人工知能が到来する中、仕事や管理の方法にはどのような変化が必要でしょうか?

出典: 36 クリプトン

画像ソース: Unbounded AI によって生成‌

編集者注: Microsoft は OpenAI と緊密に連携し、Microsoft 365 Copilot などの新機能を含む、職場で使用される多くのツールに生成人工知能機能を導入しています。その目標は、従来の知識労働の方法を変えることです。今後数年間で、人工知能は仕事と管理に変革的な影響を与えるでしょう。たとえば、人工知能はコミュニケーション効率の向上、集中力の向上、創造性の向上に役立ち、会議はクエリ可能な知識オブジェクトなどになります。人工知能は経営理念、組織構造、役割設定を変え、経営者は新たなテクノロジーの発展に適応する必要がある。最も重要なことは、新しいテクノロジーの出現に対して正しい姿勢を維持し、新しいテクノロジーに適応する能力を養わなければなりません。記事はまとめからのものです。

ここ数年、Microsoft は人々の働き方に関するいくつかの研究を発表しています。その中には感染拡大以降の会議の急増や「スリーピーク」勤務日の現象に関する分析も含まれており、これは非常に興味深いものです。

現在、Microsoft は OpenAI との緊密なパートナーシップに基づいて、職場で使用される多くのツールに新機能を追加し、生成人工知能機能を完全に導入しています。 Microsoft 365 Copilot を含むこれらの新機能は、ナレッジ ワークの方法をさらに変えるように設計されています。

これが仕事や管理にどのような影響を与えるかをより深く理解するために、Microsoft のモダンワークおよびビジネス アプリケーション担当バイスプレジデントである Jared Spataro 氏に話を聞きました。以下は私たちの会話の抜粋であり、長さと明瞭さのために編集されています。

**ナレッジワークの進化における私たちの現在の状況をどのように要約しますか? AI ツールの展開に伴い、今後 2 ～ 3 年で私たちの仕事はどうなると思いますか? **

私たちはまだ初期段階にいます。過去数十年は、さまざまな意味で、アナログの作業モデルのデジタル化でした。たとえば、スプレッドシートは台帳のデジタル表現です。ワードプロセッサはタイプライターから進化しました。これらのアナログ状態の物理性をデジタル化したことがわかります。多くの点で、このアプローチの利点はわずかに減少しており、現在、私たちは真のデジタル化の新時代に入り始めています。私たちは、実際にデジタル化する際に、別の方法で何ができるかを真剣に考え始めています。特にパンデミックと、あらゆる種類のコミュニケーションにおける大きな変化のおかげで、私たちが考え、これこそが進むべき道であると考えていた多くのタスクに AI を適用できることに気づきました。私たちはデジタル化の第 1 段階を抜け出して、本当に新しい非常にエキサイティングな段階に入っているので、これは私にとって非常にエキサイティングです。

**私たちの仕事において、私たちが今やっていることは何年後にはやらなくなってしまうと思いますか? **

AI が私やこれから始めようとする人たちに何をしてくれたかを振り返ってみると、いくつかのパターンが見えてきます。第一に、AI がノイズの中から信号を見つけるのに役立っていることがわかります。実際の統計から、非常に興味深い事実として、平均的な従業員は毎日、時間のほぼ 60% を他のユーザーとのコミュニケーションや調整に費やしていることがわかりました。そして、この割合は今も増え続けています。これは誰でも必ず実感できるはずです。彼らがそれを表現する方法は、私が本当の仕事をする前にやるべきことがたくさんあるということであり、その仕事をするために私を雇ったのです。つまり、AI がこれらすべての問題の解決に役立つというパターンが浮上していると私は見ています。

