テック業界の働き手は二つに分かれた:ノーム・シーガルが語るバーンアウト、AI、そして蜜月の終わり

1年前に実施された初回の調査は、「燃え尽きているが楽観的(burnt out but optimistic)」と題されていた。バーンアウトの水準が高い一方で、将来についてはかなり健全な楽観が見られた。バーンアウトに関する結果は懸念すべきものだったため、2人は追加の調査結果と、その対処のためのフレームワークを公開した。シーガル氏はこれをARMORフレームワークと呼んでいる。

今年の調査には、プロダクト、エンジニアリング、デザイン、リサーチ、マーケティング、データ、セールスなどの職種から約6,000人が回答した。シーガル氏によれば、この規模の同種の調査はほかに知らないという。同氏はこれを、多くのテック企業の従業員が社内で年2回回答するエンゲージメント調査と対比する。そうした調査は、同氏の見るところ、マネージャーや経営陣を評価する以上に踏み込むことはまずない。

さらに同氏は、エレナ・ヴェルナが最近の投稿で描いた「AI自信劇場(AI confidence theater)」とも結果を対比させる。テック業界の議論で、エンジニアリングもデザインもSaaSも、あらゆるものが「終わった」と宣言されるパターンのことだ。シーガル氏は、こうした公の場でのパフォーマンスよりも、この調査のほうが人々がAIについて実際にどう感じているかをより正直に映し出していると言う。

中心となる質問は、AIによって回答者の職業上のアイデンティティがどう変わったか(あるいは変わっていないか)を尋ねるものだった。「まったく変わっていない」と答えたのはわずか3%で、シーガル氏はこれを、AIがほぼすべての人の自己認識を変えた証拠だと受け止めている。

約50%は、自分が増幅された(amplified)と感じている。つまり、より多くのことを、より上手にこなせるようになったということだ。シーガル氏はこれを全面的にポジティブな反応だと言う。残りの半分は、3つのグループに分かれる。

• 再定義された(27%):自分の役割が根本的に変わりつつあることは分かっているが、それについてはっきりとしたポジティブな感情もネガティブな感情も持っていない人々。その変化が何を意味するのかが、ただ分からないのだ。
• 不安定になった(14%):足元の地面が揺れていると感じ、強い不安を抱え、見通しが立たず、これから起こることについて悲観的な見方をしている人々。
• 縮小された(5%):AIに何かを奪われたと感じている人々。シーガル氏は、AIモデルは「今が最も性能の低い状態」なのだから、このグループは今後おそらくますます縮小されたと感じるようになるだろうと指摘する。

この影響の大きさを伝えるため、シーガル氏は統計的有意性と効果量を区別する。同氏の説明によれば、サンプルが十分に大きければ、実際に意味があるかどうかにかかわらず、ほとんど何でも統計的に有意になる。ある要因が実際にどれだけ重要かを示すのは、コーエンのdのような効果量の指標だ。昨年、最も大きな効果を示したのは、マネージャーの有効性と「創業者の幸福効果」の2つだった。現役の創業者は目に見えて幸福度が高く、シーガル氏はその理由を彼らの主体性と自律性にあると考えている。今年は、AIをめぐるアイデンティティが他の仕事関連の変数に与える効果が、そのどちらと比べても約3倍の大きさだったと同氏は報告する。同氏はこれを外れ値レベルの影響だと表現し、職種、会社、企業規模、職位よりも大きいと述べる。

このアイデンティティのあり方は、他のすべての主要な指標と連動している。「増幅された」から「縮小された」へと移るにつれて、キャリアに対する楽観は大きく低下し、報告されるバーンアウトは上昇し、レイオフへの不安も高まる。業界に入ってくる人に自分の職種を勧めたいという意向も下がる。シーガル氏は、これらの関係がいかに直線的で整然としているかを強調し、それこそがAIの影響力を確信させた理由だと言う。レニーは、分断があることは予想していたものの、それがここまで50対50に近い結果になったことには驚いたと認める。

調査では、仕事について感じている感情を選んでもらう質問もあった。回答者はいくつでも選ぶことができた。平均は5つで、13個選んだ人もいた。これらの回答をクラスタリングした結果、4つのアーキタイプが浮かび上がった。

