ハーバード、MIT、ウォートンの研究で、AIトレーニングを若手スタッフに頼ることの落とし穴が明らかに

企業として 人工知能システムの導入競争常識では、 若くて技術に精通した従業員が主導権を握る 強力な新しいツールを効果的に使用する方法をマネージャーに教えることです。

しかし、 新しい研究 急速に進化する生成 AI 技術に関しては、その仮定に疑問が生じます。

の 研究ハーバードビジネススクール、MIT、ウォートンなどの大学の学者が協力して実施した調査。 ボストンコンサルティンググループは、生成型 AI システムを実験した若手社員が、専門家のアドバイスに反するリスク軽減の提案を行ったことを明らかにしました。この調査結果は、企業が AI の責任ある使用を確実にするためにリバース メンタリングだけに頼ることはできないことを示唆しています。

「私たちのインタビューでは、既存の文献に反する 2 つの結果が明らかになりました」と著者らは述べています。「第一に、若手社員が先輩社員の懸念を和らげるために推奨した戦術は、当時の GenAI 技術の専門家が推奨した戦術に反しており、若手の専門家は、より上級のメンバーにとってこの新興技術を効果的に使用するための専門知識の最良の情報源ではない可能性があることが明らかになりました。」

ジュニアコンサルタントがGPT-4実験におけるAIリスク軽減に苦戦

研究者らは2023年半ば、ビジネス上の問題解決タスクのために強力な生成AIシステムであるGPT-4へのアクセスを提供する実験に最近参加した78人のジュニアコンサルタントにインタビューした。AIの専門知識が不足しているコンサルタントたちは、リスクに関する管理者の懸念を軽減するために推奨する戦術を共有した。

しかし、調査では、若手社員のリスク軽減戦略は「新興技術の能力に対する深い理解の欠如」に基づいていることが多く、AIシステム設計よりも人間の行動の変化に焦点を当てており、組織や業界全体の解決策よりもプロジェクトレベルの介入に重点を置いていることが判明した。

ビジネスにおける生成型AI導入の課題を乗り越える

「若手の専門家が、より上級のメンバーにとって新興技術の利用に関する専門知識の源泉となることができない場合、そしてそれがいつどのように起こるかを説明するには、地位の脅威だけでなく、価値ある成果に対するリスクも考慮する必要がある」と研究者らは記し、AIの急激な変化率、超人的な能力、膨大な量のデータへの依存を指摘した。

この調査結果は、企業が、自由形式の対話に参加したり、フォローアップの質問に答えたり、執筆、分析、コーディングのタスクを支援できる生成型 AI システムによってもたらされる機会と課題に取り組んでいる中で得られたものです。この調査では、デジタルネイティブの従業員に頼って AI の実装をボトムアップで進めることの限界を強調し、組織のあらゆるレベルでトップダウンの AI ガバナンス、専門家の意見、スキルアップの必要性を強調しています。

「シニアプロフェッショナルは、今日の新興技術を迅速に実装するとともに、技術の将来バージョンとそれが顧客と自社の両方に与える影響を予測するという二重の責任に直面している」と著者らは指摘している。「急速に拡大する技術の最前線に取り組むチームと組織を率いるために、シニアは新しい技術とそれに関連する機能について深い理解を身に付ける必要がある。」