第一の規律は、ツールに自らの実質を明らかにさせることだ。どの取り組みも、それが何を提供するかを名づける前に、それが実際に何をするのかを名づけるべきである。予測システムであれば、それには答えられる。生成システムの場合、正直な答えは多くの場合「完全には言えない」であり、その事実を認めることはユースケースの言葉の下に埋めるのではなく、テーブルの上に置くべきである。MITは、生き残った試験導入は実際のワークフローに統合され、自分たちの知らないことを認めることができた一方、失敗したものは、役員会議室では完璧に見えながら現場で崩れたデモやユースケースだったと指摘した。規律とは、声に出して尋ねる単純な問いである。これが何をしているのか、データはどこから来たのか、順を追って説明してほしい。
第二は、語彙以外に何かが変わったかを確認することだ。失敗した変革は、シングルループ学習（既存の枠組みや前提を疑わずに課題解決を図る学習スタイル）に基づいていた。人々は言うことを変えたが、行うことは変えなかった。チームはAIリテラシーの言語を採用できる一方で、承認階層、インセンティブ、そして誰が異議を唱えることを許されるのかという問題は、まったく同じ場所に残り続けることがある。そうなれば、レトリックは現実に先行して走っているのであり、構造が動くまで走り続ける。
どう指摘するか
誰かが単純な問いを発したときに何が起きるかに注目すべきだ。「これは実際に何をするのか」という問いに対して、答えではなく、ある種の距離感、つまり質問者が遅れている、未来志向ではないという感覚で応じられるなら、その距離感こそが答えである。実質は誠実な問いに耐えられる。レトリックは耐えられない。だからこそ、問いを発すること自体が問題であるかのような含意で自らを守る。
誰もそれを名指ししないときに何が起こるのかを、私は見てきた。ある企業が現場の第一線にAI変革を展開する。紙の上では、その根拠に隙はない。意思決定の迅速化、業務のスリム化、洞察の向上。6カ月後、導入は停滞している。マネジャーたちは、その変化をチームが使える言葉に翻訳できない。なぜなら、そもそも誰もそれをマネジャーたちが使える言葉に翻訳していなかったからだ。展開会議で、ついに誰かが単純な問いを発する。「これは実際に何をするのか」。その後に続く沈黙が、部屋からエネルギーを奪う。その沈黙が物語のすべてである。それは、話すことを拒んだ防衛請負企業が、会議室に場所を移した姿であり、戦略の費用を支払う人々が沈黙を抱えたまま残される場面である。
AIの時代がリーダーに求める規律がある。それは流暢に語ることではない。その展開会議で、その言葉が何を意味するのかを尋ねる人物になる意思であり、その後の沈黙の中に十分長く座り、他の全員にもそれを聞かせる意思である。砂上の楼閣は、誰もその近くで息をすることを許されない限りにおいてのみ立っていられる。
このAIの波で最も高い代償を払う組織は、動くのが遅すぎた組織ではない。語彙を能力と取り違え、まだ実践できない言語に自らを賭け、その違いに誰も気づくことを許さなかった組織である。請求書が届き、残ったものが言葉だけになるその時まで。
