ほとんどの企業は、人工知能（AI）をテクノロジーの問題として扱っている。適切なプラットフォームを選び、人々にその使い方を教え、生産性向上の成果が出るのを待つ、というわけだ。
それは誤った捉え方である。AIは再発明の問題だ。この違いを見誤るリーダーは、自社を「昨日のビジネスモデル」を自動化する方向へ導いてしまう。
米調査機関コンファレンス・ボードの新たな調査は、その隔たりがどれほど大きくなっているかを示している。同シンクタンクは、北米、欧州、アジアのリーダー775人を対象に調査を行い、20件の詳細なインタビューを実施した。回答者の3分の2近くが、自組織では複数の機能でAIを活用している、またはAIがすでに日常業務に高度に組み込まれていると答えた。しかし研究者らは、「リーダーの仕事は、説明責任、組織設計、人材開発を導く仕組みよりも速く変化している」と結論づけている。
言い換えれば、AIは組織がそれを効果的に展開する能力を上回る速度で進化しているのだ。
AIのような進展には、私が「戦略的再発明」と呼ぶものが必要である。根本的な変化など何も起きていないかのように前進し続けるのではなく、一歩引いて戦略、計画、プロセスを再評価するということだ。
この調査でインタビューを受けたリーダーたちは、AIを使って既存の仕事をより速くこなすことと、仕事そのものを再設計することの間に、繰り返し明確な線を引いていた。ある組織では、前者で満足してはならないとリーダーたちに明示的に指導するほど徹底していた。
これは、私自身が最近クライアントとの仕事で目にしてきたことでもある。あまりにも多くの場合、彼らはAIを使ってすでに行っていることを速くしているだけであり、この驚くほど強力なテクノロジーを活用して働き方をどう変えるかを考えていない。
たとえば、ある大手産業企業の経営陣は、月次の業務レビューの準備に必要な時間をAIによって3週間から3日に短縮できたと、誇らしげに私に語った。そこで私が、そのレビューが過去1年でどの意思決定を変えたのかを尋ねると、部屋は静まり返った。資料はより速く作られるようになったが、中身は同じであり、同じ会議で、同じ人々によって検討されていた。そしてそれはなお、行動につながっていなかった。彼らは何も再発明していなかった。儀式を自動化しただけだったのだ。
スピードは戦略ではない。
AIの時代に入る道を金で買うことはできない。しかし、リーダーシップによって組織をそこへ導くことはできる。その方法は次の通りだ。
第一に、自組織が実際にどこに立っているのかを、容赦なく直視することだ。つまり、スライド資料に書かれたAI戦略と現場の現実との間にあるギャップに向き合うということである。コンファレンス・ボードの調査では、リーダーのほぼ60％が、自組織にはAI関連の意思決定について明確なオーナーシップ、または正式なガバナンスがあると答えた。一方で37％は、責任が一貫していない、または誰が責任を負うのかまったく明確ではないと回答している。そしてインタビューを受けたリーダーの大半は、リーダーシップ構造に意味のある変化はないと報告した。
仕事は変わっている。組織図は変わっていない。
次に、人を再教育する前に、仕事を再設計することだ。コンファレンス・ボードのインタビューを受けたある幹部は、組織はしばしばスキルから始めるという過ちを犯すと指摘した。正しい順序は、まず仕事とシステムがどう変わるのかを見極め、次に役割と構造がそれにどう対応すべきかを考え、その上ではじめて、どのような人間の能力が必要かを定めることだ。別の幹部は、この変化を次のように表現した。「当社のリーダーは、『どうすればもっと生産的になれるか』だけでなく、主として『どうすれば仕事を再設計できるか』を考えなければならない」
これは、組織の外にいる誰かが代わりに答えられる問いではない。あるインタビュー対象者は、外部の専門家を招き、企業の上位200人のリーダーに向けて実施された汎用的なAIマスタークラスについて語った。参加者の多くは、「それで、どうしろと？」と首をかしげるばかりだったという。リーダーたちには、それを適用するための文脈がなかったのだ。
そのうえで、新しい設計を信頼する前にストレステストする。回答者が最も重要になるとしたAI関連能力の中で、人間の判断がAIを上回るべきタイミングを知ることは、同率で首位に挙げられた。同報告書はまた、AIエージェントがより複雑なタスクを担うようになるにつれ、自動化された意思決定を通じてリスクがどのように蓄積するかをリーダーが予測する必要があると警告している。そのために私が知る最良の手法は、友人であり同僚でもあるゲイリー・クライン博士が開発したプレモーテム分析である。AIを活用したワークフローを本稼働させる前に、チームを集め、1年後に新プロセスがひどく失敗したと想像する。そして全員に、その理由を書き出してもらう。その答えが、人間によるチェックポイントをどこに置くべきかを示してくれる。
最後に、誰が何を担うのかを曖昧にせず、1つのチームとして実行することだ。あるグローバル飲料企業のシニアマネジャーは、端的にこう述べた。「AIが責任を負うことは決してない。責任を負うのは常にリーダーだ」。その説明責任は、暗黙のものではなく、見える形でなければならない。私のメンターであり、伝説的なCEOであるアラン・ムラーリーは長年、「秘密を管理することはできない」と語ってきた。彼のビジネス・プラン・レビュー（BPR）プロセスは、その原則をボーイングとフォードで実践に移したものだった。これは、すべてのリーダーが毎週、あらゆるプログラムの状況を緑、黄、赤で報告する会議である。仕事の一部を機械が担う場合にも、同じ規律が当てはまる。
AIは組織を速くする。だが、それだけで組織が良くなるわけではない。良くするには、テクノロジーを取り巻く仕事、構造、説明責任を考え直す必要がある。それこそが再発明の仕事であり、アルゴリズムに委ねることも、コンサルタントに任せることもできない。
それがなければ、AIは後れを取る速度を速める手段にすぎない。
