ますます多くの企業が人工知能（AI）に取り組み、それが彼らのビジネスモデルに与える影響を研究しています。しかし、2024年には、AIプロバイダーや投資家がこの技術に大量の資金を投入することになります。AIは本当に私たちを効率的で創造的、生産的にすることができるのでしょうか？勝者と敗者は誰でしょうか？そして、それにはどのような要素が影響しているのでしょうか？

これらの質問に答えるために、私たちは3つの視点からの展開を考察します。多くの企業で、AIアシスタントが近い将来オフィスに導入される予定です。MicrosoftとGoogleは、ビジネスアプリケーション向けに自社の共同運転手を大規模に市場に投入しています。これらは、メール、テキスト処理、オンライン会議プログラムなどで私たちをサポートし、例えばテキストの下書き、内容の要約、または会議の書き起こしを行うことができます。

提案者によれば、いわゆるコパイロットは莫大な生産性向上を約束しています。ただし、MicrosoftとGoogleはそれに対して月額28ユーロを要求しており、1000人の従業員を抱える中堅企業にとって、年間でほぼ340,000ユーロの費用になります。メンテナンスおよび教育コストも加えると、経営者やマネージャーにとって大きな問題となるのは次の点です：誰がそれを支払えるのか、そして投資しないことができるのか、ということです。

固定費の恐怖とAIアシスタントの効果への懸念が疑問を引き起こす。私たちが期待しているように仕事を節約するのではなく、むしろさらに多くの電子メール、LinkedInの投稿、および議事録で私たちを圧倒する可能性がある、ということは十分にありえます。

2024年のビジネスAIにとっての恐怖シナリオは「コンテンツ崩壊」です。既にソーシャルネットワーク上でこの問題をユーモラスに描いた素晴らしい漫画が拡散されています。漫画には、男性と女性が両方とも画面の前に座っている様子が描かれています。男性は自慢げに言います。「私は3つのキーワードを書きます、そしてAIがそれをこの長いテキストに変換します！」女性は微笑みながら答えます。「私はこの長いテキストをAIに与えます、そして彼女はそれを3つのキーワードに短縮します！」

人工知能（ＫＩ）は、不正確であるだけでなく、誤りも含まれる場合があります。 ケンブリッジ辞書によれば、2023年の年間最優秀言葉は「幻覚」でした。これは、しばしば不適切な情報を生成し、特に十分なトレーニングデータが特定のトピックに欠けている場合に事実として提示される生成型言語ＫＩに関連しています。

Ob KI tatsächlich effizienter macht, hängt also stark davon ab, ob wir uns auf die Tools verlassen können. Die schlechte Nachricht ist, dass das Halluzinieren an sich für viele Experten ein unlösbares Problem darstellt. Die gute Nachricht ist, dass es mindestens drei Ideen gibt, wie man damit umgehen kann.


AIが本当に効率的にするかどうかは、私たちがツールに依存できるかどうかに大きく依存します。悪いニュースは、錯覚そのものが多くの専門家にとって解決不可能な問題であるということです。良いニュースは、それをどう対処するかについて少なくとも3つのアイデアがあるということです。

AIアシスタントは、しばしば自信を持って発言するという問題があります。正確性の確率やトレーニングデータに関する追加情報により、ユーザーは情報をより適切に評価することができます。さらに、開発者によるAIモデルの改善ではなく、他のデータソースとの組み合わせにより改善する方法もあります。

以下の見出しを日本語に翻訳してください：
「回収支援生成（RAG）手法は、特定の企業データを使用して言語ベースのAIシステムを最適化する方法の一例です。これにより、ユーザーの問い合わせに対して、これらのデータに基づいて回答が提供されます。この手法はまだ試験段階ですが、AI研究者はこれを信頼性の高いAIツールを向上させる有望な機会と見ています。」

したがって、AIツールが企業固有の質問に答えたり、業務を実行できるかどうかは重要です。ここで、よく計画されたデータ管理が重要な役割を果たします。その一例がRAGプロセスです。

大手企業にとっては有利なように見えるが、ボッシュのような企業だけが独自のAI専門家を持って自社開発を進めることができるためだ。たとえば、マイクロソフトのCopilotは300人以上の従業員を持つ企業にのみ提供され、割引は大企業の場合に限られる。

したがって、AI革命がドイツの中小企業にとって脅威になる可能性がある。ただし、この技術はこれらの企業にとって競争上の利点にもなります。特に小規模な企業は、しばしば適応し、新しい技術を導入する能力がより良いです。