活気づいている人(Energized)(41%)は、プロダクト作りがまた楽しくなったと言う。「テックの遊園地」にいるような気分で、自由に実験でき、これまで持ったことのない力を手にしたビルダーに突然なったと表現する。

葛藤している人(Conflicted)(35%)を、シーガル氏はアンビバレントな中間層と呼ぶ。PM、デザイナー、エンジニアとしてキャリアで最も楽しい時間を過ごしている一方で、これまでで最も強い不確実性も感じている。自分たちが作っているものが、今のかたちの自分のキャリアを終わらせるものではないか、と考えているのだ。

方向を見失っている人(Disoriented)は、自分の役割が絶えず変わり続けていると感じている。ある回答者は、テック業界の人々を、産業革命の直前にいて、物事がどこへ向かうのか見通せない農民にたとえた。

憤りを感じている人(Resentful)(12%)は、プレッシャーを感じ、心が離れてしまっている。彼らは次のようなことを口にする。AIを使わなければ職を失うと迫られた、使っていても人が職を失うのを目にする、自分の仕事を自分でするのではなくテクノロジーに頼らなければならないのが嫌だ、と。

レニーが引き出した教訓は、分断のどちら側にいる人も、反対側の人がどう感じているかを想像するのは難しいかもしれないので、共感が大切だということだ。シーガル氏も同意する。テクノロジーがこれほど速く変化するなかで、新しいモデル、リリース、手法(「ループエンジニアリングとか、来週出てくる次の何か」)をそのつど使いこなすことに注意が向きすぎており、人間関係や同僚の支援、AIを自分とは違うかたちで経験している人々との協働には十分な注意が向けられていない、と同氏は主張する。特に活気づいている人たちには、次のAIの進展に全力を注ぐのではなく、そのエネルギーの一部を周囲の人々のために使ってほしいと呼びかける。

シーガル氏は、楽観が横ばいを保ち、バーンアウトは増えないことを期待していたと言う。モデルの性能が上がれば、人々はそれほど懸命に働かなくてもよくなるかもしれないと考えていたからだ。データは逆の方向を示した。深刻なバーンアウト(中程度を上回る)を報告した人の割合は、2025年の44.7%から2026年には54.7%に上昇した。つまり、今やサンプルの半数以上が深刻なバーンアウト状態にある。同じ期間に、キャリアに対する楽観は54.8%から48.7%に低下した。レニーは、バーンアウトがたった1年で10ポイントも跳ね上がったことを憂慮すべきだと言う。

シーガル氏はこれを、以前のエピソードに出演したRampのジェフ・チャールズの話と結びつける。チャールズ氏は、最もひどいバーンアウトを経験したのはベロシティが最も低かったときだと語っていた。これは、バーンアウトを停滞、つまりどこにもつながらない努力と結びつける理論と合致する。シーガル氏は、現在の状況はその逆だと考えている。人々はこれまでになく速く出荷しており、1日に2、3件だったPRが30件になっている。それは楽しいことでもあるが、労働量が減っているわけではない。より多くのプロトタイプ、PRD、PR、キャンペーン、エージェント、広告を抱え込んでおり、データはそれがバーンアウトの増加を招いていることを示唆している。

レニーは、それとは逆方向の発見をひとつ指摘する。仕事の楽しさは、昨年とほぼ同じ高い水準を保っていたのだ。シーガル氏によれば、回答者は主に2つの理由を挙げた。

1つ目は、以前は閉じ込められていた職業上のアイデンティティの一部を表現できるようになったことだ。内なるデザイナーを抱えたPMや、ずっとエンジニアになりたかったマーケターが、今やそれを実行に移せる。人々は「従来の担当レーンから抜け出し」つつあり、それぞれの役割の一部が別の何かへと変わりつつある。2つ目は、つい最近まで不可能に思えたものを、仕事でも副業でも作れるようになったことだ。それまでは自分の役割の範囲外だったり、技術的に実現不可能だと感じられたりしていたものである。

回答者の72%が、程度の差はあれレイオフを心配しており、41.2%は少なくとも中程度に心配している。シーガル氏は、自社がエージェントに全面的に舵を切るのを目の当たりにしながら、AIを使うことで「自分が座っている枝を切っている」のではないかと感じている人々の様子を描写する。

