誰もがAIの生産性について語っている。しかし、それを測定している者は少ない。
AIの生産性はホットな話題です。 チームはChatGPTやClaudeを活用しています。 AIを増やせば生産性が上がると考えています。 しかし、それは間違いです。
ほとんどの企業は導入状況を測定しています。 ユーザー数を追跡しています。 プロンプト数を追跡しています。 サブスクリプション数を追跡しています。
これらの数値は活動量を示すものです。 価値を示すものではありません。
次の問いを投げかけてみてください：
- プロジェクトの完了が早まったか？
- レスポンスタイムが改善したか？
- コストは下がったか？
- 収益は上がったか？
これらの数値こそが価値を証明します。
AIは「生産性が向上している」という感覚を与えてくれます。 レポート作成が2時間ではなく20分で済む。 これは勝利です。
しかし、以下のような新しいタスクにも時間を費やすことになります：
- ツールの学習。
- プロンプトの管理。
- エラーの確認。
- アプリの切り替え。
両面を測定してください。 コストを無視すれば、真実を見失います。
AIを使うこと自体は競争優位性にはなりません。 誰もがそのツールを持っています。 勝利をもたらすのは、成果を測定することです。
まずはここから始めましょう：
- 1つのプロセスを選ぶ。
- 1つの明確な目標を設定する。
- 1つの指標を追跡する。
Before（導入前）とAfter（導入後）を比較してください。 証拠が必要です。
AIの使用量を増やす努力はやめましょう。 価値を創出することに注力してください。
第1波は「AIに何ができるか」に焦点を当てていました。 次の波は「AIにどれほどの価値があるか」に焦点を当てます。
勝者は結果を測定します。 生産性とは、より少ない時間とより低いコストで、より良い成果を出すことを意味します。
Source: https://dev.to/sakhawatalivortenza/everyone-is-talking-about-ai-productivity-few-are-measuring-it-48ad Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi