6. 単に速いだけでなく、より良い意思決定を行う
AIは膨大な情報を提供できるが、それを解釈し意味づけをするのはリーダーの役目だ。情報を実行可能なものに変える「判断力」を提供するのがリーダーである。AI時代のリーダーは、より良い問いを立て、AIが出した答えに異議を唱え、相反するリスクを天秤にかけ、機械には不可能な倫理的判断を下す。これこそが、リーダーがAIと協働する上で最も強力な方法だ。
マネジャーは指示を出し、AI時代のリーダーはコーチングを行う。従業員は学び、成長し、考え、適応するための支援を必要としている。また、役割やツール、期待される成果が変化し続ける中で、自信を深めることも求めている。単に答えを与えるのではなく、より多くの問いを投げかけることで、従業員の自信、自主性、主体性の育成を支援することを意味する。PwCのパートナーであるアナ＝マリア・ブツカルは、特に激しい変化の時期において、優れたコーチングスキルは優れたリーダーシップに不可欠であると考えている。その確信から、彼女はICF（国際コーチング連盟）認定コーチとなった。彼女は「私がコーチになったのは、リーダーシップとはすべての答えを持っていることではなく、他者が自らの答えを発見できる環境を整えることだと信じているからです。特に変革期においては、コーチングによって課題を捉え直し、自分の可能性を認識し、確信を持って前進できるようになります」と語る。AI時代において、コーチングはリーダーシップの最も価値ある活動の一つとなる。
7. 実験を奨励する
失敗する可能性のある試みを含め、従業員が新しいことに挑戦しても安全だと感じられるとき、彼らはイノベーションの促進者となる。そのためには、心理的安全性が当たり前であり、インテリジェントな失敗（有意義な失敗）が無能さではなく学びとして扱われる環境が必要だ。真のリーダーは学習を評価し、善意による失敗から得られた教訓を称える。例えば、イタリアのエネルギー大手エネル（Enel）は「マイ・ベスト・フェイラー（私の最高の失敗）」プログラムを立ち上げ、「最優秀革新的実験賞」や「最優秀教訓賞」などを授与している。リーダーが実験を文化に組み込めば、従業員は進んでアイデアを検証し、素早く学び、イノベーションを起こすようになる。