広く仕事が楽しまれていることと、バーンアウトの増加や楽観の低下とをどう折り合わせるのかと問われ、シーガル氏は個人的な話をする。これらのツールを使っている今ほど、キャリアで楽しかったことはないし、1日のうち何時間も、多すぎるほどの時間をツールで遊んだり何かを作ったりして過ごしているという。このテクノロジーはどこか中毒性があり、離れて「外の空気を吸う(touch grass)」のが難しいと言う。同時に疲れもする。絶えず学び、絶えず新しい文脈でツールを応用し、従来の役割が求めていた以上のことを絶えず引き受けているからだ。同氏の見方では、「もはや従来型の役割というものは存在しない」のであり、誰もが事実上ビルダーになっている。このテクノロジーが刺激的なのは強力だからであり、その同じ力こそが、自分の仕事を奪いに来るかもしれないと人々に感じさせている。(同氏は、映画『ターミネーター』とスカイネットを見て育ったという冗談も口にする。)

シーガル氏は、リサーチコミュニティではネット・プロモーター・スコア(NPS)の反対者として知られている。npsistheworst.comを運営し、さらには正反対の主張をするドメインまで購入して、自身の反NPSサイトにリダイレクトしているほどだ。それでも同氏とレニーは、経験豊富な人々が、今この業界に入ろうとしている友人や親戚に自分の職種やテック業界を勧めるかどうかを知りたかった。

同氏はスケールを説明する。個人は0から10で回答し、集計されたNPSは−100から+100の範囲を取り、ゼロはそのグループ全体が中立であることを意味する。同氏が「まったくもって衝撃的」と呼ぶ結果は、自分の職種の推奨者となったグループがひとつもなかったことだ。それには創業者も含まれる。創業者は群を抜いて最も幸福なグループであるにもかかわらずだ。セールスとGo-to-Market、PM、オペレーション、エンジニアリングはいずれもマイナスだった。自分の職種を最も勧めなかったのは、デザイナーとリサーチャーだった。シーガル氏はこの空気を、「このプールの水はまあまあだけど、入ってこないほうがいい」とまとめる。

レニーは、ソロや2人の会社が成り立つようになった今ほど創業者にとって良い時代はない、という世間でよく語られる話との対比を指摘する。シーガル氏は、勧めたいという意向は職位が上がるほど低下すると付け加える。つまり、エグゼクティブ、VP、そしておそらくディレクターは、IC(個人貢献者)よりもポジティブだということだ。同氏が耳にしたひとつの説明は、AIが情報の流れを処理してくれるため、リーダーが最もAIの恩恵を受けているというものだ。一方ICは、それぞれが社内でマイクロSaaSツールを作るのに奔走しており、しばしば互いの作業が重複し、作るのは簡単でも保守するのは難しいプロダクトを生み出している。同氏はICの感覚を「ニュートラルでアクセル全開」と表現する。アクセルを床まで踏み込んでいるのにどこにも進まない、たくさん作っているのに望んだインパクトが得られない、という状態だ。

親として、シーガル氏は子どもたちに何を学ぶよう勧めればいいのか、もう分からないと言う。テック業界で働く人々も同様に、新しく入ってくる人に5年後には素晴らしいことになっていると言えない。レニーは、1、2年前ならこんな結果は見られなかっただろうと言う。

シーガル氏は、レニーが以前、Devinを開発するCognitionのスコット・ウーと交わした会話からメタファーを借りる。ウー氏は、プロダクトがはしごを登っていく様子を、高校のCS(コンピュータサイエンス)の生徒から大学のインターン、ジュニアエンジニア、そして今ではおそらくシニアやスタッフレベルへ、と表現していた。シーガル氏によれば、テック業界で働く人々はAIがそのはしごの段を登っていくのを見ており、それが自分の足元から段を引き抜いているように感じている。上のほうにいる人ほど安定を感じ、キャリアについても前向きだ。下のほうにいる人は段が消えていくのを感じている。同氏の解釈では、人々がそもそもはしごに乗ること自体を勧めない理由はそこにある。

比較的良い結果だった職種について、シーガル氏は、PMのネガティブさがいくらか小さいのは納得できると言う。PMはジェネラリストの役割であり、同氏は今を「ジェネラリストの時代」だと考えているからだ。最も驚いたのはセールスとGo-to-Marketだった。もし本当に「SaaSの終末」が来ているのなら(同氏自身はそうは考えていないが)、セールスの人々がこれほどポジティブに感じているとは思えない、と言う。もしかすると、セールスはAIにはできないと彼らは考えているのかもしれない、と同氏は推測する。

