労働者は、AIに日々の仕事のdrigheryに取り組むように懇願しています。
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最近 勉強 スタンフォード 大学 AI起業家のためのモーニングコールを鳴らしました。 104の職業で1,500人の労働者を調査することにより、研究者は、「Yコンビネーターの企業タスクマッピングの41.0％が「優先度が低い」および「自動化された赤色光ゾーン」にあることを発見しました。 AIの人材雇用のための熱烈な競争にもかかわらず、創業者はしばしば、労働者が重要ではない、または敏感であると考える問題を目指していることがよくあります。
米国労働省のo*ネットタスクデータベースと小説を利用する 人間のエージェンシースケール、スタンフォードチームは大きな断絶を発掘しました。ベンチャー支援のスタートアップは、労働者が平凡なタスクの助けを求めて叫んでいるにもかかわらず、創造的な戦略と管理職を自動化するために数十億を注ぎ込んでいます。この不整合は、割り当てられていない資本の数十億ドルと、実際の職場の生産性を向上させる大きな機会を逃しています。
労働者は、創造性ではなく「汚い仕事」の自動化を望んでいます
逆に、労働者は、実際に興味深いと思う部分を置き換えるためではなく、日々の仕事のdrighな仕事に取り組むようにAIを求めています。スタンフォードの調査は、最も一般的なタスクの従業員が する 自動化は日常的かつ繰り返しです。費用レポートの処理、データの入力、レポートの実行、ITの問題の修正。たとえば、6,400人の労働者を対象としたUIPATH調査では、回答者がデータ分析（52％）、データ入力/データセットの作成（50％）、ITの問題（49％）の解決（48％）などのありふれたタスクにランク付けされていることがわかりました。 Processmaker Researchは同意します。典型的なオフィスワーカーは、手動データ入力に時間の10％を費やし、50％以上がドキュメントを作成または更新しています。労働者は、AIを「価値の高い仕事のための時間を解放する」方法（この動機付けの回答の69.4％がこの動機付けを引用した）と見なしています。
ひどく、スタートアップビルダーはこの好みを頭にひっくり返すように見えることがよくあります。退屈なタスクの代わりに、多くのAIツールは、高レベルの戦略、マーケティング、またはクライアント関連の作業をターゲットにしています。従業員が保持したいタスク 人間。その結果、Farcicalに接しています。従業員は1,000週間のコピーパステを下回り、費用承認を並べて待っていますが、スタートアップはセクシーなユースケースを追いかけます。実際、一部の研究では、オフィスワーカーの時間の約26％が従業員1人あたり年間約76日間で無意味なタスクで浪費されていることを指摘しています。それでも、YCに支援されたAIプロジェクトの41％が、労働者のランクに焦点を当てています 最低 自動化の優先順位。
VCの自動化は、ターゲットを逃します
ベンチャーキャピタルはこの不一致を促進しました。 2025年第1四半期には、すべてのVC資金の記録が731億ドル（57.9％）が、グローバルAIレースの一環として、AIおよび機械学習のスタートアップに送られました。投資家は、オフィスの生産性を漸進的にはなく、「10倍」の混乱と見出しをつかむ技術を追いかけています。インデックスベンチャーの長年のAI投資家であるマークゴールドバーグは、ウォールストリートジャーナルに、ChatGptの到着後、投資家は「魔法の思考」に落ち、AIの価値が「光速で実現する」ことを望んでいると語った。現実には、その高オクタン価の資金調達は、創業者がユーザーのニーズよりも派手なデモを優先することが多いことを意味します。
労働者はAIとロボットが引き継いでいることを心配し、人間を廃止させます
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データは厳しい絵を描きます。AIスタートアップは、故障の天文学的なオッズに直面しています。一部の推定では、AIの新興企業の90％以上が5年以内に失敗し、最近の調査では、実際の問題との整合性が低いため、企業の42％がAIプロジェクトのほとんどを廃棄したことがわかりました。言い換えれば、労働者が実際に必要とするものを無視することにより、多くのスタートアップが決して報われない派手な技術に賭けています。一方、基本は提言されていません。 AIブームは皮肉なことに「退屈な」が不可欠な作業を放置しました。
人間 + AI：自動化ではなく、平等なパートナーシップ
おそらく最も明らかな発見は、労働者の方法です 欲しい AIと関わる;パートナーとして、交換ではありません。スタンフォードは、H1（フルオートメーション）からH5（完全な人間）に「人間の代理店規模」を導入し、明確なパターンを見つけました。 平等なパートナーシップ 人間とAIの間。言い換えれば、たとえAIであっても できた 単独でタスクを実行し、労働者はしばしば関与し続けることを好みます。全体として、労働者は、AIの専門家がタスクの47.5％に必要だと考えるよりも高いレベルの人間の監視を好みます。
