最近の研究では、作業シナリオにおける人工知能（AI）の驚くべき可能性が明らかになりました。調査によると、AIを使用している個人は、従来の2人のチームと仕事のパフォーマンスに一致することがあります。この調査には、1日のワークショップで複数のビジネスユニットの製品アイデアを開発した776のProcter＆Gambleの専門家が参加しました。この研究では、参加者を2つのグループに分けました。1つはビジネスの専門家と技術専門家のチームであり、もう1つは別の個人でした。その中で、チームの半分と個人がGPT-4とGPT-4Oにアクセスできます。
画像ソースノート：画像はAIによって生成され、画像認定サービスプロバイダーMidjourney
調査結果は、AIのないチームが個人よりも優れており、24％リードしていることを示しています。ただし、AIを使用している個人はパフォーマンスを37％改善し、AIのないチームと同じレベルに達しました。さらに、AIを使用するチームの全体的なパフォーマンスは39％増加しましたが、個々のAI使用との違いは統計的に有意ではありませんでした。 AIを使用するチームは、高品質のソリューションの生成に特に顕著であり、高品質のソリューションの可能性を3倍にすることができます。
この調査では、AIを使用するチームが12％から16％より速く作業し、より長くより詳細なソリューションを提供できることがわかりました。 AIに生成された含有量の75％以上がグループ内で保持されており、AIがチームワークの生産性を大幅に向上させることを示しています。
研究結果は、AIテクノロジーが異なる専門家間のギャップのバランスをとることができることを示しています。 AIがない場合、技術的な専門家は通常、技術的なソリューションに焦点を当て、販売の専門家は市場にもっと集中しています。 AIの支持により、双方はより包括的な提案を生み出し始めました。この効果は、AIを使用した後に経験豊富なチームメンバーと同じレベルで実行される経験豊富な製品開発者の間で特に顕著です。
一般的なテクニックがストレスをもたらすという仮定に反して、参加者はAIを使用するときに熱意や活力のようなより前向きな感情を感じましたが、不安と欲求不満は大幅に減少しました。研究者は、企業が生産性ツールとしてだけでなく、追加のチームメンバーとしてAIを再訪することを提案しています。
ただし、この研究では、いくつかの制限要因も指摘しています。研究デザインは、主にチャットボットとして使用されているため、AIの可能性を制限する場合があり、チャットは速い概念でうまく機能しますが、ソリューションの品質は運とユーザーの専門知識に一部依存します。さらに、複雑な現実のエンタープライズ環境では、調査された1日のワークショップ形式は実際の作業を完全に反映することができませんでした。
キーポイント：
AIを使用している個人は、仕事のパフォーマンスで2人のチームと一致させることができます。
AIテクノロジーは、チームの仕事の効率を改善し、より高品質のソリューションを生み出すことができます。
AIはツールだけでなく、チームメンバーであるべきであり、チームワークや知識の共有を促進できるチームメンバーでもあります。