リサーチャーとして、シーガル氏はデザインとリサーチの結果には胸が痛むと言う。リサーチコミュニティは長年、意思決定の場に席を持てるかどうか、意義を見いだせるかどうか、そして「リサーチの民主化」が自分たちの置き換えにつながるのではないかという不安と共に生きてきた。同氏は、テクノロジーが進歩するにつれて、チームは何を作るかについて、より慎重に考えるべきであって、その逆ではないと主張する。作るのが安価になったのだから、プロトタイプを千個作ってうまくいくものを見ればいい、という考えを同氏は退け、そのやり方はバーンアウトを深めるだけだと予測する。同氏の捉え方では、AIは主に最低ラインを引き下げた(参入のハードルを下げた)が、天井は引き上げておらず、天井を引き上げるのはリサーチとデザインなのだ。

2人はともに、これはあくまで感情を描いたものであり、どこかの職種が消えつつあるという判定ではないと強調する。レニーはまた、現在の役割について尋ねられると、ほとんどの人が問題なくやっていて楽しんでいると答えていたことにも注目する。シーガル氏はこのギャップを、すでにはしごのどこにいるかによって形づくられる現在の経験と、1年後、3年後、5年後に物事がどうなっているかについての推測との違いとして説明する。その推測は明らかによりネガティブだ。「私たち全員が間違っていればいいと思う」と同氏は言う。

AIによって仕事がどれだけ良くなったかを尋ねたところ、97.2%が少なくとも多少は良くなったと答えた。82%は少なくとも中程度に良くなったと答え、50%近くが非常に、あるいは極めて良くなったと答えた。シーガル氏は、一見すると強気な結果だったと言う。昨年の調査でも、人々はAIが生産性と品質の両方を向上させることにポジティブだった。

しかし、自由回答での説明は違う話を物語っていた。シーガル氏は、「良くなった」とはより質の高い仕事を意味すると思い込んでいた。ところが実際には、人々は2つの懸念を語っていた。1つ目は、より多く、より速く、しかし良くはなっていないというものだ。PR、PRD、リサーチプロジェクト、プロトタイプの数ははるかに増えたが、品質は上がっていない。2つ目は、同氏がより懸念すべきだと言うもので、思考と判断力に代償が生じているというものだ。回答者は要するに「脳が腐っていく、仕事が悪くなっている気がする」と言っていた。シーガル氏はこれを、同氏が耳にしたことのある「認知の腐敗(cognitive rot)」と結びつける。判断を加えずにモデルの最初の出力を受け入れ、仕事における自分の主体性が少しずつ崩れていくことだ。

レニーはここにいくつかのポジティブな面を見る。人々は自分の能力が上がったと感じており、何もかもが良くなったと主張するのではなく、品質やスキルの衰えについて自覚的だ。コーチとしての訓練を受けたシーガル氏は、自覚だけでは不十分で、行動する必要があると言う。この変化について同氏が示す説明のひとつは、「AIとの蜜月期間は終わった」というものだ。人々はAIが完璧だと思っていたが、やがて、絶え間ない改善にもかかわらず、モデルはまだ自分が関与しなくても仕事を素直に良くしてくれるほどには優れていないと気づいた。同氏は、サイモン・ウィリソンが番組でスキルの衰えに抗うことについて語ったコメントを挙げ、データは「私たちはその闘いに少し負けつつある」ことを示唆していると言う。水準が上がっていくなかで遅れずについていくには、意図的な練習、思考、判断が必要だと同氏は主張する。

レニーはこれをドリトスを食べることにたとえる。簡単ボタンがあれば、人は押してしまう。ジュニアの人々は、どうやってコードの書き方やPRDをゼロから書く方法を学ぶのだろうかと彼は考える。シーガル氏は、人々は自分が賢いと感じられることを懐かしんでいると付け加える。Fable 5のようなモデルに触れると、自己効力感が損なわれることがある。問題を自分で解くたびに、ベースラインの自信は高まる。それを外に委ねるたびに、そのベースラインは下がり、思考力と判断力も下がる。レニーは書面のレポートから一文を読み上げる。生産性の向上は本物だが、仕事の質と、それを生み出す人の鋭さは打撃を受けている、と。彼は、人間にもeval(評価)が必要だと冗談を言う。

