、AI関連の削減により従業員を解雇した組織の合計29%が、削減したポジションに既に再雇用を行っている。Forresterによれば、AIを使って従業員を置き換えた経営幹部の意思決定者の55%が、18カ月以内にその決定を後悔することになる。現在、我々はこの18カ月の期間内にあり、AI による職務置き換えへの後悔が求人広告に現れ始めている。ここでのメッセージは極めて明確だ。AIと労働力開発は統合されなければならない。
企業がAI置き換えについて誤解していたこと
人をAIで置き換える際の中心的な誤りは、AIが人を置き換えると考えたことであり、タスクを置き換えるとは考えなかったことだ。カスタマーサービス担当者は、単に問い合わせに答える以上の責任を負っている。彼らは、誰かが深刻な問題を抱えているのか、それとも単に世の中に腹を立てているだけなのかを見分けることができる。顧客が返金の対象となるかどうかについては、自分自身の判断を使わなければならない。彼らは、高価値の顧客が何度保留にされたかを思い出すことができ、通常は問題を上司にエスカレーションする時間を取る。これがAIが失敗する部分だ。AIは回答を読むこと（回答部分）は得意だ。しかし、何かが人間の判断を必要とするべきかを理解することはできない。過去のやり取りの記憶を保持したり、顧客との関係を構築したりすることはできない。
これらの人工知能による置き換えの誤りは、それぞれのプロセスにおいて反復的だ。例えば、マーケティングチームはコピーライターを削減し、AIが生成したコンテンツは、企業の「声」が何であるか、顧客が何を求めているかの理解が欠如しているため、コンバージョンにおいて効果が低いことを発見した。同様に、経理チームはポジションを削減し、AIは取引処理を達成できるものの、簿記係の経験が本能を通じて提供するような異常を識別する能力をAIは持っていないと判断した。さらに、営業チームはサポート人員を削減し、AIはリードの選別を支援できるものの、AIは取引を成立させる関係を構築することはできないことを学んだ。
ハーバード大学の経済学者デビッド・デミング氏の研究によると、AIは社会的スキルや判断力を置き換えるのではなく、その価値を高めるという。職場でのAI使用により解雇された後、元従業員に復職する仕事もあるかもしれないが、それらの仕事は多くの場合、大幅に異なるスキルセットを必要とする。元従業員は、AIツールと共に働き、それを管理するために、新しいスキルを開発する必要があるだろう。そのため、企業が元従業員をより高い給与で再雇用する場合、雇用コストが大幅に増加する。企業が年収5万5000ドルの従業員を解雇すると、同じタスクを実行し、そのタスクの実行責任の多くを引き受けたAIツールを管理するために、年収7万5000ドルの従業員でその従業員を置き換えることになる。
小規模企業が注意を払うべき理由
小規模企業は、大企業がエンタープライズAI解雇の波に影響を受けるのを観察し、したがって、より少ない従業員を使用する限り、自社の小規模企業でもエンタープライズAIを使用できると結論付けた。場合によっては、これが試みられた。結果は似ていた。日常的なタスクはAIによって成功裏に完了された。文脈、意思決定、対人コミュニケーションを必要とするタスクは失敗した。顧客満足度は急落した。内部エラーが増加した。残った従業員は、空白を埋めようとしながら疲弊し続けた。それは戦略ではない。
主な違いは次の通りだ。小規模企業にとって、エラーの余地は小さい。500人の従業員を抱える企業（そして顧客の5%を失う）は、この損失に耐えることができる。一方、15人の企業で顧客の5%を失う場合、最も収益性の高い顧客の全部または一部を失った可能性が高い。それは、多くの場合、最も収益性の高い顧客が最も人間的なやり取りを必要とするためだ。したがって、AIへの支出と結果の間のギャップは、フィードバックループが短いため、小規模企業でより速く現れる。小規模企業は、四半期ではなく数週間以内に何かが間違っていることを知り、シグナルは速い。
重要な人材を失わずにAIを追加する方法
まず、従業員のタスクを監査する。彼らの役割（つまり、何と呼ばれているか）を監査するのではなく、週単位で行うタスクを監査する。通常、個人は週に15から20のタスクを完了する。これらの15から20のタスクのうち、どれがAIによって完了され、どれが人間の判断を必要とするかを判断する。前述の通り、ほとんどの仕事には日常的な作業と判断的な決定の両方が含まれている。日常的な作業をAIに割り当て、人間に判断をさせる。誰も仕事を失わず、全員が能力を獲得する。
