ChatＧＰＴ技術は、ＡＩが苦手としていた目的・ルールの曖昧さ・判定基準が不明瞭という従来の計算ロジックではできない日常会話の領域にまで、生成ＡＩとして進化しています。ただし、殆どの学習情報ソースがインターネット情報であることや、身体感覚や知性などはまだ持ち合わせておらず、ＡＩ学習機能自体の限界を理論的に説明できる根拠はまだないそうです。特に教育現場への導入は、人間の生存に必要な知能をや知性を養う機会を奪うことにもなりかねず、経験値などの五感の大切さも検討するべきとの意見も聞かれます。

そのためには、広く深い教養と人間のチェック機能が必要であり、ＩＴリテラシー（ビジネス目的との連動・体系化）に基づき、仕事を定義しなおす必要があります。特に、柔軟性に乏しい定型（ルーチン）業務は、ＤＸ化などのＩＴ導入によって失われる可能性が高く、例えばＢＰＲへの置換が進み、またＣＰＱアプリケーション（Configure Price Quote）は部品校正、価格設定、見積書作成の分野で導入されていることなどです。既にアメリカ金融大手のトレーダーがほぼゼロに等しい人数にまで激減しましたが、多くの人が数理分析（アクチュアリ）やソフト開発などの新分野での雇用を選択されたそうです。一方、人間の五感による創作物が、新たな価値を生む可能性も考えられます。

今後、組織内部のローカライズ非公開データ（行政、各企業など）を使用した専門分野での知識が格段に価値を持つことを鑑みれば、総務・経理・営業・製造などの企業内文書作成は殆どが社内でＩＴ化されるでしょう。その結果、社内限定生成ＡＩをベースに活用した企画・立案能力等の有無と経験が企業戦略の成否に関連したり、「データネットワーク効果（データドリブンラーニング）」とよばれるマーケット情報に基づく新たな付加価値への気付きが、ビジネスの先行者利得を与えてくれると考えています。