世間の議論の多くが置き換えを中心に展開されていることから、シーガル氏はAIに仕事を奪われることへの不安が上位に来ると予想していた。ところが、何が心配かを尋ねると、それは下から2番目だった。最大の不安は、同じ給料でより多くをこなすことを期待されることだった。シーガル氏はこれを、より短い時間でより多くを成し遂げるよう、何度も何度も絞り上げられることだと表現する。2番目は、ペースが持続不可能になりつつあることだった。これは、期待されるアウトプットのベロシティと、技術変化のペースの両方を指す。技術変化のペースのせいで、人々は集中すべき仕事を犠牲にして、新しいモデルやフレームワークを学ぶことに時間を割かざるを得なくなる。同氏はこれを、意味のあることを何も成し遂げられないと人々に感じさせる下降スパイラルだと呼ぶ。レニーはレポートからもう一文を読み上げる。AIが解き放ったスピードはそのまま期待値に注ぎ込まれ、あらゆる向上が新たなベースラインとなり、それを達成することを期待される人々は息をつく余裕を失いつつある、と。

感情のデータにはいくつか良いニュースもあった。最も多かった2つの感情は、好奇心とワクワク感というポジティブなものだった。リストのさらに下には、さまざまな感情が混在していた。圧倒されている、葛藤している、安堵している(AIに任せられるようになったことについて)、疲れている、燃え尽きている、落ち着かない、不安だ、希望を感じている、といったものだ。

シーガル氏は、ニキル・シンガルがポッドキャストに出演した際の言葉から「笑顔の消耗(smiling exhaustion)」という表現を借りる。昔ながらのバーンアウトは陰鬱で、エンゲージメントの喪失に根ざしていたと同氏は言う。新しいかたちのバーンアウトでは、人々はほとんど生まれ変わったように感じ、再び出荷し、ものを作っているが、オフにするスイッチがなく、テンポは過酷で、ルールは毎日書き換わる。

同氏のより大きな論点は、人々は単なる誇大宣伝屋でも悲観論者でもないということだ。エレナ・ヴェルナが描いた芝居がかった言動の裏で、誰もが両方の要素を、異なる割合で抱えている。同氏はリスナーに、ワクワクしつつ圧倒されていても、安堵しつつ疲れていても、あるいは憤りを感じつつ全体としてはポジティブであっても構わないと伝える。そうした感情は共存しうるものであり、それらを同時に抱えることに何の問題もない。

2年連続で、デザイナーとリサーチャーが最もネガティブなグループだった。不安定になった、あるいは縮小されたと感じている人の割合が最も高く、疲れている、圧倒されている、不安だという感情でもトップで、AIに仕事を奪われることへの不安でも上位に近く、自分の職種を最も勧めなかった。レニーは、AIに仕事を奪われるという特定の不安については、データアナリストのほうがさらに心配していたと指摘する。シーガル氏はその理由を、データ分析向けに強力なAIの能力が登場しつつあることに求める。同氏は、コーディングの進歩を考えれば、エンジニアリングがいくつかの指標でもっと高い値を示すと予想していた。同氏はこれを、感情は実際のAIの能力と一対一で対応しているわけではないことのさらなる証拠だと捉えている。

自分が客観的ではないことを認めたうえで、シーガル氏はデザイナーとリサーチャーに、彼らの仕事がこれほど重要な時代はかつてなかったと信じていると伝える。同氏は、番組での、LinearのCEOカリ・サーリネンとの品質についての会話、ケイティ・ディルとのテイストと美しさについての会话、そしてAnthropicでClaudeのデザインを率いるジェニー・ウェンとの会話を挙げる。レニーは、最近のゲストであるCodexアプリの責任者が、AIはまだデザインが苦手で、AIが作ったデザインは見ればそれと分かるという話をしていたと付け加える。レニーは、それによって、ありきたりな「AIスロップ」があふれるなかでデザインが差別化要因になることを期待しており、そうなるだろうと楽観している。シーガル氏は、その会話では、AIのデザイン面での限界のうちいくつかは解決可能なものに思えた一方で、ほかのものはずっと難しそうだったと振り返り、斬新で創造的な体験を生み出すことはまだこのテクノロジーの手に余ると言う。同氏は、デザインとリサーチのコミュニティの見通しが来年には好転することを願っている。

