AI を使用すると、チームの生産性がどの程度向上しますか? | ビジネスにおける AI #71

公開: 2024-02-26
最近の研究によると、AI を使用するとチームの生産性が最大 40% 向上する可能性があります。 これは本当だとするにはうますぎるように思えますか？ まあ、それは現実です。 GPT-4 のような最新の AI システムは、創造性の育成からデータの分析、テキストの生成に至るまで、従業員のさまざまなタスクを支援できます。 AI がどれだけ生産性を向上させることができるか、また AI がチームにどのようなメリットをもたらすかを知りたいですか? さらに詳しく知りたい方は読み続けてください。

AI を使用すると、チームの生産性がどの程度向上しますか? - 目次

  1. AI は専門家をどのように支援するのでしょうか?
  2. AIは仕事の生産性を向上させるのでしょうか？
  3. 人工知能との連携方法
  4. 細分化されたテクノロジーの境界
  5. AI を活用して企業の生産性を向上するにはどうすればよいでしょうか?
  6. AI を活用した未来
  7. まとめ

AI は専門家をどのように支援するのでしょうか?

仕事中に AI を使用すると生産性が向上するという証拠はありますか? 確かに！ この仮説を裏付ける最大規模の研究は、ハーバード・ビジネス・スクールやMITスローン・スクール・オブ・マネジメントを含むアメリカのビジネススクールの科学者グループによって実施されました。 研究者らは、ボストン コンサルティング グループで雇用されている全コンサルタントの約 7% に相当する 758 人のコンサルタントの仕事を調査しました。

彼らの任務は、次のような側面を考慮して新製品のコンセプトを開発することでした。

  • 創造性、
  • 分析的思考とか、
  • 説得力のあるスキル。

AI が生産性を向上させるかどうかをテストする実験の一環として、彼らは、AI サポートなしの場合と、ChatGPT Plus の最新バージョンのベースとなっている言語モデルである GPT-4 を使用した場合のパフォーマンスを比較しました。 この研究は、AI を日常業務に組み込むことでコンサルタントの典型的なワークフローがどのように変化するかを調査することを目的としていました。

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出典: DALL・E 3、プロンプト: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

AIは仕事の生産性を向上させるのでしょうか？

BCG での結果は驚くほど明確でした。 AI サポートを利用したすべてのコンサルタントは、仕事の品質を向上させました。 実際、その品質は最大 40% 向上しました。 しかし、研究はどのように行われたのでしょうか?

実験では、参加者はランダムに 3 つのグループに分けられました。

  • 対照グループ - そのメンバーは仕事で AI を使用していませんでした。
  • GPT-4 にアクセスできるグループですが、人工知能の最適な使用方法に関する事前の指示がなければ、
  • GPT-4 と教材にアクセスできるグループ。

研究は 3 つのフェーズに分かれていました。

  1. まず、コンサルタントは人口統計データと傾向に関するアンケートに記入しました。
  2. その後、本編に進み、商品コンセプトの策定に関する作業を行いました。 これらのタスクは、狭い対象グループやアスリート向けのシューズの作成など、現実的なケーススタディを含む、彼らの日常業務に非常に似ていました。 このタスクでは、創造性、分析的思考、そして説得力のある文章を書くことが求められます。
  3. 3 番目のフェーズでは、AI の使用に関するコンサルタントの経験を要約するインタビューが行われました。

その結果、GPT-4 を使用したコンサルタントの生産性は 12.5% 向上し、速度は 25% 向上しました。 最大の利点は、GPT の効果的な使用方法に関する追加トレーニングを受けた、スキルの低い専門家の間で観察されました。 このグループでは、研究者らは生産性が 43% も向上したことに注目しました。

人工知能との連携方法

すべての従業員が同じ方法で AI と対話しましたか? そうではないようでした。 そこで研究者らは、AI が生産性を向上させる最も一般的な 2 つの方法を特定することにしました。 彼らは彼らを「サイボーグ」と「ケンタウルス」のペルソナと呼びました。

サイボーグ

サイボーグ モデルは、人間と AI が緊密に連携してタスクを達成する協調的なアプローチを表しています。 サイボーグのコラボレーションの例は次のとおりです。

  • Github Copilot を使用するときと同じように、プログラマーがコーディングを開始し、AI がコードを補完して改良します。
  • コンサルタントは分析から結論を導き出し、AI は ChatGPT Plus などのツールを活用して追加のデータと視覚化を提供します。
  • コピーライターがコンセプトに基づいて広告文を作成し始めると、AI がアイデアと既成のセグメントを提案します。 その後、コピーライターがコンセプトを洗練させ、
  • エンジニアがプロジェクトのスケッチを作成すると、AI がそれに基づいてビジュアライゼーションを生成します。

サイボーグ モデルでは、最適な結果を達成するために人間と機械の努力をシームレスに統合することが鍵となります。これが AI が生産性を大幅に向上させる方法です。

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出典: HuggingFace (https://huggingface.co/spaces/hysts/ControlNet-v1-1)