この顧客グループの対応は、ミュンヘンのHRソフトウェアプロバイダーであるPersonioやアウクスブルクのERPソフトウェアプロバイダーであるXentralのような他の業界の先駆者と同様に、ヨーロッパのAIスタートアップにとって魅力的なビジネスモデルになるかもしれません。

2024年には、一部の企業が独自開発に注力する一方で、他の企業は異なる提供者の技術を組み合わせようとする大規模なフィールドスタディを見ることになるでしょう。ChatGPTの開発者であるOpenAIが最近大きな先行を取っていたとしても、生成的AIの市場支配は、例えばGoogleが検索エンジン業界で行ったように、単一の企業によって独占されることはありません。

次に、企業はMicrosoftやOpenAIのような米国企業、またはHeidelbergのAleph AlphaやParisのMistralなどの欧州企業に依存することもできます。

オープンソースライセンスの下では、ソフトウェアを顧客の特定のニーズに合わせてカスタマイズすることが開発者に可能になります。さらに、異なるプロバイダーの組み合わせも可能です。SAPはこのプロセスを自動化し最適化する計画さえ立てています。

人工知能ツールの最も成功した導入には、さまざまなパートナーを持つことと「プラグ＆プレイ」で技術を単純に導入することではなく、重要です。人工知能の成功した利用は、自動化が示唆している以上に、はるかに困難なものになるでしょう。

新しいツールの使い方において従業員がどれほど賢明かという問いが残る。最終的には、技術の増分改善と成功した実装に依存して、2024年の経済の期待がテクノロジープロバイダーに果たされるかどうかが明らかになるだろう。

人工知能（AI）が大量の雇用喪失を招く恐れが昨年強まっています。コンサルティングファームであるマッキンゼーによると、現在の業務の60～70％がAIによって自動化される可能性があります。

多くの企業は、人工知能の活用によって生産性を向上させる可能性を主に見ています。専門家は過去の技術進歩が、むしろ少なくなく多くの雇用を生み出してきたと常に強調していますが、この主張には注意が必要です。

一方では、これはすべての雇用が確保されるわけではないことを意味しています。かわりに、新しい技術によってしばしばまったく新しい仕事が生まれることがありますが、これらの仕事は旧来の業務とは異なるスキルを持つ従業員によって行われる可能性があります。また、変革期間がどれくらい続くのか、この期間における雇用全体のバランスがどのように変わるのかはまだわかっていません。

未来の研究者であるエイミー・ウェブ氏は、AIのコンテキストでの雇用の発展について確かな予測をするのはまだ早すぎると指摘しています。彼女は、私たちは多くの人々が自分の職場を失う過渡期にあると強調し、それはAIの導入や企業のコスト削減のためであるかもしれない、と述べています。

誰も言いたくないことですが、多くの仕事が失われる可能性があります。ウェブはまた、新しい仕事のいくつかが長く続かないと予測しています。なぜなら、私たちはある時代から別の時代に移行しており、労働力の調整には時間がかかるからです。

ただし、ドイツでのAI（人工知能）の変革は、人材不足の時期と重なっていることを忘れてはなりません。これは、AIに置き換えられる可能性が比較的低いことを意味します。代わりに、よりAIに対応できる他の従業員に取って代わられるリスクが高まる可能性があります。

企業と従業員にとって、これは今後の最大の課題の一つであることを意味します：教育と再教育です。AIのコンテキストで競争力を持つ企業は、既に資格のある専門家の市場が小さくなるため、従業員の教育に投資する必要があります。

仕事の最良の見込みを持つのは、AIツールの適用について学び、これを最適に活用する方法を迅速に学習する人々です。AIの変革に抵抗するのではなく、従業員はこれに取り組むべきであり、雇用主に研修を要求すべきです。

終わりに、AIの変革の成功は技術だけでなく、私たち自身に大きく依存することになるでしょう。AIの可能性を最大限に活用し、リスクを最小限に抑えるためには、多くの努力が必要となります。そして、これまで軽視されてきた重要な要素は、従業員の利益です。

将来、求職者が、従来の福利厚生である社内スマートフォンや在宅勤務に加えて、AIツールについても尋ねることがあることは、想像に難くありません。自身のメールに自分で返信しなければならない企業で働きたいと思う人は誰もいないでしょう。したがって、AIの変革は単なる技術革命だけでなく、魅力的な雇用主としての企業のチャンスでもあります。