VentureBeat 2023/9/26 05:50:37(JST)
ハーバード大学の研究によると、ボストンコンサルティンググループ（BCG）のコンサルタントがAIを使用することで、タスクの完了率、スピード、品質が向上したことがわかった。特に、パフォーマンスが低いグループほどAIの使用による利益が大きかった。この研究は、ChatGPTの公開以来、企業がAIを最適に活用する方法を模索する中で行われた初の大規模な研究であり、ビジネスにおけるAIの展開方法に重要な示唆を与えている。
AIの使用には注意が必要であり、AIが得意でないタスクに使用するとミスが生じる可能性がある。また、AIの内部機能はまだ不透明であり、どのタスクにおいて信頼性があるか正確に判断することが難しい。一部のコンサルタントは、AIと人間の作業を組み合わせることで最善の結果を得ている。AIの能力はタスクによって異なり、AIの信頼性を過大評価することは問題である。
AIは効率化に貢献する一方で、アイデアの均質化も引き起こす可能性がある。企業はAIモデルの多様性を考慮し、均質化に対抗するためにさまざまなAIモデルや人間の関与を組み合わせるべきである。AIの効果は、最も創造的で高給与かつ高学歴の労働者により大きく影響を与えるとされている。また、AIは特定のタスクにおいて一貫して優れたパフォーマンスを発揮することが確認されている。
“AIの内部機能は不透明であり、信頼性のあるタスクに使用するタイミングを正確に判断することは難しい。一部のコンサルタントは、AIと人間の作業を組み合わせることで最善の結果を得ている。AIの能力はタスクによって異なり、AIの信頼性を過大評価することは問題である。”
“AIは効率化に貢献する一方で、アイデアの均質化も引き起こす可能性がある。企業はAIモデルの多様性を考慮し、均質化に対抗するためにさまざまなAIモデルや人間の関与を組み合わせるべきである。AIの効果は、最も創造的で高給与かつ高学歴の労働者により大きく影響を与えるとされている。”
“AIの内部機能は不透明であり、信頼性のあるタスクに使用するタイミングを正確に判断することは難しい。一部のコンサルタントは、AIと人間の作業を組み合わせることで最善の結果を得ている。AIの能力はタスクによって異なり、AIの信頼性を過大評価することは問題である。”
(※本記事はAIによって自動的に要約されています。正確な情報は引用元の記事をご覧ください。)
(※画像はAIによって自動で生成されており、引用元とは関係ありません。)
引用元の記事：Enterprise workers gain 40 percent performance boost from GPT-4, Harvard study finds.