次に、彼らが現在行っていることを正確に文書化する。すべてのチームメンバーに2週間の活動ログをつけてもらう。どの活動が次のカテゴリーに分類されるかを判断する。日常的/反復可能、または文脈依存/判断ベース。日常的な活動は、AIで自動化できるものだ。判断活動は、従業員が報酬を得る部分だ。ほとんどの起業家は、チームが判断作業に費やす時間の量に驚く。その多くは職務記述書のどこにも記載されていない。
第三に、既存の知識ベースを使い続ける。組織の8年のベテランは、どのベンダーが請求書の発行が遅いか、どのクライアントがすべての請求に異議を唱えるか、第4四半期にどの費用を綿密に評価する必要があるかを知っている。この情報は8年間にわたって構築された。どのAIシステムもこれを複製することはできない。この個人を失うと、エラーにつながる可能性のあるパターンを識別する能力を失う。AIが従業員の雇用に使用されているという事実は、最良の候補者が企業とその業務、および彼らが操作するAIシステムの知識を持つ人々であることを明確に示している。これらの個人は、最も置き換えが困難な人々だ。
悪いAI賭けの後の再雇用コスト
Gartnerは、2027年までに、自動化のためのAI使用によりカスタマーサービスの仕事を削減した企業の少なくとも50%が、同じ（または非常に類似した）責任を持つ従業員を再雇用するだろうが、おそらく新しいポジションとしてだろうと予測している。元従業員の再雇用はコストがかかる可能性がある。それは単に予算に項目を追加するだけではない。採用コスト、オンボーディングコスト、そしてより高い給与がある。なぜなら、企業の業界について知識があり、AIシステムを管理できる人を雇用しなければならないからだ。これらのコストに加えて、組織的記憶の喪失もある。新しく雇用された従業員は、現在の技術システムがどのように機能するかを知っているかもしれないが、数カ月間の顧客とのやり取り、社内の変更、企業の文脈を見逃すことになる。これらのことを学ぶには時間がかかる。追いつくには1週間以上かかる。
小規模企業は、ブーメランコストによってさらに大きな打撃を受ける。第一に、元従業員はおそらく別の仕事に移っており、戻ってこない。第二に、代替者は以前よりもコストがかかる。第三に、代替者が以前と同じ生産量を生み出すには最大6カ月かかる可能性がある。第四に、最も反復的な業務にAIを使用することで年間5万5000ドルの給与を節約する代わりに、追加の3万ドル（採用、トレーニング、生産性の損失のため）が、節約できたはずのわずかな金額を消し去る。
それは単純な計算だ。年間5万5000ドルのコストで誰かのタスクの60%を実行できるAIがあれば、3万3000ドル相当の時間を節約できる。しかし、その人は残りの40%も実行しなければならない。そのため、40%を置き換えるためにフルタイムの代替者を雇用する場合、判断を下す必要がある人を雇用することになる。より熟練した性質のため、判断作業のみを完了する人を雇用することは、より高い時給で行われる。節約されたドルは蒸発する。企業は信頼なしに元の場所に戻ることになる。
士気へのコスト（財務諸表には現れない）がある。存続した企業の従業員は、同僚が去るのを見てきた。残った従業員は、企業が別の従業員を維持するのではなく、「自動化された」ソリューションを選択したことを認識する。6カ月後に同じポジションが再び掲載されると、残った人々は、同じ求人広告を掲載する決定を計画不足の証拠として認識する。従業員の信頼は低下した。AI解雇による従業員の離職による即時の損失に加えて、追加の定着問題が発生する可能性がある。AI解雇後に保持された従業員が、雇用主が従業員を自動化で置き換えることをいかに迅速に望んでいたかを認識したという理由だけで、他の雇用機会を探し始める可能性がある。
AIによる従業員の解雇後に再雇用している企業は、小規模企業も知っていること（それほど多くを支払わなくても）を知っている。人間の判断はAIの意思決定から取り除くことはできない。ツールとして、AIはタスクを完了するが、仕事を完了するわけではない。AIをチームのワークフローに追加し、節約できる時間を測定する。ビジネスを運営するために必要な文脈、関係構築、判断を提供する人々を保護する。これを理解している企業は、AIと人々を使って成長し続ける。理解していない企業は、失った人材を置き換えるために来年を費やすことになる。
