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2025-09-28 06:08:00
企業は、実装が不十分な自律システムの結果として、より多くのコストが発生することを期待しています。
Shapecharge | E+ |ゲッティイメージズ
人工知能の能力は急速に発展しており、世界的に企業は必死にAIツールを維持して実装しようとしていますが、ずさんな実行には結果があります。
実際、世界的には、自律的なツールが不十分に実装された結果として「AI債務」が発生することを世界的に予想しています。 職場のAI状態に関するアーサナ 米国、英国、オーストラリア、ドイツ、日本の9,000人以上のナレッジワーカーを調査しました。
AIの債務は、初期の自律システムを正しく実装しないコストであると、Asana’s Work Innovation Labの専門家であるMark HoffmanはCNBCに語った。
「これらの費用はお金の費用である可能性があります。また、お金に関連する時間を失う可能性があります。それはあなたが元に戻さなければならないこともあります。これは財政的な観点から費用がかかります。それはそれをしなければならない人々を燃やします。
報告書は、債務は、セキュリティリスク、データの品質の低下、人間の従業員の時間とリソースを無駄にするAIエージェントの影響、および管理スキルのギャップとして現れる可能性があることを概説しました。
ホフマンは、これは網羅的なリストではなく、「借金」はAIによって作成されたコードの束のように見えることができると述べた。
Betterup LabsとStanford Social Media Labの新しい研究では、米国のデスクワーカーの40%がAIに生成された「Workslop」を受け取っていることさえ発見しました。
AIに生成された「Workslop」がここにあります。それはチームワークを殺し、数百万ドルの生産性の問題を引き起こしている、と研究者は言う
調査によると、1か月あたり186ドルの目に見えない税金、1年で生産性に900万ドルの打撃を受けた人のために、ほぼ2時間の追加作業を作成しました。
「現在、この分野には多額の投資があり、最終的にはそれらの投資が報われるかどうかの問題です」とホフマンは言いました。
AIコンサルティング会社Latent Space Advisoryの創設者であり、英国政府のMeta、およびAIビデオスタートアップSynthesiaのアドバイザーであるHenry Ajderは、思慮深い実装と構造の必要性を強調しました。
「CTOまたはイノベーションオフィサーである人々、私が一緒に働いた良い人、私が成功するために最善の立場をたどったと思う人、彼らはこれがコストをかけるという混乱を砂糖コーティングしていません…あらゆる種類の基本的なやり直しと同様に、あなたは道路にぶつかるでしょう」とAjderはインタビューで述べました。
「それは魔法の銀の弾丸ではありません」
Asanaの報告では、2025年には2025年の52%からAI採用が70%に急増したにもかかわらず、労働者もより高いレベルのデジタル燃え尽きに直面していることがわかりました。
レポートによると、デジタル疲労は2025年の前年の75%から84%に増加しましたが、管理不能なワークロードも77%に増加しました。
米国を拠点とする雇用組織であるGenerationのグローバルCEOを設立したMona Mourshedは、CNBCに、企業がAIツールを展開し、ITの使用を奨励しているにもかかわらず、労働者はまだ苦労していると語った。
「彼らが苦労しており、私たちが自分の卒業生と話すことからこれを知っている核となる理由は、あなたの作品の流れでこのAIツールをどのように、そしてなぜ使用するかについてのユースケースがしばしば欠落していることです」とMourshed氏は言いました。
「この特定のタスクをより良く、より速く、安くするユースケースを明確に理解することなく…それが疲労につながる理由です。
Mourshedは、企業が一晩の作業がより良く、より速く、より安価に行われることを期待してAIに投資しているが、改善を可能にするために必要なトレーニングやガイドラインを提供していないことを指摘した。
「それは魔法の銀の弾丸ではありません。突然、それをインストールすると、あなたが望むすべてを行います…それを考えてきた企業よりも、それらの利益に到達するためのはるかに苦痛な旅になるでしょう。」
AIの専門家Ajder氏は、正しい戦略は、AIの使用を慎重にテストし、その周りにインフラストラクチャを構築することではなく、準備ができていないレースに急ぐことであると述べました。
「あなたはただ埋め込むだけではなく、パイロットから始め、スコーピング、サンドボクシング、これらのシステムを試して始めます」と彼は言いました。
これには、従業員向けの正しいトレーニングから、ビジネスに必要なAIモデルの種類について考えることまで、すべてが含まれます。手順が整っていない場合、間違いや誤動作に対応することははるかに困難です。
「だから、AIの使用に関しては思慮深くリスクを冒すことはできないと言っているわけではありませんが、計算する必要があり、スコープする必要があります」とAjder氏は言いました。
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