AIのパフォーマンスだけでは協働の実態はわからない
多くの組織はすでにAIの導入状況を測定している。AIを利用している従業員の数や利用頻度、そして時間の節約につながっているかといった情報は把握している。AIが業務の一部に組み込まれているため、そうした数字だけでは従業員の問題解決能力が向上しているかどうかは判断できない。
同じ人事評価を受けた2人の管理職を想像してみてほしい。どちらもプロジェクトを期限内かつ予算内で完了した。1人は作業効率を上げるためにAIを使った。もう1人はAIを使って前提を問い直し、代替案を検証し、チームが決して考えつかなかったかもしれない解決策を見出した。従来の指標ではこの2人は全く同じように評価されるかもしれない。私は2人の評価が同じだとは思わない。
片方の従業員はAIを近道として使った。もう1人はAIを思考のパートナーとして使った。これらは全く異なる能力だが、多くの組織にはその違いを見分ける方法がない。
人とAIの効果的な協働とは
多くのリーダーは従業員がAIを頻繁に使っているというだけで効果的に使用していると思い込んでいる。AIの提案を疑問に思うことなく報告書にそのまま取り込む従業員はそれほど大きな付加価値を生み出していない。AIの使用頻度の高さは、必ずしも活用スキルの高さを意味しない。最も大きな価値を生み出す従業員は通常、AIの提案に疑問を投げかけ、提案を改善し、行動に移す前に自身の判断を加える人だ。
リーダーは、従業員がAIを使っているかどうかを尋ねることに費やす時間を減らし、どのように使っているかを尋ねる時間を増やすべきだ。AIが最初に示した答えをそのまま受け入れているのか、それとも改善しているのか。AIを自分の思考の代わりとして使っているのか、それとも思考を強化するために使っているのか。こうした問いによって人間とAIの協働が価値を生み出しているかどうかを一層明確に把握できる。
測定すべきもの
リーダーは数値化が一番簡単なものを測定しがち、というのが私の意見だ。意思決定の質を測ることははるかに難しい。従業員が一貫してAIの提案を改善しているかどうかを測ることはさらに難しい。それは測定すべきではないという意味ではない。
AIによって生産性が上がったかどうかを尋ねる代わりに、AIがより良い事業成果を生み出すのに役立ったかどうかを尋ねるべきだ。従業員は見落とされていたかもしれないリスクを特定しただろうか。AIは新たな機会を発見する助けになっただろうか。AIが最初に示した答えを従業員がそのまま受け入れずに問い直したことで、最終的な提案は改善しただろうか。こうした問いは組織内でAIが生み出す価値にかなり近いものを測り始める。
