AIによる人間の解雇ブーム…と現実
近年、一部の企業が人工知能で従業員を置き換えることに飛びつきました。約束は明確でした：コスト削減、迅速さ、そしてほぼ魔法のような効率性。しかし、現実はいつも期待通りには進みません。AIエージェントがHoudiniの自動化スクリプトのようにタスクを解決するオフィスを夢見ていた多くの企業が、今、人間のタッチを再現するのはそれほど簡単ではないことに気づいています。
Klarnaのケース：自慢から後退へ
最も注目された例の一つがKlarnaです。そのCEOは公開的に、AIが解雇された700人の従業員の仕事をこなしていると自慢しました。しかし、1年後、顧客がサービス品質について不満を言い始め、企業は人間の人員を再雇用せざるを得なくなりました。結果として、顧客サービスが機能するサービスというより、Unreal Engineで不十分に解決された論理のbugのように見えるworkflowになりました。
AIははい…しかし厳重に監視を
Gartnerの調査によると、このプロセスを開始した企業の半数が撤退しました。ほとんどがAIと人間を組み合わせたハイブリッドシステムを選択しています。AIが役に立たないわけではありませんが、顧客管理をAIに任せるのは、ノーマルを確認せずに照明のbakeをするようなもの：災害はほぼ確実です。
グリッチで終わる実験
カーネギーメロン大学の研究がそれを明確に示しています：架空の企業をAIエージェントに運営させ、財務、管理、ソフトウェアエンジニアリングなどの役割を割り当てました。結果：タスクのわずか24%しか完了しませんでした。After Effectsのポストプロダクション・パスでもそのプロジェクトは救えませんでした。
すべてが失敗というわけではなく、奇跡でもない
はい、変化がうまくいった企業もあります。AIのおかげで人員を削減し、結果を改善したスタートアップもあります。Duolingoさえ翻訳者チームを減らしてもサービスが崩壊しませんでした。しかし、成功例1つに対して、UPSやCiscoのように戦略を再考せざるを得なかったケースもあります。IBMは例えば、AIシステムを監督するための人員をさらに雇用せざるを得ませんでした。Arnoldのdenoiseを使ってもPCがフリーズしないように、より多くのRAMを買うようなものです。
ハイプを減らし、ストレステストを増やす
AIは多くを約束しますが、人間を本当の意味で置き換える前に、まだ多くのベータフェーズを通過する必要があります。それに賭けるなら、プロジェクトの唯一の俳優ではなく、pipelineの一部としての方が良いです。後でcrashesが来るので…After Effectsの話ではありません 💥。