- BCG Henderson InstituteとBoston Universityによる最新の研究によると、GenAIを使用するコンサルタントは、既存の能力を超える特定のタスクで最大49%優れた結果を達成する可能性がある。
- 実験では、480人のBCGコンサルタントがGenAIを使用して、データサイエンティストの日常業務を模倣する短いタスクを完了し、その結果が44人のGenAIを使用しないデータサイエンティストの結果と比較された。
- 研究の目的は、専門家がGenAIを専門外のタスクに使用すべきか、特にGenAIの能力の限界にあるタスクにおいて、どのようにして企業が従業員に新しいタスクを協力して引き受けさせるかについての2つの質問に答えることであった。
- GenAIを使用した参加者は、新しいタスクの適性を拡大することができ、コーディングや統計の経験がなくても、コードの作成や機械学習モデルの適切な適用、誤った統計プロセスの修正などを行うことができた。
- GenAIを使用した参加者は、データサイエンティストに比べてコーディングテストで86%のベンチマークを達成し、GenAIを使用しない参加者と比較して49%の改善を達成した。
- GenAIを活用したコンサルタントは、タスクを約10%速く完了し、中程度のコーディング経験のある参加者は、自己申告の初心者よりも全体のタスクで10〜20ポイント優れた成績を収めた。
- GenAIを使用した参加者は、予測分析のタスクにおいて、他のタスクと比較してデータサイエンティストと同等の成績を達成しにくかった。
- GenAIを使用することで、新しい能力を習得することができるが、学習意図がある場合に限り、本質的な再教育が可能である。
研究結果から分かるように、GenAIを活用した労働者は、ツールの能力範囲内の分野で既存のスキルを超えた新しいタスクを適切に処理できる可能性がある。これに備えて、経営者は将来に備え、専門知識を再定義し、長期的に人材を育成・維持するためのスキルを特定する必要がある。