AIが雇用を一掃したり、システムに一夜にしてショックを与えたりすると想像する見方は、企業が一連のボトルネックで構成されていることを考えていません。AIが1つの領域で作業を加速すると、別の領域でボトルネックにぶつかります。 個々のワークフローが効率化されても、最終的な生産性の向上は、システムの他の部分によって制約されます。そして、通常、システムのその部分では、AIの効率性による同様の影響が本質的には見られず、つまり、人間が依然として作業を行っていることになります。 企業内のほぼすべてのプロセスを取り上げれば、これがどのように展開されるかがわかります。AIエージェントが営業チームのリードを生成する場合、ボトルネックは人間がそれらの顧客と会話することです。そして、リードが良ければ、それはより多くの営業採用を意味します。AI エージェントがより多くのコードを生成すると、そのコードをレビューして本番環境に組み込むことができるエンジニアによって、最終的にボトルネックになります。 これが組織内の任意のプロセスにどのように拡張されるかをすぐに確認できます。経済学者やその他の人々は、企業が実際にどのように仕事をしているのかを完全に見逃しがちです。これは、完全に独立した一連のタスクではなく、システム全体で相互にリンクする高度に相互依存するタスクです。 これはもちろん、AIの効率向上の自然なレートリミッターですが、人間が将来もこれほど多くの仕事をこなす理由でもあります。