何が起こったのか
Revelio Labs は、人員削減の原因が AI であると公にしている企業を分析し、従業員の変化を同業他社と比較しました。同報告書によると、各企業は概してAI以外の人員数を削減しながらAI関連の役割を拡大したが、半数近くはAIへの一貫した移行を示さなかったという。
Revelio Labs の報告によると、同社は System2 と提携して、ニュース報道で人員削減の原因が人工知能によるものであると公にしている企業を特定し、Revelio Labs のデータを使用して従業員の傾向を調査したとのことです。このコホートには、Meta や Amazon などのテクノロジー企業のほか、ゼネラル モーターズ、ワシントン ポスト、UPS、マッキンゼーなどの企業が含まれていました。この情報源には、コホートの正確な規模、完全な選択基準、または分析対象企業の完全なリストが提供されていないため、調査結果をどの程度正確に評価できるかが制限されています。
Revelio Labs によると、発表前の 2 年間で、このコホートに含まれる企業は AI 関連の役割を中央値で 11% 以上増加させたのに対し、同等の同業他社はそれらの役割を 13% 以上増加させました。同時に、後に AI 関連の人員削減を発表した企業は、AI 以外の人員数を 3% 以上削減したが、同業他社は AI 以外の人員数をほぼ横ばいに保った。 Revelio Labs は、両社が同等の企業ほど急速に AI の役割を拡大していなかったにもかかわらず、この組み合わせを、従業員が AI 関連の仕事にシフトしている証拠であると解釈しています。
また、Revelio Labs は、レイオフ発表前とその後 6 か月の両方で、同企業の同業他社と比較して、AI 関連の役割が総雇用に占める割合のほぼ 2 倍を占めていたと報告しています。過去 24 か月間で相対的に採用が最も多かった分野には、電気および情報技術インフラストラクチャ、製品戦略、研究開発、サイバーセキュリティなどが含まれていました。同関係者によると、AI以外の雇用は大規模事業、物品輸送、法律関連の仕事にシフトしたというが、レベリオ・ラボ社はこれらの分野について、人工知能の信頼性は依然として低いとしている。 Revelio Labs は企業レベルで、AI に移行する企業、従業員全体を拡大する企業、従業員を縮小する企業、AI から移行する企業の 4 つのパターンを特定しています。
なぜそれが重要なのか
この分析は、AIだけが最近の人員削減を引き起こしたという主張を複雑にする。これは、一部の企業が AI を中心に再編を行っている一方、他の企業がコスト削減、過剰雇用の是正、その他の人員削減の根拠として AI を使用した可能性があることを示唆しています。
この調査結果は、AI 関連の人員削減に関する 2 つの単純すぎる説明に疑問を投げかけます。あるアカウントは、すべての発表を自動化がすでに多数の労働者に取って代わっていることの証拠として扱っています。もう 1 つは、あらゆる AI の説明を、通常のコスト削減のための広報言語として扱います。 Revelio Labs は、両方の現実の証拠を報告しています。調査した企業の半数以上が AI への移行と一致して従業員の変化を示している一方、かなりの少数の企業は AI 従業員を削減したり、AI の導入が業界に比べて遅かったりしました。
雇用を集約するとさまざまな戦略が隠蔽される可能性があるため、企業レベルの比較は重要です。 Revelio Labsは、アトラシアン、Meta、コインベースは人員削減を発表する前に全体の人員を拡大しており、AI関連の組織再編とともに過剰雇用が寄与した可能性があるとしている。対照的に、ブロック氏とマッキンゼー氏は過去2年間ですでに人員削減を行っており、情報筋によると、AI主導の拡大を中心としたストーリーと調和させるのは難しいという。 Revelio Labs はまた、発表前から Cloudflare が AI から離れているように見えると特定しており、一方、AI 関連の取り組みへのより明確な動きを示した企業の例として、ワシントン ポスト、Dropbox、UPS を挙げています。
労働者と国民にとって、この区別は解雇をどのように理解し、評価すべきかに影響を与える。企業は、インフラストラクチャの構築、製品の開発、または AI システムの安全性を確保する専門家を雇用しながら、AI 以外の役割を削減できます。それは、特定の職業をテスト済みの自動化システムに置き換えることとは大きく異なります。この分析は、投資家、従業員、政策立案者は、どのような業務が変化したか、どの役割が追加されたか、自社の AI 導入が同業他社を上回ったかどうかを尋ねるべきであることを示唆しています。残りの労働者の生産性が向上したこと、置き換えられたタスクが完全に自動化されたこと、または報告された労働力のパターンが製品やサービスを改善したことを証明するものではありません。
インタラクティブなメカニズム: 実際にどのように機能するか
この開発の背後にある基盤となるテクノロジーをインタラクティブに探索します。
What should a useful AI forecast state?
次に見るべきもの
この分析は、生産性の向上を直接測定したり、AI が特定の人員削減を引き起こしたことを証明したりするものではありません。さらなる精査は、企業レベルの証拠、職務の廃止、一時解雇後のAI関連の雇用、および明示された自動化計画が測定可能な業務上の変化を生み出すかどうかに焦点を当てる必要がある。
最も重要な制限は因果関係です。 Revelio Labsは、人員削減を可能にした内部生産性の向上を直接観察することはできないと明言している。したがって、同社の従業員数の測定は、組織の方向性のシグナルを提供するものであり、AI が特定の削減を引き起こしたという証拠ではありません。企業は、防御的または実験的な理由で AI スペシャリストを雇用したり、役割を別の方法で分類したり、より広範な財務的および戦略的プレッシャーと並んで AI を引用したりすることができます。また、この情報源は、各企業の公的説明を独自に検証したり、あらゆる雇用変更の基礎となる記録を提供したりしていません。
今後の報告では、発表後の企業レベルの証拠を調査する必要がある。関連する指標には、企業が AI エンジニアやインフラスペシャリストの雇用を継続するかどうか、廃止された機能を復元または置き換えるかどうか、求人情報に一時的な採用の推進ではなく AI ツールの継続的な採用が示されているかどうかなどが含まれます。また、発表された自動化計画を、サービス能力、製品生産量、エラー率、納期、顧客サポートの変化などの運用結果と比較することも役立ちます。これらの措置は、真のプロセス再設計と、主に投資家や従業員を対象とした言葉とを区別するのに役立つ可能性がある。
Revelio Labs は、AI システムの構築や AI ツールの活用が可能な職種の求人の割合に基づいて AI 導入率を算出しています。これは実用的な指標ではありますが、労働者がそれらのツールをどれだけ広範囲に使用しているか、そのツールがどの程度の能力があるか、またはそれらが人間の労働力に取って代わるかどうかを示すものではありません。したがって、読者は、給与、タスクレベル、生産性、および従業員の成果データを使用した独立した調査に注目する必要があります。この情報源には、コホートの正確な規模、企業の地理的範囲、AIと非AIの役割の分類規則、6か月の追跡期間が長期的な労働力への影響を捉えるかどうかなど、いくつかの重要な不明点が残されている。