昨年と同様、最も幸福なのは創業者と小規模企業で働く人々だ。シーガル氏は選択バイアスに注意を促す。サンプルに反映されているのはスタートアップがまだ続いている創業者であり、会社をたたんだ創業者ではない。創業者はほぼすべての指標でトップに立っている。71%が楽観的で、仕事を最も楽しんでおり、バーンアウトとレイオフへの不安は最も低く、AIへのワクワク感は最も高い。シーガル氏はこれを中程度の効果だと言う。ただし、主体性にも限界がある。創業者の47%は依然として少なくとも中程度のバーンアウト状態にあり、創業者でさえ会社を起こすことを勧める傾向にはない。レニーは、これは現在という時期を反映しているのかもしれず、市場が変われば変わりうるので、会社を起こせば幸せになれるという意味ではないと付け加える。

企業規模については、際立って直線的なパターンが見られる。企業が1〜10人規模から5,000〜10,000人規模の大企業へと大きくなるにつれ、楽観は低下し、バーンアウトは上昇し、レイオフへの不安は高まり、自分の職種を勧めたいという意向は低下する。最も大きい2つの規模帯は、互いに誤差の範囲内にある。レニーは、スイートスポットはなく、ひたすら悪化し続けるだけだと指摘する。シーガル氏は、最も規模の小さい企業でのバーンアウトの水準でさえ、心配になるほど高いと強調する。テック業界の「空気感」は、2人がAirbnbにいた頃とはまったく違うと言う。それでも相対的に見れば、より小さな会社に移ることや何かを始めることは検討に値するかもしれない。レニーはテック業界の外でこの調査を実施することに思いを巡らせ、シーガル氏はフロリダにいる自分のHVAC(空調設備)の技術者は自分のキャリアに大満足だと冗談を言う。

マネージャーの有効性は、引き続きデータのなかで最も大きな効果のひとつだった。自分のマネージャーを有効だと評価するほど、バーンアウトは低く、仕事の楽しさは高い。極めて有効なマネージャーを持つ人は、仕事の楽しさが約65%高く、バーンアウトも劇的に低いと報告している。しかし、その供給は不足している。自分のマネージャーを非常に有効だと評価しているのは約25%にすぎず、36%は有効でないと評価しており、昨年からほとんど変わっていない。最も評価の低いマネージャーは、データアナリティクスとデザインに集中している。

シーガル氏は2つの懸念を挙げる。1つ目は、「大いなるフラット化(great flattening)」と「ファウンダーモード」の時代にあって、マネージャーがかつてないほど多くの直属の部下を抱えていることだ。同氏はフラットな組織を支持する議論があることを認めつつも、マネージャーがこれほど重要であることを考えると、これがどこへ向かうのかと疑問を呈する。2つ目は、マネージャーこそが締め付けを最も左右する人物だということだ。マネージャーがあなたを守ってくれるか、あるいはあなたがどれだけ働かされるかの大部分を決める。同氏は、ネガティブな傾向の一部は、企業がマネージャーに対して行っていることの結果ではないかと考えている。デザインとアナリティクスに低評価が集中していることについて、同氏は明確な説明があるとは主張しないが、苦境にあるそれらの職種のマネージャー自身も苦しんでおり、そのネガティブさの一部が必然的にチームに伝わっているのではないかと示唆する。同氏はリーダーたちにマネージャー研修への投資を促し、それはまだあまりにも少ないと言う。また求職者には、自分のマネージャーが誰になるのかを慎重に考えるよう促す。レニーは、AIラボが高額のオファーで人材を引き抜いている今、優れたマネージャーを引き留めるのはより難しくなっていると付け加える。

