ジェネレーションオートメーション:AI主導の労働力

ジェネレーションオートメーション:AI主導の労働力

生成 AI は AI の「津波」を引き起こし、AI 駆動型アプリケーションの急速な開発、広範な採用、商用化の時代を迎えています。しかし、AI を導入するとなると、企業はよく考える必要があります。

特に、組織は、AI や自動化などの破壊的技術が、現状を打破するためにプロセスを更新および再構築するのにどのように役立つかを評価する必要があります。これは、AI の導入が従業員にどのような影響を与えるかという点において特に重要です。

現在のマクロ経済要因により、ビジネスリーダーはよりスリムなチームと削減された予算で仕事をせざるを得なくなっています。これにより、部門、機能、および人口統計全体にわたって広範囲にわたる燃え尽き症候群が発生する可能性があります。この現実に対処するために、ビジネスリーダーは、競争上の優位性を獲得し、これらの課題に直面しても従業員の生産性を高めることができるソリューションを求めています。

AI 駆動型の自動化は、従業員の生産性を高め、職場のエンゲージメントを強化し、組織がより優れた、よりパーソナライズされた顧客体験を提供できるようにするためのソリューションとして登場しています。従業員がデータをより簡単に見つけて分析できるようになり、顧客からの問い合わせにスマートかつ迅速に対応できるようになり、反復的で時間のかかるタスクを効率化できるようになるためです。

企業が人工知能へと移行するにつれ、オートメーション世代と呼ばれる新しい世代の労働者が登場しました。以前に定義された世代のカテゴリーとは異なり、Generation Automation はすべての年齢層と人口統計を網羅します。これは、AI 主導の自動化を導入して、コラボレーション、創造性、生産性を高めている今日の労働者全体を表しています。この新しい動向をより深く理解するために、UiPath は世界中の 6,400 人以上の従業員を対象に調査を実施し、自動化世代を推進する要因、直面している課題、そして自分自身と職場を改善するためにテクノロジーをどのように活用しているかを調査しました。

燃え尽き症候群とAIによる解決法

驚くことではないが、労働者は仕事でより多くのプレッシャーを感じ、より多くの責任を負うようになっている。オーストラリアの労働者の78%が燃え尽き症候群を経験していると答え、32%が仕事でより多くの仕事を任されていると答えた。 過去6か月間に人員削減と採用凍結が行われました。

燃え尽き症候群を引き起こす主な要因としては、予定時間を超えて働くこと(45%)、管理者やリーダーからのプレッシャー(39%)、戦術的なタスクに時間をかけすぎること(29%)などが挙げられます。

オーストラリアの労働者の大多数は自動化を望んでおり、67%が自動化によって燃え尽き症候群の解消や仕事の満足度の向上に役立つと答え、64%が自動化によって仕事の質が向上すると答えています。

若い労働者はAIによる自動化の可能性をより受け入れやすく、Z世代の66%、ミレニアル世代の69%、X世代の54%の労働者が職場環境が改善されると回答したのに対し、ベビーブーマー世代の回答者で同じ意見だったのはわずか29%でした。

自動化世代がより良い職場体験を創造

AI による自動化は、優秀な人材を引き付け、維持するための差別化要因になりつつあります。 UiPathの調査によると、オーストラリアの労働者の61%が、自動化を導入している雇用主を、導入していない雇用主よりも好意的に見ていると回答した。

また、この調査では、オーストラリアの回答者の 35% がすでに職場で AI 駆動の自動化ソリューションを使用しており、85% がこれらのソリューションが燃え尽き症候群の解消と仕事の満足度の向上に役立つと考えていることも明らかになりました。

自動化を第一に考え、自動化世代がどのように発展していくかを明確に理解することで、雇用主は従業員からより多くの価値を引き出し、イノベーションを加速し、新しい仕事の時代をリードすることができます。


<<:  自動運転車と機械学習:交通の未来を変える

>>:  650 億のパラメータを持つ大規模モデルの事前トレーニング ソリューションは、オープン ソースであり、市販されています。スターオープンソースプロジェクトによる LLaMA トレーニング速度が 38% 向上

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

動的グラフのディープラーニング - 時系列グラフネットワークモデリング

インターネットから収集したコンテンツさまざまな性質のトランザクション ネットワークや社会的つながりを...

AIがハッカー攻撃を防ぐ方法

ビジネス ワークフローに AI ツールを導入すると、ハッカーにとってより価値が高く、防御が困難になる...

コーダーの皆さん、おめでとうございます!マイクロソフトは、LLMを使用して168のコードベースにわたるコーディングタスクを自動化するCodePlanを提案している。

大規模なモデルの場合、ローカライズされたエンコード タスクに優れています。しかし、タスクが複数の相互...

...

マスク氏が選んだ天才少年:14歳でスペースXの最年少エンジニアとなり、年俸100万、2歳で学び始め、11歳で大学へ進学

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

エッジAIを真の変革に

エッジ AI の導入は幅広い業界で増加しています。この傾向が続くと、ビジネスだけでなく社会も変革する...

通信分野における人工知能:世界の状況を変える

通信市場における AI は、2022 年から 2031 年の間に 41.4% の CAGR で成長し...

...

AIが悪になる危険性を排除する方法

AI テクノロジーを悪とみなす個人、政府、企業が増えるにつれ、AI が善良な存在であることを保証する...

10年後の市場規模は1.3兆ドル。「モデル電源時代」到来

半年以上にわたる大規模なモデル嵐の後、AIGC 市場には新たな変化が起こり始めました。クールな技術デ...

悪意のあるハッカーが生成AIを武器化している

研究結果をブログのネタとして使うことに慣れていないのですが、次の点に注目しました。Vulcan Cy...

ケーススタディ | 埋め込みに基づく特徴セキュアな計算

[[331789]]序文従来のデータの公開と共有の方法の多くは、生のデータをプレーンテキストで直接出...

...

メタバース内の物に触れるために、ザッカーバーグは6ドルの電子スキンを新たに作った。

[[433039]]この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitA...

予想:2018年ワールドカップで優勝するのはどの国でしょうか?人工知能アルゴリズム分析が結果を教えてくれる

最近、世界で最も注目されているイベントはワールドカップです。現在、ロシアでは2018年ワールドカップ...