プロフェッショナルの51%がAIの「ワークスロップ」は生産性を低下させると回答：2つのステップで阻止せよ

米国の専門職の約半数が、AIによって生成された低品質なアウトプット「ワークスロップ（workslop）」に対して、AIの使用をより慎重にしていることが、履歴書テンプレートサービスZetyの「ワークスロップ信頼レポート」で明らかになった。同レポートによると、45%の回答者がワークスロップを問題視している。ワークスロップとは、洗練された見た目だが正確性や実質的な内容に欠け、適切なレビューを受けていないAI生成コンテンツを指す。主なリスクとして、AIへの信頼低下（57%）、生産性低下（51%）、企業の評判毀損（46%）が挙げられている。

Zetyの社内キャリア専門家Jasmine Escalera氏は、「AIは仕事の進め方を再形成しているが、必ずしも良い方向に進んでいるわけではない」と簡潔にまとめている。では、専門職はどのようにAIサービスを助けではなく妨げにせずに活用できるのか。ZDNETが取材したビジネスリーダーたちは、生産性の再定義と粘り強い取り組みの2つが鍵だと述べている。

生産性の再定義。トムソン・ロイターのCTOであるJoel Hron氏は、AI生産性の意味を再考することは継続的な作業だと語る。「AIファーストの考え方は現在進行中の重要な変化です。日々の仕事を見直し、『AIにこの仕事を先にやらせ、自分はより高い判断力や直感で後から関わるにはどうすればよいか』を考えることが重要です」とHron氏は述べ、特にソフトウェアエンジニアリングの分野でこの変化が見られると指摘。この「AIファースト、ヒューマンセカンド」のワークパターンは、来年には他の職種にも広がると予想している。

リコー・ヨーロッパのCIOであるNick Pearson氏は、AIの価値創造能力を洗練された方法で活用できる専門職が成功すると述べる。リコーでは、内部AIマーケットプレイスから選んだツールが生産性向上をもたらすかどうかを評価するモデルを開発。ビジネスリスクや財務リターンなどのベクトルを考慮し、「このツールは本当に時間を節約するのか？誰も気にしない会議の議事録を生成しているだけではないか？」と問いかける。Pearson氏は、目先の目標ではなく、実際に価値を付加する応用に焦点を当てるべきだと強調する。

セグロのCIOであるRichard Corbridge氏は、専門職がワークスロップのリスクを理解し、AIが有用なアシスタントとして機能する場所を認識する学習文化の一部となることを提案する。「ジェネレーティブAIは本質的にアウトプットの生成に優れていますが、監視なしに物事を進めてはいけません。AIを、教育を受けた経験豊富な同僚を支援するツールとして使いましょう」とCorbridge氏。彼は、AIは人々を鼓舞したり、全く新しいものを自然に創造することはできないため、人間の判断が必要だと強調する。

粘り強い取り組み。AIの導入は出発点に過ぎず、実際の生産性向上にはたゆまぬ努力が必要である。Hron氏は、トムソン・ロイターでは社内モデルと既製ツールを組み合わせてAIサービスを提供しているが、誰もがすぐにその価値を認識するわけではないと述べる。「人々は時々ツールを手に取っても、期待通りに動かなかったり、思ったほど良くなかったりすると、『AIは準備ができていない』と言ってスイッチを切り、その機会を逃してしまいます」とHron氏。彼のチームは、AIサービスを使い続けることが報われることを学んだ。「AIツールを基盤にシステムを構築し、AIを適切に位置づけて導く人々は、組織の他の部分が到達できない新たな指数関数的成長を達成しました」と述べる。

リコーのPearson氏は、粘り強さが重要である理由として、AI能力と人間の専門知識を効果的に融合できる従業員は需要が高く、その結果、雇用主に対して高い要求をするようになると指摘する。これらのプロフェッショナルは新しい仕事を探す際に、職場で利用できるAIツールで潜在的な雇用主を判断するようになる。セグロのCorbridge氏は、「AIバブルがいつはじけるかについては多くの議論がありますが、私はそうは思いません。AIは今後も存在し続けるでしょう」とまとめ、粘り強さが報われると述べている。