この洞察は、Google CEOのSundar Pichaiの有名なマントラとの関係を結び付けています。「AIの未来は人間を置き換えることではなく、人間の能力を高めることです。」従業員は明らかに、AIを、スポットライトを盗むのではなく、うなり声を削除する方法と見なしています。英国のチャーターされた人事開発研究所のエドワード・ホートンは、これを強調しています。「自動化により、自動化が非常に困難な関係を構築するなど、組織が人間の仕事の要素を最大限に活用できるようになります。」実際には、人間の努力が取得するのではなく、強化されるAIツールを構築する企業は、より多くの成功と採用を見つける可能性があります。
AIと人間のコラボレーション
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信頼と燃え尽き：AIオートメーションに対する反乱
AIが役立つ場合でも、多くの労働者は警戒しています。スタンフォードチームは、AIに抵抗する最大の理由（45％）がシステムの正確性または信頼性に対する信頼の欠如であることを発見しました。失業の恐怖（23％）と人間のタッチの損失（16％）もよくある懸念事項です。この「信頼ギャップ」が調査に表示されます。UIPATHは、幹部の62％と比較して、責任あるAIの展開に信頼を表明している従業員の55％のみであることがわかりました。そして、証拠を増やしていることは、一部の労働者がAIイニシアチブを積極的に押し戻すことを示唆しています。
で 最近のレポート、従業員の31％（Gen Zの41％）は、ツールの使用を拒否することにより、AIのAIの「妨害」を認めています。作家の最高戦略責任者であるケビン・チョンは次のように説明しています。「2年前、10のうち9回は「なぜ私から仕事を奪うロボットを訓練するのか」ということでした。 [many employees] 彼らが見た結果に非常に失望しているので、それが彼らがそれによって幻滅している理由です。」
言い換えれば、従業員は管理者や繰り返しのタスクを愛しているため、反抗していません。彼らはパフォーマンスの低いAIにうんざりしています。これに対処するには、透明性と関与が必要です。労働者が除外されていると感じた場合、燃え尽き症と不信感は自己実現的な障壁になります。ベインのサラエルクが言うように、「「最前線の労働者に湧き出されたブラックボックスのように感じたら、おそらくそれを信頼しないでしょう。
有用な自動化の具体的な利益
AI投資に焦点を当てるべきではない場所を確立したので、適切なタスクを自動化する潜在的な節約に焦点を当てましょう。たとえば、費用報告を受けましょう。オフィス時間の約26％が「無意味な」管理者に無駄になり、各従業員は不必要なタスクに平均42分、毎日24分を費やしています。 20人のオペレーションチームでは、それが存在する可能性があります over a 百万のコピーパステ 年間アクション。これらのタスクのほんの一部を自動化すると、膨大な節約が得られます。
AI駆動型ワークフロー、ビジネスおよびデータ管理分析の自動化
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これらの数字は機会を強調しています。最大の利益は「非セクシー」領域にあります。次のバイラルチャットボットを追いかける代わりに、起業家は、従業員が憎む退屈で時間を帯びたタスクに取り組むことで、より多くの勝利を見つけるかもしれません。企業にとって、それは失われた時間を生産的な時間に変え、大規模なコスト削減を意味します。
今後：従業員に尋ねてください
スタンフォードの調査結果は、単純な真実を指し示しています。成功するAIとは、それ自体のための技術ではなく、人間のニーズから始めることを意味します。幹部は、Sundar Pichaiのアドバイスを心に導き、交換ではなくパートナーシップに焦点を当て、労働者が信頼するシステムを設計する必要があります。企業は、AI設計プロセスに従業員を関与させ、能力について透明性が高いこと、および新しい人間中心の役割のスタッフをトレーニングすることでこれを行うことができます。
一方、ベンチャーキャピタリストと創設者は、「軽い速度」の誇大広告を和らげて尋ねるべきです。私たちは本当の痛みを解決していますか？退屈なタスクを支援するためにエージェントを構築する人間中心の設計への移行は、膨大な新しい市場のロックを解除する可能性があります。それは派手ではないかもしれませんが、それは実際に労働者が望んでいるものです。
スタンフォードの研究は、高価な死角を明らかにしています。AI業界は「」と尋ねてきました。できる 私たちはそれをしますか？」それが尋ねるべきときすべき 私たちはそれをします – そして、私たちのユーザーはそれを望んでいますか？」
現在のAIツールの41％は、ユーザーのニーズを無視するため、「赤信号」ゾーンに分類されます。成功した企業は、夢ではなく、労働者に耳を傾け、単調でありふれたものを標的にする企業です。生産性のためのAI駆動型の自動化へのレースでは、最大の勝者はビルディングツールです 従業員は実際に求めています – その41％の責任を機会に変える。
#AIスタートアップの41が自動化ワーカーを望んでいないことをビルドしています