AIが仕事を難しくしているのか？ 時給労働者にとってはそうではない

AIは仕事のやり方を永遠に変えたのか？ それはあなたがどの「AI」について話しているかによって異なる。

人工知能（AI）とは、さまざまな機能を実行するコンピューティング技術の広いセットを指す。同じ職場内、または同じソフトウェアプログラム内で、タスクの自動化と生産性の向上のために、複数のAIタイプを使用することは珍しくない。

最近の職場でのAIに関する話題のほとんどは、生成型人工知能（GenAI）についてである。GenAIは、学習した可能性に基づいて、通常は画像またはテキストの出力を生成する特殊なタイプのAIである。

すでに、GenAIは従業員がテクノロジー（および互いに）と関わるやり方を変えている。リーダーは、可能な限りAIを導入したいと考えている。しかし、GenAIの現在の生産性への影響については、相反する報告がある。フリーランスプラットフォームUpworkの最近の調査によると、77％の従業員は、会社のリーダーシップからの熱意にもかかわらず、AIツールは仕事の負担を増やしただけであると回答した。一方、別の調査によると、87％の毎日AIを使用する従業員は、週に最大12時間を節約できる。

明らかに利益を得ることができる従業員のグループがいたら、それは時給労働者である。小売やホテル業などの労働集約型業界で働く従業員は、顧客や同僚と過ごす時間を最大化する必要がある。しかし、Legionの新しい調査によると、これらの労働者は管理タスクで忙殺されており、それが仕事に対する深い不満につながっている。そう甚だしいもので、50％の時給労働者は来年以内に仕事を辞める予定である。

AIは、時給労働現場での退屈なタスクの負担を大幅に軽減する能力がある。また、新人教育を加速することもでき、これは労働者離職率が高い労働集約型業界では非常に貴重である。仮想コーチとして、GenAIアシスタントは従業員に提案されたアクションを提供し、重要な情報にアクセスするのを支援できる。

生産性と仕事の満足度を高めることで、AIは時給労働者を助けることができる。ただし、AIツールが戦略的に導入されている場合に限る。

AIと時給労働者の不足

労働市場は全体的に冷え込んでいるかもしれないが、時給労働者の需要は依然として高く残っている。これらの仕事は、給与やギグワークなどの他の雇用形態と比べて、従業員の経験が遅れてしまうことが多い。Legionのデータでは、時給労働者の半分だけが、雇用主が良い仕事の経験を作ることに興味があると考えている。

時給労働者が次の仕事を探すとき、柔軟性が最も重要な考慮事項である。彼らはシフトを簡単に交換したり、異なる時間や場所で働きたいと考えている。幸いにも、労働力管理（WFM）システムにAIを導入することで、この柔軟性をいくつかの重要な方法で実現できる。

まず、AIを中心としたWFMは、特定のシフトに必要な労働力を正確に予測するためにマシンラーニングを利用する。これにより、労働効率が向上し、過剰な人員配置や不足な人員配置を防ぐことができる。正確な労働予測により、会社のコストが節約され、不足な人員配置の場合、従業員のストレスも軽減される。従業員がシフトを開始するとき、予測された需要に応じて適切なリソースと人員が配置されていることを知っている場合、顧客に良い経験を提供することに集中できる。

AIを使用したWFMは、従業員がスケジュールについてより直接的な入力を提供できるようにすることもできる。従業員はスケジュールの希望を共有し、AIはスケジュールの作成を自動化し、従業員のリクエストをビジネスの要件と一致させる。这样、従業員は柔軟性を失うことなく、ビジネスはスムーズに運営できる。

最後に、GenAIは柔軟性の強力な推進力として登場しているが、その成功は、実際に機能するソリューションを慎重に適用することに依存している。

時給労働現場でのGenAIは、実行可能でなければならない。これは、単に新しい有用な出力を生成するだけでなく、タスクの実行を推進し、さらに大きな生産性の向上と、より柔軟な労働体験を提供するビジネスの能力を高めることを意味する。

時給労働現場では、生成型AIインターフェースは、会話型のやり取りを通じて、スケジューリングなどのWFMタスクを自動化できる。这样、管理者は時間を節約し、従業員のリクエストに迅速に応えることができる。

大規模言語モデル（LLM）は、自然言語インターフェースで使用されるAIの一種で、従業員とのコミュニケーションとアクションの推進に最適である。たとえば、コーヒーショップの管理者が土曜日の朝のシフトに別のキャッシャーを追加したい場合、単純なコマンドから始めることができる。そこから、アシスタントと会話して、どのキャッシャーを割り当てるかを指定し、修正されたスケジュールをチームに送信して配布することができる。単一の会話で、管理者は、通常数分かかるかもしれないタスクを実行できる。

しかし、実行可能性を達成することは簡単ではない。会話型インターフェースは曖昧で、RAG（retrieval-augmented generation）などの補助システムなしで、従業員が必要な情報にアクセスすることを妨げる可能性がある。GenAIが時給労働現場にさらに統合されるにつれて、これらのソリューションは進化し続けるだろう。

AIを使用した時給労働者の成功

時給労働者の管理者は、特にAIから利益を得ることができる。Legionが管理者に、次の数ヶ月間にAIが役割に与える影響について聞いたところ、66％が「スケジューリングを容易にする」と回答し、59％が「新人教育プロセスを改善する」と回答した。管理者は会社の全体的な機能に重要な役割を果たすため、効率化のためにAIに焦点を当てた会社は競争上の優位性を得ることができる。

管理者にとって、時間の節約は明らかなメリットである。管理者が面倒なタスクに悩まなくて済むと、他の従業員の成功に集中できる。実際、Legionの調査に回答した管理者のほとんどは、タスクの自動化によって得た時間を、従業員の教育に使いたいと回答した。

AIは、管理者が職場でのミスを減らすのを助けることもできる。需要予測やスケジュール生成などのタスクは、人間のミスに陥りやすい。こうしたミスは、高いコストを招き、労働計画やコンプライアンス違反の結果となる可能性がある。こうしたタスクを賢く自動化することで、意思決定が改善され、組織へのリスクが軽減される。ただし、人間のオペレーターは常にコントロールを取り戻し、調整することができるべきである。

逆に思われるかもしれないが、時給労働現場にAIを導入することで、最終的には職場がより人間中心になる。管理者は従業員や顧客と過ごす時間が増えるだけでなく、カスタマーサービスや教育体験を向上させるための実行可能な洞察も提供される。

AIの利点は管理者に限定されていない。前述のように、AIは時給労働者に柔軟性を提供し、教育を支援することもできる。彼らも、管理者と同様の時間の節約とミスの軽減の利点を得ることができる。

リーダーは、従業員のAIに関する恐怖に対処する準備もしなければならない。Legionの調査に回答した管理者の12％だけが、AIが自分の役割を置き換えることができると考えたが、時給労働者の場合はその数値は2倍だった。ただし、適切な教育とトレーニングを提供することで、管理者は職場で「AI大使」となることができ、チームがこれらのテクノロジーの強力な利点を解放するのを支援できる。

今後

現在、世界中で11%の会社だけが、生成型AIを大規模に使用している。生成型AIを使用する会社の数が増えるにつれて、リーダーは従業員がこれらのツールを採用するために十分に準備されていることを確認する必要がある。そうすることで、従業員はAIが仕事の負担を増やしたと感じることがなく、会社はテクノロジーの生産性向上能力の完全な利点を享受できる。