コミュニケーションが少なくなるわけではありません。しかし、仕事を進める上でコミュニケーションが最も重要なのはどこなのかを理解できるようになります。また、人工知能が私たちの創造性を刺激するのにどのように役立つかにも非常に興味があります。人間と機械のコラボレーションのまったく新しいモデルが出現するでしょう。人間とのコラボレーションが減るということではないと思いますが、AI によって私たちの創造性は高まるでしょう。私にとって、このアイデアはユニークです。私は何年もの間、機械は創造的な作業が苦手だと信じてきました。最終的に、カンファレンスは大きく変わる可能性があります。会議をする必要がなくなったわけではありませんが、たとえば、会議に出席する回数がどんどん減っていることに気付きました。そうすれば、会議はもはやある時点ではなく、私が理解する知識の対象になるからです。クエリや質問をすることができます。これは人間の相互作用についての全く新しい考え方です。したがって、これら 3 つのことは今後数年で大きく変わるでしょう。

**人工知能は従業員の創造性を高めますか?これについて詳しく説明していただけますか? **

表面的には、人工知能はあなたの大まかなアイデアを具体化してくれるでしょう。時々、それは誰にとっても非常に困難な作業です。彼らは思考のひらめきを持っており、そのアイデアをより完全な形で想像できるように、そのインスピレーションのひらめきが血肉となることを望んでいます。これが今起こり始めているのがわかります。しかし、私が最も感謝しているのは、創造的なプロセスにまで遡ることができる本当の輝きが存在する可能性があるということです。私は長年にわたって、アイデアを生み出すためにサービス、代理店、人々を利用してきました。アイデアの漏斗のようなもので、作品で追求したいことを固定するまで、徐々に絞り込んでいきます。実はファンネルの上部を広げることができることが分かりました。アイデアをより早く生み出すことができます。また、初期の創作プロセスについての私の考え方も根本的に変わりました。繰り返しになりますが、私にとって最も驚いたのは、数年前にはこのことについて考えもしなかったことです。正直に言うと、AI はアイデアを生み出すことよりも、日常的なタスクを自動化することに優れていると思います。

**あなたは会議を「知識の対象」として話しています。 AIが簡単に文字起こし・要約できるからでしょうか？ **

はい、しかし別の側面もあります。転写技術は驚くほど進歩しています。全くミスがないわけではありませんが、たとえ人間が書き写したとしても、ミスがないわけではありません。私の経験では、人工知能は人間の能力をはるかに超えています。セッションのまとめは非常に貴重ですが、私にとっては次のステップです。まとめがあると良いですね。概要では物事の概要を知ることができますが、通常は人間の相互作用について詳しく知りたいと考えます。たとえば、現在リリースしているツールの中には、非常に具体的な質問をできるものがあることに驚きました。誰か私の名前を言った人はいますか？このトピックは以前に言及されましたか?チームはこれについてどう思いますか?彼らはどのような決断を下したのでしょうか？彼らはこれらの決定についてどう感じていますか?異論はありますか? 「対人関係を分析できます。このレベルの詳細には目を見張るものがあります。おお、以前は会議の後にメモするだけでしたが、今では、この非常に包括的な情報をさまざまな角度から見ることができます。インタラクティブです。」

**リアルタイムと遡及の両方?現在の技術には条件があるのでしょうか？ **

それはそうなのですが、どちらも素晴らしいです。会議の振り返りは、「順調に進んでいることを確認するためにすべての会議に参加する必要はないと思う」ということの 1 つであり、私の会議出席パターンが変わりました。しかし、私たちのチームは、このテクノロジーが会議にどのような効果をもたらすかを信じるには、実際に見てみる必要があると言いました。実際、私の製品チームと私はこれについて非常に友好的に議論しました。彼らは「ジャレッド、これは絶対に観るべきだ。これは私たちの会議のやり方を変えるだろうし、本当に見る価値がある。」と言いました。私は彼らに「皆さん、会議の本当の価値は会議の後にあります。」と言いました。そして彼らはこう言いました。 「いいえ、まず試してみてください。」 初めて試したとき、私は本当に驚きました。なぜなら、現在の GPT モデルはこれを行うのに非常に優れており、リアルタイムの文字起こしに基づいて話者の感情を判断することもできるからです。 。これをクライアントに見せると、いつもとても感動します。

