によるLeonie Gerhards 博士、キングス カレッジ ロンドン、キングス ビジネス スクール、Alexander Coutts 博士、ヨーク大学シューリッヒ ビジネス スクール、Zahra Murad 博士、ポーツマス大学会計経済金融学部
AI は単なるアシスタントではありません。24 時間年中無休で対応し、膨大な量のデータを処理し、客観的な側面を引き出し、がっかりさせない同僚です。レオニー ゲルハルズ博士、アレクサンダー クーツ博士、ザーラ ムラド博士書く。
人工知能とロボット工学についての議論は、私たちの既存のスキルを強化し、効率を高めるツールとしてのその役割に焦点を当てることがよくあります。映画、ポップ カルチャー、または自分の Alexa に従っても、人工知能とロボット工学がアシスタントとして表示され、あなたのために働きます。
AI が賢くなるにつれて、私たちは AI が私たちに代わって間もなく引き受けてくれるであろう仕事を夢見ています。ロボットの親指が作られるたびに、私たちは機械があらゆるニーズに応えてくれるというビジョンを満喫します。
AI とロボット工学がそれをはるかに超える可能性があることを、私たちはまだ完全には理解していません。彼らはいつか同等の相手となり、私たちの欠点を私たちに反映することさえあるかもしれません。
職場における AI とロボット工学の統合は、すでにチームのダイナミクスに革命をもたらしています。かつては単なる「チーム」であったものが、急速に「チーム」になりつつあります。人間だけのチームまたはAIで強化されたチーム。
人間だけのチーム。準備はできたか？
私たちは、客観的なパフォーマンスのフィードバックに直面しても利己的なバイアスが持続することを調査することを目的とした調査に取り組みました。経済研究者として、これらの洞察は、政策や実践に情報を提供できる（実際に提供している）意思決定モデルを改善するために非常に重要です。
最終的に、私たちは、人々が過剰にポジティブな自己観を維持し、特にリスクテイク、経済的意思決定、キャリアと職業上の選択、チームのダイナミクスに影響を与える方法を説明し、対処することを目指しました。
具体的には、これらのバイアスが人間だけのチームでどのように現れるかだけでなく、従業員がロボット工学（パフォーマンスの確率が異なる単純なプログラム）と組み合わせられた場合にどのように変化するかを調べました。
労働者は、他人の行動が関係している場合、自分自身や自分の仕事についてより良く感じるために自分の信念を曲げる可能性が高いことがわかりました。このようなシナリオでは、物事をより良く見せる方法で見る余地がさらに広がります。
私たちの結果は、これらの従業員がチームメイトを変える傾向が低いことも示しており、これは彼らが自分の本当のスキルについてもっと学ぶのに役立った可能性があります。
しかし、ロボットを使用したチームの場合、人間とロボットのコラボレーションに提供されるパフォーマンスのフィードバックにより、人間のみのチームと比較して、ロボット自身の能力のより正確な評価につながることが、私たちの結果によって示されました。
その理由を調査したところ、ロボットと一緒に作業する場合、人は自分の能力についての信念を曲げる傾向が少ないことがわかりました。このように自信過剰が軽減されることで、自分自身とロボットのチームメイトのパフォーマンスについてより正確に判断できるようになり、より正確な評価が得られます。
私たちの研究の参加者は、ロボットと共同作業するときに、初期のパフォーマンス推定値を正確に修正する可能性が高くなりました。ロボット工学をチーム環境に統合すると、人間だけのチームに存在することがわかっている、客観的なパフォーマンスのフィードバックに対する偏った反応を減らすことができます。
この客観性の強化により、作業タスクや個々の役割の委任に関して、より適切な情報に基づいた意思決定が可能になり、最終的にはより効果的かつ効率的なチームが形成されます。
より一般的には、私たちの調査は、フィードバックを受け入れる文化を促進することの重要性を強調しています。
フィードバックが重視される環境では、従業員はパフォーマンス評価に批判的かつ建設的に取り組む可能性が高くなります。しかし、限られた予算、増大するプレッシャー、より高い目標により、これは多くの場合、言うは易く行うは難しです。
マネージャーは、個人の長所と短所をより包括的に理解するために、定期的にチームを入れ替えることも検討する必要があります。
正確なパフォーマンス評価は、従業員が改善できる領域を特定し、常に優れたパフォーマンスを発揮する従業員を評価するために重要です。
チームメンバーのより頻繁かつ効果的な入れ替えを奨励することで、マネージャーは適切な人材が確実にコラボレーションできるようにすると同時に、繰り返し発生する問題をより簡単に特定できるようになります。
AI作業獣？
私たちのお気に入りの同僚が AI になるまで、あとどれくらいかかるでしょうか?それとも、チームが AI で構成され、1 人の人間によって管理される場合でしょうか?急速な進歩が続いているため、このアイデアはそれほど遠くありません。
企業が AI への投資を増やすにつれ、近い将来、AI の同僚と共同で働くことがさらに頻繁になる可能性があるため、人間とロボットのコラボレーションがチームのダイナミクスとパフォーマンスに与える長期的な影響を理解することが重要です。
企業にとって、これは AI を単に自動化のツールとしてだけでなく、従業員が受け取るパフォーマンスのフィードバックからより多くを学べる、より生産的な作業環境を促進する貴重なパートナーとして受け入れることを意味します。
結局のところ、人間のパートナーと協力する場合と比較して、AI の信頼性が認識されているため、責任を他の場所に負わせることが難しくなり、悪い結果に直面したときに内省する可能性が高まります。
AI はチームの働き方を変え、人間と AI のチームが将来の職場の重要な部分を占めることになります。
AI がチームに不可欠なメンバーになる日も近いです。それは単なるアシスタントではなく、より正確な評価、偏見の軽減、パフォーマンスの向上のためのチャネルとなることができます。それは、年中無休で対応し、膨大な量のデータを処理し、あなたの客観的な側面を引き出し、あなたを失望させない同僚です...
AI を次の仕事の相棒として迎える準備はできていますか?
レオニー・ゲルハルズ博士はキングス・カレッジ・ロンドンのキングス・ビジネス・スクールの経済学の講師、アレクサンダー・クーツ博士はヨーク大学シューリッヒ・スクール・オブ・ビジネスの経済学の助教授、ザーラ・ムラド博士は会計経済学部の上級講師です。ポーツマス大学で金融を学びました。
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