ジェネレーティブ AI は、ビジネス オペレーションの生産性に驚くべきメリットをもたらします。企業はどのようにしてこのメリットを取り入れ、強化できるでしょうか。また、サードパーティ サービスにはどのような影響があるでしょうか。
ジェネレーティブ AI (gen AI) を調査すると、IT コミュニティへの影響に驚くことがあります。1 年前には、gen AI がデータ サイエンスの次のブームを巻き起こすだろうと考えられていました。しかし、どうやらその逆のようです。gen AI は、データ サイエンスとデータ管理機能の多くを民主化するようです。
たとえば、企業はデータのラベル付けに多大な労力を費やしていました。しかし、ジェネレーション AI はデータのラベル付けを非常に簡単に行うことができます。おそらく、この民主化の最も重要な側面は、LLM がデータに展開されると、平均的な労働者や経営者がデータを照会し、これまではデータ サイエンティストの専売特許であった分析を実行できるようになることです。
LLM が多くのソースからの異なるデータを統合し、不完全または一貫性のないデータを使用してパターンと洞察を発見できるという事実は、この力を平均的な知識労働者の手に委ねながら、データ サイエンスの役割を本質的に民主化します。
データ サイエンティストの必要がなくなるということではなく、むしろ以前ほど多くのデータ サイエンティストが必要なくなるということです。
データ サイエンスの民主化が進むにつれて、データ サイエンスの機能がビジネスに押し出されます。現在、世代 AI が比較的初期段階にあるにもかかわらず、大規模なデータ サイエンス チームの必要性が減っていることがわかります。
さらに、大学卒業生に最も人気の高いスキルセットは、かつては複数の求人を保証していましたが、現在では新卒者が職探しに苦労しているのが見られます。これは、獲得が難しいこれらのスキルに対するニーズが大きく変化し、この職種の平均報酬が大幅に低下する可能性があることを予兆しています。これを専門とするサードパーティのコンサルタント会社にとっては、需要が鈍化し、迅速に多様化する必要があることも示しています。
明るい面としては、ジェネレーション AI によって、プロンプト エンジニアリングというまったく新しい職種が生まれます。この新しい役割はまだ初期段階ですが、データ サイエンスと同様のスキルが求められるようで、データ サイエンスのトレーニングを受けた人やデータ サイエンスに興味がある人にはキャリア パスとなる可能性があります。
これまでのすべてのテクノロジーと同様に、第 1 世代の AI は既存の役割やキャリアを混乱させると同時に、新しい役割やキャリアを生み出します。プロンプト エンジニアリングの役割はその一例のようです。
Gen AI はコーディング開発に同様の影響を与えているようですが、それほど大きな影響はありません。GitHub など、コードの作成や作成の大幅な支援を行う、特化した Gen AI ツールが多数あります。これらのツールが成熟し、プログラミングおよびエンジニアリング コミュニティが採用するにつれて、現在データ サイエンスで観察されているのと多少似た効果が期待できます。
gen AI ツールは、コードの作成、コードのテスト、コードのデバッグの高速化など、プログラミング チームとエンジニアリング チームの生産性を大幅に向上させるように見えます。ただし、データ サイエンスと同様に、一連のアクティビティが自動化され、他のアクティビティが大幅に容易になる一方で、アーキテクチャと設計におけるより高度なスキルの必要性は変わりません。おそらく、さらに高まるでしょう。
現在、ジェネレーション AI が成熟し、導入されるにつれて、企業が必要とするエンジニアの数が減るかどうかについて、大きな論争が巻き起こっています。この議論では、生産性が大幅に向上すれば、必要なエンジニアの数は減り、熟練した労働力のプールが余ることになります。その結果、賃金が下がり、雇用が減り、多くのエンジニアが別の職業に就く必要性が減ります。このシナリオが実現すれば、サードパーティのサービス プロバイダーに最も大きな影響が及び、既存の需要を満たすためにエンジニアが大量にいるインドなどの国では、大きな混乱が生じる可能性があります。
しかし、別のシナリオでは、エンジニアリングのコストが下がるにつれて、プログラミングとエンジニアリングの需要が生産性の向上を補って余りあるほどになると主張しています。このシナリオでは、労働者が生産性の利益の一部を自ら獲得するため、エンジニアリングの需要が高まり、賃金も上昇する可能性があります。
私は個人的にこの代替シナリオを支持しており、情報技術の歴史がその指針となる可能性が高いと指摘しています。情報技術でイノベーションが起こり、技術の価格や実装および維持にかかるコストが下がるたびに、より多くの技術に対する需要がすぐに低下した単位コストを上回り、市場が拡大し、賃金が上昇しました。
この現象を観察するには、クラウドへの移行を振り返るだけで十分です。クラウドは、データ処理の単位コストを大幅に削減し、多くの管理機能を簡素化しました。しかし、これによって IT 支出が減ることはなく、需要が急速に増加してコストが下がり、結果として IT 支出全体が増加しました。
技術がより利用しやすくなり、作成、展開、維持がより安価になるというシナリオでは、企業が技術への投資を倍増し、プログラミングとエンジニアリングの人材の必要性がさらに高まると考えられます。また、こうした人材には、より分析力と統合力が必要となり、スキルの向上が求められ、結果として賃金が上昇する可能性も高くなります。
コンサルティング、システム統合、アウトソーシング企業への影響は、より微妙なものとなる可能性があります。明らかに、これにより既存のモデルと価格設定構造に混乱が生じます。既存の資産の構築と維持に対して請求できる価格は必然的に下がる可能性があります。管理サービスを再確立する必要があり、関係を再構築する必要がある可能性があります。
これにより、企業は業務負荷をより少数のサービス プロバイダーに統合するようになる可能性が高くなります。また、アウトソーシングされている既存の大規模な資産を持つ企業が、インドなどの低コストの場所にグローバル社内センター (キャプティブとも呼ばれる) を構築および拡張する際に、これらの機能の一部またはすべてをインソースするようになる可能性もあります。
しかし、情報技術に対する需要の増加は、これらの逆風を相殺して余りあるほどでしょう。個人の場合と同様に、情報技術は現状を破壊し、既存のビジネス モデルに課題をもたらしますが、より収益性の高い新しいサービスやビジネス モデルが生まれる可能性もあります。
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元記事: https://www.forbes.com/sites/peterbendorsamuel/2024/05/13/the-surprising-benefit-of-gen-ai-technology/

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