業界の現状を自由回答で表現してもらったところ、変化、カオス、スピード、ワクワク、流動、誇大宣伝、不安定、バブル、チャンスといった言葉が並ぶワードクラウドができあがった。シーガル氏は2つの引用を紹介する。1つは「私たちは巨大な変化のまだ2回の段階にいる。誰も結末を知らないが、できることは打席に立ち続けることだけだ」。もう1つはシニアPMによるもので、テック業界は躁状態にあり、半分は現実を見失って過剰な誇大宣伝の流行にしがみつき、残りの半分は最初の半分に疲れ果てている、というものだった。回答の感情分析の結果は、ポジティブが37%、ネガティブが37%、ニュートラルが約26%だった。シーガル氏はこれを、またしても均等な分断だと読み解く。誰もが同じものを見ているが、半分はそれをスリリングだと感じ、半分は恐ろしいと感じているのだ。

レニーは、宇宙にデータセンターがあり人間レベルのAIが存在する瞬間に生きているのだから、私たちはシミュレーションの中にいるに違いない、というイーロン・マスクの発言を引用する。シーガル氏は、訓練を受けた心理学者として、自分の関心は宇宙ではなく人間にあると応じる。最高のモデルにアクセスできるかどうかが組織の成否を決めるのではなく、ワクワクし、疲れ果て、希望を抱き、恐れている、そのすべてを同時に抱えながらこの変化を生き抜いている人々こそがそれを決めるのだと同氏は言う。

シーガル氏は2組の提言を示す。

従業員に向けて:

1. 広くではなく、深く掘り下げる。 増幅され、活気づいていると感じている人々は、特定のタスクや片付けるべきジョブを深く掘り下げていると報告している。シーガル氏は、誰もが今やコアとなる役割をおろそかにしてでも何でもこなすジェネラリストにならなければならない、という言説に注意を促す。その道は深刻なバーンアウトにつながると同氏は考えている。
2. 締め付けに注意する。 記事にリンクされているバーンアウトテストを受け、自分がどこにいるかを振り返り、給料が変わらないまま担当範囲が広がっているなら、マネージャーと範囲を見直す。
3. マネージャーとの関係に投資する。 良好なコミュニケーションを築き、上司をうまくマネジメントする(マネージアップする)術を身につける。
4. 小規模企業や起業を検討する。 データは実際の利点があることを示唆している。
5. キャリアの初期にいるならメンターシップを求める。 下の段が消えていくなかで、自分の成長に投資してくれるチーム、マネージャー、人々を探す。

リーダーに向けて:

1. マネージャーに投資する。 シーガル氏は、これはおそらく企業が使うお金のなかで最も有益なものだと言う。自分のマネージャーを非常に有効だと評価しているのが4分の1にすぎないことを危険信号だと考えており、AIラボからの求人オファーが相次ぐなかでの人材の引き留めにとって特に重要だと言う。
2. 締め付けを管理する。 AIによって水準を上げ続けるのではなく、生産性について持続可能な期待値を設定する。
3. 最下段を腐らせない。 エントリーレベルの人々の成長を助ける。シーガル氏は、彼らがしばしば最もAIネイティブな従業員であると指摘する。
4. デザイン、リサーチ、その他苦境にある職種に注意を払う。
5. AIが一部の人を押し上げ、他の人を不安定にしていることを忘れない。

レニーは、バーンアウトテストを自らも推薦する。彼は、自分がバーンアウトしていることに気づかないまま経験したことがあり、自分が深刻なバーンアウト状態にあると知るだけで、コーチやマネージャーに相談するにせよ休みを取るにせよ、どうするかを決められるようになると言う。

シーガル氏は最後に、もうひとつのパターンを紹介する。AIへの罪悪感だ。キャリア初期の働き手は、AIを使うことをちょっとしたズルのように感じており、この罪悪感は職位が上がるにつれて薄れていく。最も高いのはプロダクトマーケティングとデータ・アナリティクスだ。同氏はこれをインポスター現象、つまり有能な人が自分の成功は本当は自分のものではないと感じる現象と関連づける。ただし今では、手柄が他の人ではなくテクノロジーに帰されている点が異なる。同氏のアドバイスは、罪悪感を持たないことだ。AIはなくなりそうにないのだから、使い方を身につけるべきだという。

レニーは、すべてに答えられるわけではないと認めつつ、リスナーのコメントをもとにした続編を予定していると言う。シーガル氏は、おおむねネガティブな結果にもかかわらず、自分はテクノ楽観主義者だと述べる。同氏は、今回の結果が悲観的すぎたと判明することを願っており、もし物事が良い方向に進むなら、今後の調査でそれを正確に捉えたいと考えている。