多くのビジネス専門家と同様に、私も人工知能（AI）に関心があり、最近ChatGPTにAIの企業にとっての重要性について技術リーダーの引用を尋ねました。すると、Appleのティム・クックの「AIはすでに企業をより効率的に、より反応的に、よりパーソナライズされたものにしている。それは成長の原動力だ」という引用を提供しました。しかし、その出典を尋ねると、ChatGPTはその引用の正式な出典は存在しないと認めました。 この曖昧さは、ソフトウェアプラットフォームのOrgvueが1, 000人以上のビジネスリーダーを対象に行った最近の調査結果とも一致します。AIによって仕事を奪われることを期待して従業員を解雇した半数以上が、その決定を後悔しています。AIが2025年までに仕事を奪うと想定して従業員を解雇するのは早すぎて、現状のAI能力についての理解不足も反映しています。多くの中小企業の経営者は、この考えを見直すべきです。 現時点で、生成AIは主に検索機能を強化しており、ホテルの選択や家電の修理、言語の翻訳などの質問に迅速に答えることを可能にしています。これらのチャットボットは進歩していますが、社員を完全に置き換えるには程遠い状況です。デンマークにおけるAIの労働市場への影響に関する調査（2023年から2024年にかけて、7, 000の職場で25, 000人の労働者を対象に11の職業を分析）では、収入や労働時間に顕著な影響は見られませんでした。雇用主はAIの利用を促進していますが、経済的な成果にはまだ結びついていません。 ほとんどの職場、特にアメリカの3300万の中小企業の経営者にとって、AIはまだコア業務に統合されていません。ビジネスオーナーはAIに会計、顧客関係管理（CRM）、在庫管理、注文処理、給与計算を任せたいと考えていますが、現状の技術はこれをサポートしていません。このギャップには三つの主な理由があります。 第一に、技術は未成熟で性能も良くありません。Salesforce、Microsoft、Intuitといった企業が請求書処理やメールマーケティングなどのAI機能を導入していますが、これらのツールは限られた範囲で信頼性も低く、自律的に運用できる水準には至っていません。 第二に、AI導入にはMicrosoftやGoogle、OpenAIといった大手プロバイダーとデータや知的財産を共有する必要がありますが、多くの企業はデータのセキュリティや悪用のリスクを懸念しています。たとえ保証があっても安心できないのです。 第三に、AIシステムの開発にはコストがかかります。Klarna、Meta、JPモルガンなどの大手企業は数千万から数億ドルを投じて内部のAIプラットフォームを構築し、労働者の代替や複雑な作業を実行させていますが、そのような投資は多くの中小企業には手の届かないものです。さらに、小規模な企業は複数のシステムに散らばるデータを管理し、信頼性の高いモデルを構築するAI専門知識も不足しているため、古くなったり不正確な情報のリスクも伴います。 今後、大きなAIの進歩は避けられません。現行のシステムはより正確かつ信頼性の高いものになり、企業はプライバシーのリスクと利益を天秤にかけて受け入れるようになるでしょう。将来的には、AIプラットフォームはデータの質を事前に検証し、その後の作業を進めるようになる見込みです。 時間の経過とともに、ボストンダイナミクスなどの企業が開発するロボットが建設や製造の現場を担い、ドローンが配送や在庫管理を行い、自動運転のトラックやフォークリフト、リアルに近いロボットが顧客と交流する日が来るでしょう。ただし、これらの技術の実用化には数年はかかります。最も先見の明のある顧客は、そのことを理解し、忍耐強く待つでしょう。一方、多くの人々は誤った情報に騙され、こうした能力がすでに実現していると誤信しているのです――しかし、それは事実ではありません。