人工知能（AI）は、長年にわたって多くのテクノロジーが陥ってきたのと同じ罠にはまりつつある。最新のきらびやかな新技術を大量に手に入れ、組織の上に載せて、一夜にして変革が起きるのを待つ——しかし、そんなことは決して起きない。
高価な映画制作機材一式を渡したからといって誰もが次のスティーブン・スピルバーグになれるわけではないのと同様、世界中のAIトークンをかき集めたところで、労働力が市場で先を見据えて動ける勢力に変わるわけではない。AIを成功に導くには、全階層からのイノベーションに開かれた、前向きな企業文化が必要である。
その教訓はAI時代に改めて学び直されている。そしていつもどおり、最新技術を獲得するために何百万ドル、ユーロ、ルピー、ポンドを注ぎ込んだ後になって、である。スタンフォード大学、カリフォルニア大学バークレー校、ハーバード大学などのAI専門家と協働するGleanのWork AI Instituteがまとめた最近のレポートの著者らは、「あらゆる問題をAIをさらに購入すること、ツールを増やすこと、あるいは役に立つかどうかにかかわらず人々にAIの使用を押し付けることで解決しようとする反射的な動きがある」と述べている。
「AIで高い成果を上げる人々は、ただプロンプトして祈るだけではない」と、同研究の著者らは述べる。
研究に参加した6000人の労働者は、AI自動化によって毎週少なくとも11時間が節約できたと推計している。一方で、その結果として組織の業績が大幅に向上していると答えたのはわずか13%にとどまった。
研究の著者らは、AIの上位パフォーマー（AIの活用により生産性と品質の両面で向上を報告する人々）と、それ以外を分けて分析した。データが示すのは、成功している企業——サンプルの13%——は「AIツールをさらに買い足したり、トークンをさらに燃やしたり、勝利の緑色に輝く導入ダッシュボードを構築したりしている」のではないということだ。「彼らは、AIを調達の問題ではなく、仕事設計の問題として扱うという、より困難な取り組みをしている」
成功しているAI組織は「まず仕事から出発し、ベンダー契約にAI戦略を左右させるのではなく、業務に合うツールやプラットフォームを選ぶ」と著者らは指摘する。「そして、AIにデータへのアクセス権を与えることは、文脈を与えることと同義ではないと理解している」
示唆的なのは、労働者の半数超である53%が、仕事に必要な重要情報がAIシステムからはアクセスできないと答えている点だ。対照的に、「文脈が豊かな」AI組織の労働者は、AIによって消耗していると感じる可能性が64%低く、説明できない仕事を出してしまう可能性が52%低い。さらに、AIに費やす時間のうちbotsittingが9%少なく、botshittingに費やす時間は31%少ない。
こうした組織は、依然として例外である。Gleanの著者らは「多くの組織は、AIによる時間節約がタダではないことを、これからも痛い目を見ながら学ぶだろう」と述べる。「労働者が節約した時間は、botsittingとして戻ってくる。AIに委ねた判断は、botshittingとして戻ってくる。職場には、完成しているように見え、自信ありげに響くが中身が空っぽの仕事があふれ、それを疲れ切った人間——たいていは評価も報酬もないまま——が後始末しなければならなくなる」
データによれば、AIで成果を上げる人々は、特定のタスクではAIの使用を控える可能性が18%高い。さらに「価値を引き出すためにルールを曲げたり破ったりする傾向も強い。54%が未承認ツールを使う、あるいは承認ツールを非準拠な方法で使っており、36%はAIがどれほど役立っているかを隠している——多くの場合、公式のシステムが遅すぎる、範囲が狭すぎる、あるいは実際の仕事の進み方から切り離されているために、迂回して作業しているからだ」
先行する企業は、単にタスクをAIに置き換えているのではなく、仕事そのものを積極的に再設計していると、調査は結論づけている。高業績の組織では90%が、雇用主がAIを「仕事を再設計する機会」と捉えていると答えたのに対し、出遅れている組織ではその割合は54%にとどまる。
きわめて重要なのは、先進的なAI組織の労働者の90%が、雇用主は十分なAIトレーニングと支援を提供していると答えている点である。関与度の低い組織では52%にとどまる。報酬制度もAIを前提に再設計されつつある。AIリーダー企業の84%が、雇用主はAIスキルを正式に評価・報酬していると答えたのに対し、後発企業では48%にとどまっている。