**前のトピックに戻りますが、人工知能のどの機能または特性が今後数年間で知識労働者に最も大きな影響を与えると思いますか? **

この質問は私にとって簡単ではありません。人々が私にその質問をすると、「なんてことだ、ジャレッド、きっとリストにはたくさんあるはずだけど、それさえも分からないんだね。」 いいえ、私ははっきりしています。最大の影響は、ChatGPT のようなツールがビジネスにもたらす新たな性質です。 ChatGPT が素晴らしいのは、トレーニング資料に関連する質問をすると、合理的な、驚くほど合理的な、時には間違った答えが返ってくるからです。幻覚について話すことはできますが、幻覚から得られる答えは驚くほど説得力があります。これらの回答は、特定のタスクを実行しようとしている場合に役立ちます。現在、当社には、第 4 四半期の売上から現在の傾向、四半期末の特定の製品ラインの予測に至るまで、あらゆる情報を求めることができる ChatGPT に相当するサービスはありません。

そのようなことはまだありません。この点では、私たちには競争相手がいません。このテクノロジーは現在出現しつつあり、人々が考えているよりもはるかに早く出現するでしょう。それは仕事の設計、役割、そしてあえて言えば企業の運営方法さえも再構築することになるだろう。なぜなら、多くの役割は基本的に、製品の製造と販売の重要な側面について正しい決定を下すために、情報を提供し、会社を前進させることにあるからです。その通りだと思います。財務、マーケティング、販売に携わる人々は、過去数十年間に登場した従来のアプリケーションに費やす時間が減り、会社の状況を調べることにもっと多くの時間を費やすようになるでしょう。「おい、この状況はどうだ？」そのことについて何？これをやったらどうなるでしょうか？この問題についてはどう考えればよいのでしょうか？これについて何か提案はありますか?これは、ビジネスの継続的な運営に焦点を当てた新しい考え方です。

**もっと早く実現するとおっしゃいましたが、それは今から 1 年後ですか、2 年後ですか? **

それよりもはるかに速いです。私たちは今年の 3 月にこれらのアイデアを思いつきました。この秋の本番環境で簡単に使用できることが期待できます。この夏の終わりまでに、これでできることのいくつかをお客様にお見せする予定です。テクノロジーはそこにあります。最終的な分析として、基本的なアイデアは、GPT モデルを使用して、数か月前に導入したいわゆる「グラウンディング」操作を実行することです。つまり、データをモデルに接続します。これは、データを GPT モデルと統合するための非常に効率的な方法です。これは共同パイロットのアーキテクチャであり、全員で開発していますが、私たちは現在、独自のアーキテクチャを共同開発しています。

**新しい AI ツールが幻覚を起こしたり間違いを犯したりする可能性があることを考えると、コンピューターが時々間違いを犯すのを許容し、そのままやらせるのは問題ないでしょうか?これについて決定を下す必要がありますか?近い将来にそうなるのでしょうか？このようなことが起こったとき、私たちは不快に感じるべきではないでしょうか？ **

はい。私たちが製品を作ったり、顧客と協力したりするときに作成および処理する「実際には間違っている」という用語。実際、私たちは自分が間違っているときは人に言いますが、その間違いには価値があることがよくあります。一緒に働く人々が完璧とは言えないアイデアや十分な情報に基づいていない視点を持っているかもしれないのと同じように、そうしたやり取りが価値を生み出すのです。私が言いたいのは、私が過去数か月間で非常に重要な発見または洞察をしたということです。ほとんどの人はコンピューターを電卓のように使うことに慣れています。ある種の決定的な質問をしたいと思います。この質問に対する答えを教えてください。あなたは毎回私に正しい答えをくれるはずです。そして、これらの新しい基本的な大きな言語モデルを使用すると、基本的に汎用の推論エンジンが得られます。あなたはそれに情報を与え、ヒントや質問を与えます。この情報を可能な限り最善の方法で推論し、質問に対する答えを見つけようとします。答えが間違っていることもあります。これからお話しするのは、たとえ答えが間違っていたとしても、その答えがなぜ生じたのかを追跡するのは非常に興味深いということです。ピースはどのように組み合わされるのでしょうか？これはあなた自身の考えをどのように前進させますか?これは、電卓を使って算数の質問をするのとはまったく異なります。

