ハーバード・ビジネス・スクールが突きとめた!「ChatGPT」が業務効率を上げる仕事、逆にマイナスに作用する仕事
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創造的な仕事はプラス、分析的な仕事はマイナス
生成AIは創造的な仕事に、従来のAIは分析的な仕事に、という使い分けが大事ですね。
あと、ChatGPTの方が、BCGのコンサルより質が高いのは注目です。ChatGPTでコンサル発注を置き換えていきましょう。
> ChatGPTの出力したアイディアや文章などを、そのままコピペして回答として提出したコンサルタントは、ChatGPTの出力に自分なりのアイディアや文章を交え編集して回答としたコンサルタントよりも高い評価を得た。よく読むと、この記事のポイントは、生成AIの得意領域と不得意領域を正確に見極めるのは、生成AIの開発側企業でなく、ユーザー企業自身が経験的に判定・識別していくしかない、という点ですね。
確かに、ボストンコンサルティングのコンサルタントの仕事に関しては、分析的な業務より創造的な業務に使ったほうがいいという結果だったというのは、意外でした。
ただ、これはひとつの事例なので、他業種、他職種では違う切り口での発見があるかもしれません。
ひとつの調査結果を汎用化するよりも、各ユーザー企業が組織的に効率性チェックをしながら活用するのが大事だと思いました。分析的な仕事は「ChatGPTとAdvanced Data Analyticsに精通」した集団と比較しなければ意味がありませんね。間違い無く最強でしょう。
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一つ目の集団は「30分程度の簡単なチュートリアルを受けてからChatGPTを利用」、
二つ目の集団は「チュートリアルを受けずにChatGPTを利用」、
三つ目の集団は「ChatGPTを利用しない」