言語が疑問を許さなくなるとき
語彙が定着すると、次にもう1つの動きが起きる。そしてこちらの方がより危険である。その言語は説明であることをやめ、境界線になる。それに疑問を投げかけることは、自分が時代についていけていない人間だと示すことになる。
私はこれを仮説としてズバラッキにぶつけた。言語は構造的な不十分さを隠すために部分的に導入され、いったん導入されると疑問を許さないものになるのではないか。組織がある言葉に自らを賭けている場合、その言葉が実際に何を意味するのかと手を挙げて尋ねることは、好奇心ではなく抵抗と受け取られる。彼はためらわなかった。「まったくその通りだ」と彼は言った。「疑いの余地はない」
そして彼は、ある防衛関連企業について話してくれた。調査の終盤、彼はその組織の1つに対して、実質的には「あなたたちはTQMを行っていない」と伝えるプレゼンテーションをした。彼らは二度と彼に連絡してこなかった。彼はそれを新人らしい失敗だったと呼んだ。だが同じ組織の内部では、本当に信じていた人たちは、それが声に出して語られたことを喜んでいた。彼らは長い間、不満を抱いていたのだ。彼と話すことを拒んだのは反論ではなかった。それは立場の保全だった。
そこに兆候がある。外部からの問いに対して、議論ではなく沈黙と距離で応じるなら、その沈黙こそがデータである。それは、言語が構造だけでは担えない荷重を支えており、それをあまりに近くで検証することが、組織が検証しないと決めた何かを脅かすことを示している。
AIがより難しい事例である理由
ここでAIとの類似は成り立つと同時に崩れる。そして、その崩れる部分こそリーダーが考えるべき点である。
期待過熱（ハイプ）という点において類似は成り立つ。どちらも波に乗って到来し、その波は押し上げられた。だが、押し上げた人々は同じではない。TQMには有識者がいたし、その中でも実質を理解していたデミングとジュランと、熱狂に便乗していた人々との間には緊張関係があった。しかし彼らは、いまAIの背後にあるような力を持っていたわけではない。サム・アルトマンのような人物は、品質管理の有識者たちには想像することしかできなかった規模で期待を生み出すことができる。
類似はより重要なところで崩れる。TQMについては、ズバラッキはツールを十分に理解していたため、部屋に入れば、話している人々が自分たちの話していることを本当に理解しているかどうかをすぐに見分けることができた。彼には実質が見えた。生成AIについては、そうはいかないと彼は語った。大手IT企業の有能な人々と同席し、彼らがAIエージェント同士を競わせる方法を熱心に説明するのを聞いても、その発言の真偽を判断する手段がないという。ツールはもはや、それを使う人に自らの実質を開示しない。