ケンタウロス

Centaur モデルにはタスクの委任が含まれており、一部のタスクは人間によって実行され、その他のタスクは各エンティティの長所と短所の個別の評価に基づいて AI に委任されます。 Centaur 戦略の例は次のとおりです。

  • AI が診断し、医師が可能な治療法を調整します。
  • ビジネス上の問題を特定するコンサルタントと、分析と推奨事項を生成する AI
  • 弁護士が法的訴状を作成し、AI が文書の正確性と完全性を検証します。
  • コピーライターがテキストのアウトラインを作成し、AI が文体や文法を修正します。

重要なのは、タスクを戦略的に分割し、人間と機械の両方の強みを活用することです。 しかし、Centaur のアプローチには課題があります。それは、生産性を向上させるために AI に適したタスクと、人間がより適切に処理するタスクをどのように区別するかということです。

細分化されたテクノロジーの境界

研究者らは、人工知能の「能力」を定義するという課題を「テクノロジーの細分化された境界」と名付けました。 この用語は、人工知能の多様で変動する機能を指します。

AI の機能は、多くの場合予期せぬ形で急速に進歩しています。 そのため、人間にとって同様に困難に見えるタスクでも、この「境界」の異なる側に分類される可能性があります。AI の助けを借りて簡単に解決できるものもあれば、AI の現在の能力の範囲を超えたままのものもあります。

たとえば、研究で示されているように、GPT は次のことを簡単に行うことができます。

  • 新製品のための創造的なアイデアを生み出し、
  • 説得力のあるコピーを書くのに役立ちました、または
  • 詳細なデータ分析を行いました。

その一方で、単純な数学的計算ではミスを犯してしまいました。 この「断片化された境界」は、AI 設計者とユーザーの両方に課題をもたらします。一見類似したタスクのうち、どのタスクがアルゴリズムにとって容易であるか、または困難であるかを予測するのは困難です。 したがって、AI の機能を段階的に調査し、テストすることが重要です。 これらの機能の「断片化された境界」を理解すればするほど、人間と機械の作業をより効果的に統合できるようになります。

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出典: DALL・E 3、プロンプト: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatylnakania/)

AI を活用して企業の生産性を向上するにはどうすればよいでしょうか?

あなたの会社でも同様の実験を実施して、人工知能が仕事の成果をどの程度改善できるかを評価できます。 AI の支援の有無にかかわらず、プレゼンテーション、レポート、事業提案書の作成、ケーススタディの解決などのタスクを従業員に割り当てることから始めることは価値があります。 これにより、生産性と仕事の品質に対する実際の影響を測定できるようになります。

ただし、従業員を適切に準備することが不可欠です。 ボストン コンサルティング グループで見られた成功と同様に、AI による生産性の 40% 向上を観察するには、トレーニングへの取り組みと教材の作成が必要になります。

その努力はほぼ確実に報われます。 たとえば、広告代理店はキャンペーンのアイデアをより迅速に作成でき、銀行は顧客データをより効率的に分析でき、法律事務所はより効果的に文書を作成できます。 創造性、情報分析、テキスト作成が必要なあらゆる場所で、AI は従業員の生産性の向上に役立ちます。

AI と連携する未来

人工知能の開発は、特に新しいツールを習得したり、テクノロジーの可能性の変化に自分の作業方法を適応させたりすることが難しい個人の間で、大きな期待と懸念の両方を呼び起こします。

AI がチームを最も単純で反復的なタスクから解放することで生産性を向上させることは疑いの余地がありません。 これらのタスクはますます自動化できるようになるでしょう。 AI トレーナーやナレッジ ブローカーなど、人間と機械のスキルを組み合わせた新しい役割も登場します。 継続的なスキル開発と学習、AI との効果的な連携が不可欠になります。

同時に、脅威を認識することが重要です。 自動化により、スキルの低い人の仕事が奪われる可能性があります。 企業がテクノロジープロバイダーに過度に依存するリスクもあります。 したがって、健全な距離を保ち、AI によって提供される情報を批判的に評価することが重要です。

AI と連携する未来は魅力的に見えますが、よく練られた SF のように、やや不安な面もあります。 信じられないほどの可能性がある一方で、私たちは本当にすべてをコントロールできるのでしょうか?

まとめ

実験結果は、AI が今日の生産性を向上させることを示しています。 一部の創造的および分析的なタスクでは、作業が最大 40% 高速化されます。 スキルの低い労働者が最も恩恵を受けますが、トップの専門家もより速く、より効率的です。

どのタスクが AI によって自動化でき、どのタスクに人間の関与が必要かを理解することが重要です。 AI の能力を最大限に活用するには、仕事の組織化方法の変更も必要になります。 そして、仕事の未来は興味深いものになることが約束されており、決して退屈なものではありません。 この研究のさらに詳しい説明に興味がある場合は、レポート全文 (リンク) をお読みください。

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How much does using AI increase the productivity of your team? | AI in business #71 robert whitney avatar 1background

著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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