生産性プレッシャーのパラドックスとは、スキルを身につける時間を与えないまま期待だけを引き上げるマンデートが、求めている成果を損なってしまうというパターンを指す。AI は人間がレビューできるより速く書く: ある企業の「2 倍」マンデートに関する縦断研究 はこの用語を Miller らによるものとし、開発者による AI ツールの利用に関する質的研究が示したメカニズムの 1 つとして引用したうえで、自らの実践的な指針の中でも言い換えている。スキルが蓄積する前に目標を要求することこそが、このパラドックスを生むのだというのである。
用法
この用語はその論文の中で、AI マンデート では内容と同じくらいタイミングが重要である理由を説明するために用いられている。論文自身の測定は、このパラドックスを検証しようとしたものではないが、それに実証的な形を与えている。著者らが観測したスループットの向上は、発表と同時に一段階で訪れるものではなく、利用の蓄積とともに大きくなるリターンであり、ツール利用開始から 3 か月と 6 か月の時点ではおよそ 1.5 倍、9 か月までには約 2 倍へと上昇した。また、導入と蓄積された利用を考慮に入れると、マンデートそのものの効果はわずかな残差しか残らなかった。この読み方に立てば、短い期間でマンデートを評価する組織は、まだスキルが蓄積されていない期間を測定していることになる。
そこから導かれる提言は、導入そのものだけでなく利用の強度 — 能力開発の支援、摩擦の除去、ツールに向き合う時間の確保 — を目標にすること、そして成果が蓄積するのに十分な長さの期間でマンデートを評価することである。
論文がこれを位置づけるより広い文献では、汎用技術の見返りは補完的な投資に依存するとされている。大規模な IT 投資は、再編されたワークフロー、新しいスキル、分散化された意思決定と組み合わさって初めて測定可能な成果を生むと説明されている。論文は、このパラドックスの証拠について、特にその大部分が質的なものか隣接分野から得られたものだと述べ、開発者側で蓄積していく経路をモデル側の経路から定量的に切り分けられるかどうかを未解決の問題として挙げている。