生産性の通貨: AI と人間の要素

ここ数年、私たちの働き方は新しい職場のトレンドやテクノロジーによって完全に見直されてきました。AIは急速に ビジネス界における生産性のルールを再定義した電子メール、ソーシャル メディアの投稿、画像、プレゼンテーション、ビデオはすべて、数日ではなく数回のクリックで生成できます。

しかし、生産性はスピードだけで決まるのではありません。品質と成果も同様に重要です。そうです、私たちは運転から予測、さらには 医療診断場合によっては、そうではありません。しかし、人間が舵を取ることで恩恵を受ける（そして今後も恩恵を受け続ける）ものはまだたくさんあります。なぜなら、人間らしいタッチには本来の価値があるからです。それは、機械が効果的に再現するにはまだほど遠い方法で、信頼とつながりを促進します。

AIの導入が加速するにつれて、最も明白かつ達成しやすい価値提案は、 労働者に時間を取り戻すこれにより、従業員は、カスタマイズされた問題解決、クライアントのパートナーとしての役割、購入者の複雑なビジネス要件の検討など、役割の中で最も影響力のある要素に集中できるようになります。

だから、 generative AIでは、問題は、人間が本来持っているスキルをどのように活用して、生産性を高めるだけでなく、生産性に対する考え方を全体的に変えることができるかということです。以下では、AI が職場に与える大きな影響と、自動化の時代におけるソフト スキルの重要性の高まりについて説明します。

AIが職場のダイナミクスをどのように変えたか

テクノロジーと進化する労働文化によってもたらされた変革により、今日の職場は 10 年前とほとんど似ていません。ChatGPT、Midjourney、DALL·E などの生成 AI ツールは、最近の AI の最も派手な使用例の 1 つですが、膨大なデータセットを分析し、パターンを識別し、洞察を生成する AI を活用した分析も、企業に計り知れない価値をもたらしています。

AI 対応のデータ分析の 4 つのタイプを検討してください。

• 記述的分析では、履歴データを調べて何が起こったかを伝えます。このタイプでは、販売実績、地域別販売、勝敗レポートなどを客観的に定量化し、測定し、監視します。
• 診断分析により、なぜそれが起こったのかがわかります。診断では客観的な尺度を使用して、結果につながった主観的な要因をユーザーがよりよく理解できるようにします。診断ツールは、取引の損失、販売サイクルの長さ、顧客離れ、担当者のパフォーマンスなどの分析を生成します。
• 予測分析は、主観的および客観的な入力の両方を使用して将来起こりそうなことを予測し、リードを評価し、解約を予想し、需要と売上を予測し、特定の取引が成立する可能性をモデル化します。重要なことに、予測モデルは、全体的な市場パフォーマンスなどの外部シグナルとデータを使用して、進行中の傾向をモデル化する場合があります。
• 処方的分析は、上記のすべてに基づいて次に取るべきステップをアドバイスします。ほとんどの人は、個人的な生活の中でこの分析分野に精通しているでしょう。Netflix、TikTok、YouTube の提案アルゴリズムを駆動するのと同じテクノロジーが、買い手と売り手の行動に重み付けして、次に何をすべきかを提案することができます。

規範的分析は、企業が最大の価値を引き出せる分野であり、人間の創意工夫を再現することにこれまでで最も近いものです。これらのモデルは、洞察を行動に変え、行動を結果に変えます。これらの結果は、一貫性と再現性のためにコード化できます。ただし、人間による監視とコラボレーションは依然として必要です。

そのため、AI の統合は仕事の本質を再定義するだけでなく、労働力の構成も変化し続けるでしょう。組織は、技術的な専門知識とソフト スキルの両方を備えた個人を重視する傾向があり、人間的なタッチの価値を忘れないことが重要です。

自動化された世界におけるソフトスキルの価値 

AIがタスクの定型的かつ分析的な側面を処理する一方で、人間は創造性、共感、批判的思考スキルを提供します。今日の最も高度なAIモデルでさえ 感情的知性の欠如人間は、効果的なコミュニケーションに不可欠な存在です。人間は、AI にはできないことを対話に持ち込みます。人間は、自分の人生経験、話を聞いている相手の人生経験、AI でさえ捉えられないニュアンスを考える能力を持ち込みます。そして、AI が自分自身をトレーニングできるのと同じように、職場での生産性を高めるためのコーチングやメンタリングには、人間が不可欠です。

これらのソフトスキルは 収益を生み出す関係中心の活動において特に重要 営業のように。たとえば、営業マネージャーが新しい営業担当者と仕事をしていて、その営業担当者が見込み顧客アカウントの直接の連絡先 (POC) とやり取りしているとします。このキャリアの浅い営業担当者の目標は、POC に自分を営業担当副社長に紹介してもらうことです。なぜなら、彼女は副社長が最終的に意思決定者となり、評価プロセスに関与する必要があることを知っているからです。しかし、ビデオ通話では、POC は紹介をためらいます。おそらく POC は、営業担当副社長の前に立たせても営業担当者が「台本から外れて」自分が愚か者のように思われることはないだろうという確信を求めているのでしょう。

自然言語処理 (NLP) ツールを使ってこのためらいを拾い上げることはできますが、その根本的な理由を解釈することはソリューションの能力の範囲外かもしれません。そこで、AI ツールが提供したものを取り入れ、経験に基づいた専門知識とコンテキストを追加するという人間の要素が役立ちます。マネージャーは、クライアントとの作業のニュアンスを理解し、POC との信頼関係を確立するために、会話の残りの部分をどのように処理するかについて新しい販売者にアドバイスすることができます。会話が続くにつれて、この方向転換によってシステムのフォローアップ資料が導かれ、適切でカスタマイズされた効果的な対応が保証されます。

これは、取引を成立させ、ビジネスを前進させる活動に人間がどのように価値を注入するかを示す多くの例の 1 つにすぎません。人間関係を育む際に、人間は心からの思いやりを示す小さな詳細を覚えたり、従業員の特定のニーズに合った新しいコラボレーション方法を見つけたり、協力的な職場環境の形成に役立ったりすることもできます。これらのことは最終的にビジネス成果を促進し、AI による自動タスク完了と同じくらい生産的になります。

ボトムライン

AI と高度な分析は、間違いなく職場に革命をもたらし、定型業務を自動化し、前例のないスピードと効率でプロセスを合理化しました。しかし、生産性の本質は単なるスピードを超え、ビジネスの成功と成長に貢献する具体的な成果にあります。AI がタスクの面倒で手作業的な側面を処理するにつれて、人間は不可欠な貢献者として浮上します。

仕事の環境が変化する中で、 AIと人間のコラボレーションが当たり前になる、テクノロジーと人間のスキルの共生関係は、革新的なソリューションと永続的なビジネスの成功の原動力として浮上しています。生産性についての考え方を再構築するには、多面的な形で AI と肩を並べ、有意義なビジネス成果を生み出す人間的タッチの永続的な価値を認識し、称賛することが重要です。