AIの採用が遅れている理由 — コントロールが欠けている機能

AIのバブルが崩壊するという脅威が繰り返し聞かれている。

専門家は、AIの成長が2023年以来初めて鈍化していることを予測している。投資家はまだAIに大量の資金を投入しているが、資金だけが採用を保証するわけではない。ユーザーの採用が、生存を決定する — そして、大企業でのAI採用率は低下している。

採用が一定のままである場所でも、警告の兆候が見られる。小規模企業やスタートアップはまだ一貫してAIを使用しているが、別の問題に直面している。AIの使用は、バーンアウトと関連付けられている。

知識労働者のAI採用については、どこかが間違っている。AI製品は私たちに失敗している — 欠けているリンクは、より大きなコントロールとカスタマイズである。

採用のアポカリプス

AIツールは、忙しい作業を除去し、プロセスを加速し、人の生活を良くするはずである。しかし、AIツールが期待を裏切る方法はたくさんある — その実装や、ワークフローと目標のミスマッチである。

知識労働者にとってAIツールの魅力が失われる理由を分析してみよう。

経営層の志向 vs. 従業員の現実

10,000フィートの高さから見ると、AIは変革的である。しかし、下の溝では、話は別である。

経営層は、AIの導入による生産性の向上に魅了されている。また、企業はAIの使用を義務付けている。しかし、個々の貢献者は、フリクション、トレーニング、新しいワークフロー、そして、経営層の期待と実際のミスマッチに直面している。

自動化 vs. 規制

AIは数秒でドラフトを作成できるが、企業は議論に数週間かかる。したがって、大企業でのAIの採用が躓くのは、驚くことではない。

AIは思考の速度よりも速いが、大企業のプロセスはそうではない。リスクの軽減と法的遵守のために構築されているからだ。したがって、従業員は、AIの妄想を捕捉するための新しいレビュー段階の作成や、AI生成のコードの欠陥をピックするなどの、新しいワークフローを作成する必要がある。

無限のAI vs. 従業員のバーンアウト

別の心配の副作用がある。AIのバーンアウトである。最近のハーバード・ビジネス・レビューの研究によると、AIの使用は、タスクの拡大、気を散らすマルチタスク、劣悪なワークライフの境界に貢献する。

人々は、AIでさらに多くのことを成し遂げる必要があると感じる — そして、それはバーンアウトへの高速道路である。いくらかの圧力は自己課せであるが、全員が、達成できることを高める期待を高めている。経営層も、AI革命を利用して、パフォーマンスの期待を高め、そして解雇することもある。従業員は、AI技術がワークフローに追加されたときに、断絶と目的喪失の感覚を報告することは、驚くことではない。

ミスアラインドのAI

フリクション、壊れたワークフロー、疲労した従業員、そして士気の低下… これらの症状はすべて同じ根本的な原因を持っている — 過度に挿入され、不十分にカスタマイズされたAIである。

LLMが一見の価値があるレポートを生成したり、表面的なコードを生成したりすることができたとしても、レビューと事実確認に数時間の作業を追加するのであれば、最も基本的な約束である作業の合理化と加速化に失敗している。したがって、ノベルティがなくなり、AIへの躊躇が増加していることは驚くことではない。

2025年の調査によると、47カ国の人々のうち、AIツールの技術的能力を信頼している人は46%である。一方、別の2025年の報告によると、82%の人がAIを日常の仕事で効果的に使用する方法を見つけられていない。AIをワークフローに組み込むために努力を払ったり、追加のレビュー段階でプロセスを修正したりしているのであれば、AIのために働いている — 逆ではない。

AIの運転席に戻る

私たちが欠けているのは、より大きな選択肢と、より良いカスタマイズである。

簡単なように思える。AIの使用をいつ、どのようにするかを選択することは、企業のワークフローにおける潜在的な破壊球から、正確に目標をとらえるミサイルへと変える。カスタマイズを許可するツールは、人々がAIをワークフローによりスムーズに組み込むことを可能にする。

しかし、ユーザーのコントロールは常に大手テクノロジー企業の最優先事項ではなかった。多くのコメンテーターが指摘しているように、どこかでAIはオプションではなく、デフォルトとして製品に組み込まれるようになった。ユーザーが離脱し、採用が遅くなるのは、そのときだったのかもしれない。

カスタマイズレース

人々は、ワンサイズフィットオールのツールや、急いで実装されたAIワークフローを継続して拒否する。現在、AIのリーダーが反応し始めている。

いくつかの大手企業は、カスタマイズを改善している。例えば、ChatGPTのパーソナライゼーションの機能は、AIチャットボットのトーン、エネルギーレベル、絵文字のボリュームを変更できる。いくつかのコメンテーターは、AIツールがニッチ化し、より細かいタスクをサポートすることで、採用を獲得することを予測している。

あなたに適応するAI

次のAI開発の段階では、最も適応性の高いツールが勝つ。ツールが次のことを行う:

• 既存のワークフローに適応、新しいワークフローを作成するのではなく。Zoom AI Companion 3.0は、このメモを受け取り、プラットフォームに依存しないノートツールを含むアップグレードを開始しました — ユーザーが既に使用しているツールで会います。
• 従業員がAIの参加を選択できるようにする、そして、AIが後退するとき。例えば、GitLab Duo では、ユーザーが、AI機能を使用できるグループとプロジェクトを選択できる。
• 認知負荷を軽減、新しいワークフローを追加するのではなく。ClickUp Brainは、ワークフロー内で動作し、スレッドのサマリー、更新、提案された次のステップなどのタスクビューにAIを埋め込む — ワークフローと並行して動作するのではなく。
• 出力の生成方法についての透明性を提供、従業員がそれを理解する負担を課すのではなく。WorkflowGenなどのツールは、AIアクションに直接監査トレイルを構築することで、AIの責任を重視しています — 人間のレビュアーが出力を逆にエンジニアリングする必要はありません。

新しいAIの金標準

最初のAIの波は、可能性によって推進された。驚くべきデモ、記録的な投資、そして高まる期待があったが、現在、ノベルティは消え、市場は再調整されている。

次の波は、もっと強力なものによって推進される — 使用性である。AIが統合を上回ると何が起こるかを見た — バーンアウト、ワークフローのフリクション、そして、遅い採用。これらは、AIのバブルが崩壊する兆候ではない — ただ、十分なカスタマイズがなければ、AIは負担よりもブーストである。

AIビルダーにとっての次の競争的優位性は、信頼である — 信頼は、ユーザーが先導することから来る。