人工知能は、役職名ではなく日常業務に影響を与えるため、個々のAIへの露出度を評価する必要があります。この露出度を理解し、軽減するには、単に役割の説明だけでなく、実際の仕事内容を評価することが必要です。著者は、この露出度を測定するための5つのステップを概説しており、まず週に行われるすべてのタスクをリストアップすることから始まります。この詳細なタスクリストには、費やした時間、頻度、および結果を誰がレビューするかを含める必要があり、文書化されていない作業も考慮に入れる必要があります。次に、各タスクは、その結果がどれだけ容易に指定およびチェックできるかに基づいてスコアリングされ、AIへの脆弱性を示します。指定およびチェックが迅速に行えるタスクは、役職に関係なく最も露出度が高いです。キャリア段階は重要であり、エントリーレベルのポジションはしばしばより具体的に指定されており、それゆえAIの影響を受けやすくなっています。経験豊富な労働者は、通常、AIが再現するのが難しい判断力と文脈によって保護されています。AIツールを知っていることよりも、問題空間を理解することがより価値があるため、ドメインの専門知識を深めることが不可欠です。企業は、知識を文脈に応じて適用し、コミュニケーションのギャップを埋めることができる個人を必要としています。最終的なステップは、単に洗練された成果物だけでなく、意思決定プロセスを示すようにポートフォリオを再構築することです。これは、AIは実行に優れていますが、問題を選択し、ユーザーの世界を理解する上での人間の判断は依然として最も重要であるためです。