2022年、私は医療技術のスタートアップのAI運営を構築するために雇われました。当時、私たちはかなりの人間監督を必要とする医療分野でAIの使用を開拓していましたが、ある日はそうではありませんでした。 GPT-4がリリースされ、短時間で私の役割はもはや意味がないことに気づきました。私の雇用主も同じ結論に達しました。私を再教育したり、私のスキルを新しいバージョンの仕事に再配置したりする計画はありませんでした。私の仕事は消えた。
私はこれを警告する話ではなく、文脈で話します。 AI変革によって正当化される大量解雇の波を見ると、私はそれについて遠くから読むのではありません。私はその決定の反対側にいました。
降りながら学んだこと
当時は完全に理解していませんでしたが、今は理解していたのは、私の雇用主が変わっていないということです。彼らは最適化していました。解雇はクリーンな計算を提供します。 AI投資の収益を見たい理事会に即時のコスト削減と簡単なストーリーを提供します。彼らが提供していないのは、容量の増加、創造的な影響力、または新しい種類の作業です。私は消えた費用だった。必要な能力の質問-この仕事はいかにべきであるか。 – 要求したことがありません。
MetaやMicrosoftなどの企業が数万人の従業員を解雇すると、多くのリーダーはそれをより「AIベース」にするために必要なステップに編成します。私は実際に何が起こっているのか知っています。彼らは再創造に向かうより難しい道ではなく、効率に向かう最速の道を選んでいます。彼らは仕事のやり方を再配線するよりも簡単なので、変化に向かって道を延ばしています。私はこれら2つの違いを直接知っています。
何が違うのか
今日、私は独立した専門家のためのAI会社であるPearlでAI運営責任者を務めています。ここでは、従業員のスキルを向上させ、役割を再構築し、ほとんどの企業が望むよりも早く不快な会話をするなど、さまざまな方法を選びました。その会話の一つが目立つ。
私は最近、多くの従業員が静かに考えている質問を投げた技術作家と緊密に協力しています。 「AIは私のために多くのことをすることができますが、もしそうなら、今私の仕事は何ですか？」彼女は、文書ドラフトの作成、編集、改善など、自分が提供した多くの価値が、AIを効果的に使用するすべての人に提供されることに気づきました。私はその瞬間にすぐに気づきました。私はそれを住んでいた。
今回変わった点は質問を避けなかったという点だ。私たちは一緒に答えました。現在、彼女は、コンテンツの校正、編集、標準化を支援するAIエージェントチームを備えたフルテクノロジー文書作成部門のように運営しています。彼女はまた、継続的な手動更新に依存しているため、しばしば失敗する機能である内部イントラネットを所有しています。彼女はチームを更新するためにチームを追跡するのではなく、AIを使用して部門全体でコンテンツを収集、構成、および更新し、一般的に古いシステムを生きている情報ソースに切り替えます。彼女は完全に自分でシステムを維持するのに必要な時間を95％削減しました。
これがうまくいったのは、AIが仕事をどのように変えているのか、すでに早くから率直に話しているからです。すべての部門のリーダーにAIベースのワークフローをナビゲートして構築するための時間の10％を割り当てるAIチャンピオンイニシアチブのようなプログラムは、実験を標準化し、役割が進む方向についてより率直な対話をするのに役立ちました。
大規模に進むパターン
企業が逃している機会がまさにこれだ。リーダーが役割を早期に再定義しないと、解雇が避けられないと感じる瞬間が作成されます。チームは、以前の仕事がもう存在しなくなり、次に何が来るのかについて明確な計画がない何百人もの人々と目覚めます。その時点で、解雇は無活動に対する反応になります。それはAIの結果ではなく、リーダーシップの失敗です。
AIを通じて真に変化している企業は、人員削減を発表するよりもはるかに難しいことをしています。彼らは仕事自体が変化していることを認め、そのために積極的に設計しています。彼らは従業員を再教育し、それらを新しい役割に再配置し、AI支援環境で「良い」仕事がどのように見えるかを再定義しています。
これは特に規模の面では容易ではありません。すべての部門に従業員の20％を減らし、「把握」するように指示する方がはるかに簡単です。大規模な組織はこの種の指示に最適化されています。そして、取締役会が第1四半期に結果を求めるとき、リーダーはすぐに決断力があると感じるため、解雇をすることが多いです。
しかし、より大きなリスクがあります。解雇により下落税が発生します。 AIは継続的に改善されるため、新しい能力の波が再び人員削減を経験すると、企業は変化するものが残らなくなるまで、技術にもっと依存して着実に規模を縮小することになります。これらの企業は生き残ることができますが、進化することはありません。彼らはより少ない人数で同じ量の仕事をすることができるより小さいバージョンになりますが、より適応性の高い組織は同じチームでスコープとパフォーマンスを拡大します。
すでに分裂が形成されている
我々はまだこれらの移行の初期段階にありますが、明らかなギャップが現れています。一方にはAIを人材削減の名分と考える企業がある。もう一つは、これを再創造の触媒として扱う会社です。リーダーが短期的なプレッシャーではなく、長期的なコンピテンシーを構築することによって推進されるイノベーションを選択するかどうかに依存します。
これをうまくやっている企業は、決して混乱を経験していない企業ではないでしょう。彼らはそれから教訓を得て、次の波が到来する前に処理する構造を築いた人々になります。
AIは単に労働力を減らすものではない。人々に組織と共に発展できる構造が提供されると、組織が達成できる成果が倍になります。私はその構造を自分で見つけなければなりませんでした。変化への道をしばらく延ばし、効率が今後進むことを願っています。あるいは、より難しいことをすることもできます。私は電子がどこに行くのか知っています。
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