私はキャリアの大半を通じて、取締役会や会議の場で一貫して同じ主張をしてきた。経済システムはごく少数ではなく多数のために機能してこそ、その正統性を保ち得るのだ、と。AIはこの主張を、これまで出会ったどんな問題よりも厳しく試す存在となっている。この技術は並外れたものだ。だが、私を夜も眠れなくさせる問いは、AIに何ができるかではなく、AIが成し遂げることから誰が恩恵を受けるのか、である。
その規模はすでに明白だ。国際通貨基金（IMF）の推計によれば、世界の雇用の約40%がAIの影響を受ける可能性があり、先進国経済ではその割合は約60%に達する。この規模の数字は議論すべき予測ではない。管理すべき責務である。
労働者側も変化の到来を感じ取っている。ピュー・リサーチ・センターの調査によれば、米国の従業員の過半数が職場でAIが導入されることに不安を抱いており、自身の機会を広げると期待している割合はわずか6%にすぎない。
私はこれらの数字を恐れの根拠としては読まない。機械は道徳的な選択を下さない、下すのは人間だ、という事実を改めて示すものと受け止めている。この新たな経済の性格は、AIをどのように導入するか、その利益を誰と分かち合うか、そしてその仕事が変わる人々はどうなるのか、という何千もの平凡なビジネス上の意思決定の中で形づくられていく。これらの判断を担うのはリーダーである。以下に、私たちがそれに臨むべきあり方を述べたい。
生産性の配当は誰のものかを決める
AIは仕事をより速く、より安くすることで価値を生む。道徳的な問いは、その余剰を企業がどう扱うかだ。リーダーは新たに生まれた効率化の利益を一ドル残らず純利益に回すこともできれば、その一部を、より良い給与、資金を伴う研修、あるいは真の企業持分という形で、その成果を可能にした従業員と分かち合うこともできる。
私は長年、従業員が自ら生み出した価値を実質的に分かち合えるようにすることこそ、企業とそこで働く人々を結びつける最も永続的な方法の一つだと確信してきた。AIによる生産性の向上は、この原則を捨てるのではなく、改めて体現する好機である。
導入「後」ではなく「前」に従業員に真実を伝える
自らの生計に関わる決定が自分抜きで行われたと知ったとき、信頼は最も急速に損なわれる。チームの日常業務を作り変えるシステムを企業が導入する前に、そのチームの人々は、何が来るのか、なぜ来るのか、そしてそれが自分たちに何を意味するのかを知らされる権利がある。
協議は礼儀ではない。それは、ツールを受け入れる職場と、密かに回避策を講じる職場の違いを生むものだ。初期段階での率直さは、後の不満を防ぐ役に立つ。
リスキリングを特典ではなく義務として扱う
ツールによってある業務が不要になったとき、企業はそれを担っていた人物についての選択を迫られる。安易な道はその人を手放すことだ。より賢明な道、そして長期的にはより収益性の高い道だと私は考えるが、それはその人を、企業が依然として必要としている仕事へ移すことである。それには新しいスキルを教えるための本気の投資が必要であり、解雇通知の後ではなく、その前から始める必要がある。
自社の人材を削減すべき固定費として扱う企業は、従業員からの忠誠心が一方通行にしかならないことを思い知るだろう。
効率性だけでなく人への影響も測定する
取締役会はAIによって削減できたコストを追跡する。しかし、人間的な側面におけるコスト、すなわち士気、離職率、苦労して培った組織的知識の喪失リスク、さらには自分たちが使い捨てにされていると感じたときに広がる静かな恐怖などを追跡する企業は極めて少ない。測定されるものが管理されるのだ。倫理的な移行を望むリーダーは、財務的結果と同じダッシュボード上に人間的結果も配置し、その両方に責任を果たすべきだ。
これらは決して企業にAIを拒絶させたり、競争上のプレッシャーが存在しないかのように振る舞わせたりすることを求めるものではない。私自身、正真正銘の資本主義者だ。私の確信は、今後数年で最も強力となる企業は、この移行を単純な算術問題ではなく、スチュワードシップ（責任ある管理）の問題として捉える企業だろうということだ。私たちが思慮深くあろうとなかろうと、テクノロジーは進化し続ける。
それが築く経済が人々にとって信頼できるものとなるかどうかは、私たちの決定にかかっている。
