科学＆テクノロジー

AIができる仕事 – そしてそれはそうすべきではありません

編集者のダイジェストのロックを無料でロック解除しますFTの編集者であるRoula Khalafは、この毎週のニュースレターでお気に入りのストーリーを選択します。生成AIは、仕事の性質を再定義する可能性を秘めた変革的な技術です。職場でのその役割を理解すること、そしてそれを過去の自動化と違うものにするには、AIからの移行が必要です できる それをする すべき する。Genaiの労働者への影響の典型的な分析は、技術が特定の仕事を実行できるかどうかに焦点を当てています。このような研究は、多くの場合、仕事を破壊し、テクノロジーが実行できる構成要素のシェアを評価します。たとえば、コールセンターのカスタマーサービス担当者の一般的なタスクには、顧客とのやり取り、相互作用の記録、懸念の解決またはエスカレートが含まれます。 genaiはこれらのタスクを処理することができ、それがそのような労働者を置き換える可能性があることを意味します。ただし、当初同等のように見える職業である緊急サービス電話オペレーターを考慮してください。 2つのジョブは、多くの同様のタスクを共有しています。彼らが自動化のリスクと同じレベルに直面することを期待すべきでしょうか？答えは、技術的な能力だけよりも微妙です。倫理的な考慮事項を超えて、このような役割を自動化することで、経済学、タスク設計、運用上の相互依存を含む複雑なトレードオフが導入されます。著者ローレンス・エールズは、カーネギー・メロン大学の教育の上級副学部長で経済学の教授です Tepper School of Business Christophe Combemaleは、Carnegie Mellonのエンジニアリングおよび公共政策の助教授であり、Valdos ConsultingのCEOです自動化を検討する際に、組織は4つの重要な質問を検討すべきだと考えています。まず、タスクはどの程度複雑ですか？複雑さは、人間の労働力とAIコストの両方の重要な推進力です。緊急サービス派遣者は、顧客サービス担当者の繰り返しの相互作用を上回る複雑さのレベルを含む、さまざまな問題を解決します。一般に、タスクが複雑になればなるほど、人間は - 今のところは、複雑さの増加の機械よりも優れているため、自動化される可能性は低くなります。第二に、タスクはどれくらい頻繁に行われますか？周波数が高いほど、自動化される可能性が高くなります。マシンは、長期にわたって速度を維持する上で明確な利点があります。頻繁に繰り返されるクライアントとのやり取りは、顧客サービス担当者のAI交換のための経済的ケースを強化します。Financial TimesグローバルMBAランキング ©Getty Imagesこの記事は2025 MBAからのものです 報告 そして ランキング 第三に、タスクはどの程度相互接続されていますか？サービスを提供したり、製品を作成したりする際に、多くのジョブは、さまざまな労働者や機械によってしばしば完了する相互接続されたタスクのチェーンに関与しています。タスク間のハンドオフ中に起こることはしばしば見落とされます。断片化コストは、ハンドオフプロセスの非効率性とエラーから生じます。顧客サービス担当者の最初のタスクには、顧客との会話が含まれますが、最終タスクは問題を解決することです。さまざまな労働者または機械が関与している場合、これらのタスク間のハンドオフはコストがかかる場合があります。最終解決策を処理している労働者が最初に顧客とやり取りしなかった場合、以前に収集したすべての情報を確認するために追加の時間が必要になります。高い断片化コストは、技術的に実行可能であっても、企業が人間と生成AIの間でタスクを分割することを思いとどまらせるはずです。緊急サービスでの最初のトリアージコールを自動化すると、費用対効果が高いように思えるかもしれませんが、AIから人間のディスパッチャーへの移行中に重要な情報が失われる可能性があります。第4に、タスクを実行するとき、失敗のコストはいくらですか？緊急の派遣者による間違いは、特に生死の状況で、重大なリスクをもたらします。また、genaiは、過去の自動化形態よりも正確ではありません。 ビデオ：AIは仕事の世界を変えていますが、準備はできていますか？ |それを働くftこれらの質問は、自動化を検討して企業を導き、Genaiが他の職業よりも特定の職業に影響を与える理由を説明するのに役立つはずです。たとえば、コンピュータープログラマーを検討してください。広範で十分に文書化されたコーディングの例により、Genaiは複雑なタスクにも効果的なソリューションを提供できます。多くのコーディングタスクの高い頻度と繰り返しは、genaiにぴったりです。Genaiのかなり前に、プログラマーは大規模なコーディングプロジェクトを分割し、分散開発プラットフォームやモジュラー設計などの革新により、断片化コストが削減されました。セーフテスト環境は、genaiが作成したコードの多くのエラーを安価に検出できるため、障害のコストを低く抑えます。私たちの枠組みの中で、これらの機能は、従来の自動化の受益者であるプログラマーがGenaiからの混乱の増加に直面している理由を説明するのに役立ちます。 さらに読む生成AI、採用とタスクの構造、L ALES、C Combemale、＆K Ramayya（2024、 SSRN 4786671）。 それがどのように作られているか：技術の変化の労働への影響の一般的な理論、L ALES、C Combemale、Er Fuchs、およびK…
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