**今後数年間で仕事が進化する中、マネージャーは成功するために何を変える必要があるでしょうか? **

そうですね、私たちは経営における本当の転換点にいます。もちろん、私たちはこれを何十年も唱えてきましたが、ビジネススクールで学んだ経営理念や組織構造、理論的視点などは、基本的に第二次世界大戦後のコンビナートの組織手法をベースにしています。 。指揮統制はリストの最上位にあり、非常に大規模な慣行の 1 つです。しかし、指揮統制を超えて、より小規模で機敏な組織の一部でさえ、従来の構造をほぼ模倣しています。私は人工知能がこの現状を覆すだろうと考えています。もちろん、分散オフィスと柔軟な働き方がこれを覆しました。ですから、今から 5 年後、10 年後に振り返ったとき、新しいマネージャーはテクノロジーが融合したまったくの別人になっていると思うでしょう。彼らは、時間と空間を超えて組織内の人々の時間とエネルギーを管理する方法を知る必要があります。人間の能力を機械ベースの機能で強化することで、仕事をより速く、より良く、より高品質に行うのに役立つことを認識できなければなりません。これらの要素はすべて、私たちが実際には考えたことがないものです。したがって、それがどのようになるかを正確に予測することはできませんが、今後 2 ～ 3 年のマネージャーが、過去数十年間にビジネス スクールで訓練されたプロトタイプに似ていることは 100% の確実性を持って予測するのは簡単です。大きな違い。

**企業は、特に 2024 年の予算や戦略計画に関連して、人材戦略に対する AI の影響について経営幹部に意見を求めています。彼らはどう反応すべきでしょうか？ **

現時点で私が考える最良のモデルは、飛び込み、使い始め、自分の意見を形成し、進んでそのテクノロジーを試し、その機能と限界を理解することです。もっと具体的に言いたいのであれば、私の提案は、たとえば、ターゲティング マーケティング (データ内のマーケティング目標を分離する方法) からコンテンツ生成 (もちろん、コンテンツは非常に効率的に生成されます）、創造的なタスクさえも生成されます。組織横断的な営業機能に注目している場合、営業担当者に AI を活用して、より効果的に顧客と関わり、営業プロセスで適切な情報を見つけられるようにしてもらいたいと思います。基本的に、私たちができるすべての機能を詳しく見てみると、私たちが目にする先見の明のある企業のほとんどは現在、機能ごとに AI をどのように適用できるかを検討しています。

そして、メディアに書かれていることをすべてコピーするのではなく、最先端のテクノロジーの本質を探し、「それは素晴らしいですね。いくつかは削減できると思います」と言うでしょう。 「たとえば、コピーライティングに必要なリソースを 10% 削減して、何が起こるか見てみましょう。」または、「グラフィック デザインを支援するために、画像に生成 AI を使用できると思います。AI と戦うのではなく、受け入れましょう。」 私の見解では、考えてみれば、これが現時点で最も合理的な戦略であることが多いのです。未来がどうなるかは誰にも分からないので、自分の気持ちと判断が必要です。

