AIが人々をジェネラリストにする：メッセージのほぼ半数が他職種のタスク

人々は役割の境界を越えている

OpenAIの経済調査チームは、米国のChatGPTユーザーからの80万件以上の仕事関連メッセージを分析しました。その結果、職業固有のメッセージの43.5％が、歴史的にまったく別の職業に属するタスクを扱っていることがわかりました。

OpenAIが「タスクの交差（タスク・クロスオーバー）」と呼ぶこの現象は、人々がAIを現在の仕事をより早くこなすためだけに使っているわけではないことを意味します。その代わりに、彼らはAIを使って自分の範囲を広げ、以前なら他部門の同僚が必要だった課題を完了させているのです。

小規模チームが最も恩恵を受ける

分析によると、一部の分野がタスクの「輸出国」として機能していることが示されています。これは主にマーケティングとエンジニアリングに当てはまります。これらのタスクは、AIのおかげで他部門の人々が引き受けることがよくあります。逆に、デザイン、営業、または人事の担当者は、以前は自分の担当ではなかったタスクを最も頻繁に引き受けます。

さらに、この効果は小規模な企業でより顕著に表れます。専門家を雇うリソースが少ない場合、ChatGPTは小規模なチームがより幅広い活動をカバーするためのツールとして機能します。要するに、人々はAIの助けを借りて、そうしなければ予算が足りないような仕事をこなす方法を学んでいるのです。

一次データがアンケートに取って代わる

この調査の限界はデータ自体にあります。OpenAIは人々がモデルに何を尋ねるかを観察していますが、その結果が本番環境で実際に使えるものなのか、それとも無駄な試みだったのかを確認することはできません。

それでも、「自分の仕事を心配している人は何人いるか」といったアンケート調査から脱却する重要な一歩です。実際のChatGPTのログを追跡することで、アンケートから申告された意図だけでなく、実際の行動がわかります。

マーケティング担当者によるコード生成がカギとなる

この傾向が続き、労働市場の需要に反映されるかどうかは注目に値します。その証明となるのは、企業が狭いプロフィールの専門家を探すのをやめ、AIの助けを借りて複雑な部門横断的なタスクを解決する能力をより評価し始めたときでしょう。

Lilithの判定

問題はもはや、マーケティング担当者を10％速くするにはどうすればよいかではなく、その担当者が自分でデータベースを構築できるかどうかです。誰かが十分な安価なトークンを送り込めば、企業のサイロは崩壊するでしょう。