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AIをよく使う会社はなぜ遅くなるのか:トークンより高い隠れたコスト
AIをたくさん使えば速くなりそうに見える。でも検証の時間、増えすぎた成果物、あいまいになった責任が、かえって組織を重くすることがある。
エンジニアとして、研究者として、ひとりの人間として、自分の目で見てきたこと。
人生に役立ち、心に深く響く文章だけを載せます。
一致する結果がありません。
AIをたくさん使えば速くなりそうに見える。でも検証の時間、増えすぎた成果物、あいまいになった責任が、かえって組織を重くすることがある。
AIが成果物を作っても、レビュー、責任、政治的な文脈判断は人に残る。人員削減は、試験運用と測定のあとに最後に問うべき問いだ。
AIを使えないから遅いのではない。コピーやインストールが禁止され、必要な権限もない環境では、同じAIを使っても成果物は遅れる。
AIはどんな仕事でも手当たり次第に奪うわけではない。答えが収束していく仕事から、責任、統制、所有、価値判断、そして人間の存在の問題まで、順番に移っていく。
翻訳、コーディング、分析、世間の反応予測のように、結果を確かめられる仕事が真っ先にAIへ渡っていく。
体を使う仕事は頭を使う仕事より遅れて置き換わる。それでも、繰り返せて、失敗を測れて、正解が収束していく仕事は、結局AIとロボットに渡っていく。
AIのほうが上手でも、決定権はすぐには移らない。エラー率が人間より低いという証拠が積み上がり、誰が責任を負うかが決まるたびに、権限は少しずつAIの側へと移っていく。
能力も決定権もAIの側へ移ったあとでも、人は所有権にすがろうとする。だが所有権は自然法則ではなく、社会が守ってくれる約束にすぎない。