**人工知能が質的にも量的にも雇用の増加をもたらすと期待していますか? AI に人間の仕事を自動化して代替させるのではなく、人々や組織がこれを確実に実現するにはどうすればよいでしょうか? **

経済学の言葉に「労働の塊の誤謬」（労働の塊の誤謬）というものがありますが、これは、社会でやらなければならない仕事の総量は決まっており、その一部を置き換えれば、労働者の中には交換されます。紛失します。良いニュースは、長年にわたってそれが誤りであることが証明されたことです。歴史的にこのようなことは世界のどこにもありません。私たちが省力化装置を発明すると、経済はそれを使用する方法を見つけ、これらの装置が使用されると、装置とともに経済も成長し、経済が成長するにつれて雇用が創出されます。したがって、このテクノロジーが中長期的に労働市場や経済にどのような影響を与えるかについては心配していません。いい気分です。短期的には間違いなく人間の労働力に取って代わられるでしょう。したがって、場合によっては人為的移動の効果が起こらないと言うのは不誠実である。

しかし、私の観点からすると、歴史を振り返ると、そのパターンは非常に明らかです。破壊的テクノロジーが出現したときに何をすべきでしょうか?それを受け入れてください。これは通常、成長を促進する非常に興味深い時代の到来を告げるものであることは間違いありません。この時代に適応する最善の方法は、確実に学ぶことです。この時代に適応しなければなりません。人間は非常に適応力があります。したがって、個人または組織として、短期的に見ても、人工知能に対してこのアプローチをとれば、非常にうまくいく可能性があります。なぜなら、これは本質的に経済を席巻する力の波だからです。したがって、個人的には、企業として、テクノロジー全般について非常に楽観的です。恐れを持って物事を行うべきではないと私たちは本当に感じています。もちろん、敬意を持ってこれを見て、このテクノロジーの限界について考える必要がありますが、このテクノロジーを受け入れれば、私たちは協力して多くのことができるようになります。

**歴史的に、女性を含む過小評価されているグループはテクノロジーの変化の中で取り残されてきました。このようなことが二度と起こらないようにするためには何をする必要があると思いますか? **

私は、新しいテクノロジーが登場したら、それをどのように使用するかを決定する選択肢があるという非常に強力な考えに戻ります。私たちが目にしている AI の興味深い点の 1 つは、その幅広い用途です。 ChatGPT は、私たちがこれまで見てきた中で最も急速に成長している消費者向けテクノロジーです。 90 日以内にユーザー数が 1 億人に達し、現在ではユーザー数は 2 億人を超えています。したがって、浸透率に関して言えば、これは私たちがこれまでに見た中で最も広い浸透率であることがわかります。もちろん、私たちは普及という点でさらに取り組みたいと考えています。だからこそ、世界中の誰でも、どこでも、取り組みたいあらゆるユースケースに無料で OpenAI を使用できるように、OpenAI に資金を提供しています。しかし同時に、使いやすさに加えて、人々に正しい態度を教える必要もあります。それは成長マインドセットだと私は言います。受け入れて伸ばすという考え方です。テクノロジーの変化の機会があれば、それを利用することができます。

**あなたは最新の研究で「人工知能の才能」という概念について言及しました。 AI 自体がこれほど急速に発展している中で、AI の人材をどのように教育するのが最善でしょうか?スキルとしての切れ味はどうやって確保しているのでしょうか？ **

これは今日テクノロジーが直面している課題の 1 つです。 ChatGPT の急速な台頭については触れました。そのようなものは見たことがありません。良いニュースは、新興世代との交流の中で私が発見したのは、彼らがこのことを非常に早く受け入れるということです。新しいテクノロジーを受け入れる方法を人々に教えるのがあなたがしなければならないことだと思います。教育者が生徒たちに、「このテクノロジーと戦うのではなく、受け入れましょう」と言っているのを見ると、心強くなります。何ができるの？より良い作家やより良い思考者になるために、それを使用する方法を学びましょう。私は社会全体が同じことをすることを奨励します。これらのテクニックから逃げないでください。子供が不正行為に使用することを心配する必要はありません。その代わりに、私たちは協力してテクノロジーを効果的に使用する方法を学ぶことができると判断しました。最も重要なことは、恐れから物事を行わないことです。楽観的でチャンスに満ちた姿勢で仕事を遂行する。そうすれば、物事がうまくいくだけでなく、これらの技術が生み出す余剰を私たちは活用することができ、地球規模で使用することができます。