AI の「ワークスロップ」は不必要な余分な作業を生み出しています。それを止める方法は次のとおりです

仕事で人工知能 (AI) を、その出力の品質や精度を再確認せずに使用したことがありますか?もしそうなら、あなたは一人ではないでしょう。

私たちの 世界的な研究 は、仕事で AI を使用している従業員の驚くべき 3 分の 2 (66%) が、AI の出力を評価せずに依存していることを示しています。

これにより、評判のヒットは言うまでもなく、エラーを特定して修正する際に、他の人にとって多くの余分な作業が発生する可能性があります。ちょうど今週、コンサルティング会社デロイト オーストラリアが 正式に謝罪した 連邦政府のために作成された44万豪ドルの報告書にAIが生成した複数のエラーが含まれていることが判明した後。

このような背景から、「ワークスロップ」という用語が話題になりました。最近のハーバード ビジネス レビューで有名になりました 記事、見た目は良いものの、「与えられたタスクを有意義に進めるための実質が欠けている」AI によって生成されたコンテンツを指します。

仕事の無駄遣いは時間を無駄にするだけでなく、コラボレーションや信頼を損ないます。しかし、AI の活用は必ずしもこのようにする必要はありません。 AI は、適切な人間の協力と監視のもと、適切なタスクに適用されると、 パフォーマンスを向上させることができます。これを正しく行うために私たち全員が果たすべき役割があります。

AI が生成する「ワークスロップ」の台頭

によると 最近の調査 ハーバード・ビジネス・レビューの記事で報告されたところによると、米国の労働者の 40% が過去 1 か月間、同僚からワークロップを受け取っています。

この調査の研究チームは、 ベターアップラボ そして スタンフォード ソーシャル メディア ラボ 平均すると、受信者が解決するまでに平均で 2 時間近くかかり、従業員数 10,000 人の企業では年間 900 万米ドル (約 1,380 万豪ドル) の生産性損失が生じると推定されました。

ワークロップを受け取った人たちは、迷惑と混乱を報告しており、多くの人が、ワークロップを送ってくれた人は信頼性、創造性、信頼性に欠けていると認識していました。これは鏡です 以前の調査結果 AI の使用には信頼ペナルティが発生する可能性があること。

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仕事での AI の使用について正直であると、人々からの信頼が薄れることが研究で判明

目に見えないAI、目に見えるコスト

これらの調査結果は私たちの調査結果と一致しています 最近の研究 仕事でのAI活用について。 47 か国の 32,352 人の労働者を対象とした代表的な調査で、次のことがわかりました。 AI への自己満足な過度の依存とテクノロジーの秘密使用 が一般的です。

私たちの調査では、多くの従業員が効率やイノベーションの向上を報告しましたが、4分の1以上の従業員が、AIによって日常業務の仕事量、プレッシャー、時間が増加したと回答しました。半数は同僚と協力する代わりにAIを使用していると回答しており、コラボレーションが損なわれるのではないかとの懸念が高まっている。

さらに悪いことに、多くの従業員は AI の使用を隠しています。 61% が AI をいつ使用したかを明らかにすることを避け、55% が AI によって生成された素材を自分のものとして偽装しました。この透明性の欠如により、AI によるエラーを特定して修正することが困難になります。

作業効率を下げるためにできること

ガイダンスがなければ、AI は価値が低く、エラーが発生しやすい作業を生成し、他の人に多忙をもたらす可能性があります。では、AI のメリットをよりよく実感するには、どうすれば仕事の無駄を抑制できるでしょうか?

あなたが従業員であれば、3 つの簡単なステップが役に立ちます。

1. 「AI はこのタスクを実行する最適な方法ですか?」と尋ねることから始めます。私たちの調査によると、これは多くのユーザーが無視している質問です。出力を説明または擁護できない場合は、使用しないでください

2. 続行する場合は、エディターのように AI 出力を検証して操作します。事実を確認し、コードをテストし、コンテキストと対象者に合わせて出力を調整します

3. リスクが高い場合は、AI をどのように使用したか、厳格さを示すために何をチェックしたかについて透明性を保ち、無能または信頼できないと認識されることを避けてください。

雇用主ができること

雇用主にとって、ガバナンス、AI リテラシー、人間と AI のコラボレーション スキルへの投資が鍵となります。

雇用主は、AI が適切な場合とそうでない場合を明確にして、効果的な使用に関する明確なガイドラインとガードレールを従業員に提供する必要があります。

つまり、AI 戦略を策定し、AI が最も価値のある領域を特定し、誰が何に対して責任を負うのかを明確にし、結果を追跡することを意味します。うまく行えば、リスクが軽減され、下流での作業の手戻りが軽減されます。

作業効率は、ツール自体の必然的な結果としてではなく、人々の AI の使用方法から生じるため、ガバナンスは日常の行動を形成する場合にのみ機能します。そのためには組織が構築する必要があります AIリテラシー ポリシーとコントロールと並行して。

組織は AI リテラシーのギャップを埋めるために取り組む必要があります。私たちの調査によると、AI リテラシーとトレーニングは、より重要な AI エンゲージメントとエラーの減少に関連していますが、トレーニングやポリシーの指導を受けていると報告している従業員は半数未満です。

従業員には、AI を選択的に、責任を持って、協力的に使用するスキルが必要です。 AI をいつ使用するか、効果的かつ責任を持って使用する方法、AI の出力を配布する前に検証する方法を教えることで、作業の効率化につながります。