ジョセフ・フリード、Perceptyx最高製品責任者（CPO）。
AIコーチはチームに定着しつつある。営業組織に静かに組み込まれ、営業開発担当者にピッチのフィードバックを提供している。マーケティング部門では、ライターにブランドの声に従うよう促している。マネージャーは、フィードバックのスタイルや、より効果的な会議の進め方について、パーソナライズされたリマインダーを受け取っている。
これらのツールはトップダウンの展開計画を通じて導入されたわけではない。ほとんど注目されることなく登場した：LMSプラットフォームにバンドルされ、Slackに追加され、あるいは既に使用されているソフトウェア製品に「新しいUX」として静かに組み込まれた。
これらは至る所に存在するが、誰も管理していない。
一元的な審査プロセスはなく、何が採用され測定されるかについての実質的な戦略もない。リスクの低い生産性向上ツールとして軽視されがちだが、アドバイスを提供し、フィードバックを形作り、能力開発の会話をシミュレートするシステムには、ガードレールが必要である。これらのツールが実際に人々の業務能力向上に役立っているのか、あるいはAIとの自然な会話がその専門知識の範囲を超えていないかをチェックしている人はいない。誰かが迅速に所有権を取る必要がある。
私はこれが人材開発（L&D）部門の仕事であり、チャンスだと考えている。AIコーチの管理は、AIが既に彼らの役割の伝統的な責任を侵食し、学習市場を混乱させている時代に、L&Dリーダーが不可欠な存在であり続けるのに役立つ。コーチングボットの爆発的増加は、L&Dがこの新しいエコシステムにおける自らの立ち位置を定義するための短い機会の窓を与えている。もし彼らがそれを行わなければ、ベンダーや部門長が彼らに代わって定義することになる—断片的に、ほとんど整合性がなく、さらに説明責任も少ない形で。
すべての業種が間もなく独自のAIコーチを持つようになる。
AIコーチが増殖している単純な理由がある：構築が容易だからだ。言語モデル上の適切なプロンプト戦略があれば、80%は完成したも同然だ。ドメイン固有のトレーニングセットとインターフェースを追加すれば、使用可能な製品が出来上がる。営業、フィードバック、ライティング、リーダーシップ、オンボーディング、紛争解決のためのコーチが見つかるだろう。
さらに多くのコーチが登場することを予想してほしい—おそらく企業全体で10から20の専門AIコーチが、それぞれ異なるデータで構築され、異なる哲学でデザインされ、異なることを測定している。放置すれば、矛盾するアドバイス、一貫性のないユーザー体験、そしてどのツールが機能しているのか、なぜ機能しているのかについての組織的知識がゼロという混乱した状況に陥るだろう。
誰かがコーチング層を管理する必要がある。会社全体で能力開発プログラムをスケールする方法を既に理解している人々より適任者がいるだろうか？
AIコーチの管理は、未来の仕事においてL&Dのキャリアの回復力を与える。
AIは既に中核的なL&D機能を再形成している。L&Dチームは生成AIツールを使用して、コース作成とトレーニング提供を大規模にスピードアップし、パーソナライズしている。彼らはこれらを活用してスキルアップの機会と労働力の準備状況を特定している。同時に、L&D機能は職場でのAIの使用方法について従業員をトレーニングし、その倫理的な採用を導くよう求められている。
それが変化である。L&D機能はAIによって混乱させられているだけでなく、会社全体でその混乱を管理するよう起用されている。AIコーチングシステムの責任を負うことは、この軌道に適合する。L&Dに学習教材だけでなく、組織全体で従業員の成長を形作るシステムを所有する機会を与える。
AIコーチの審査は、人間のコーチの審査とそれほど変わらない。
L&Dリーダーは既に人間のコーチを評価する方法を知っている。彼らは資格を確認する。参考情報を調べる。コーチがどのような方法論を使用し、それが彼らの内部基準とどのように一致するかを尋ねる。コーチがAIであっても、その中核能力を適用できる。
それはどのモデルで構築されているのか？何でトレーニングされたのか？文書化された失敗事例はあるか？リスクの高いまたは機密性の高いユーザー入力に対して、どのような安全対策が講じられているか？組織の価値観と目標にどれだけ密接かつ迅速に適応できるか？
審査は最初の層である。次に性能評価が来る。人々は実際にそれを使用しているか？彼らは向上しているか？ツールは正しい行動を強化しているのか、それとも新たなリスクをもたらしているのか？
一部の評価指標は人間のコーチングからきれいに対応付けられる。他のものは若干の再調整が必要だ。しかし、評価プロセスは絶対に所有者を必要としている。AIモデルは静かに更新され、出力の変化は常に目に見えるわけではない。誰かが気付く頃には、そのツールが数ヶ月にわたって従業員を間違った方向に導いていた可能性がある。
何が問題なのか？これは単なる別のAIツールではないのか？
一般的な見解では、AIコーチは基本的に次の営業電話で何を変えるべきかを教えてくれる会話型アプリに過ぎないと考えられている。しかし、会話インターフェースを超えて見れば、これらのシステムが明らかに行動を形作ることを意図していることがわかる。
エージェントやアシスタントとは異なり、AIコーチは自動化するだけでなく、影響を与える。彼らはマネージャーに直属の部下に批判的なフィードバックを与える方法、VIP顧客とコミュニケーションする方法、昇進の準備をする方法を教える。彼らは単に提案するだけでなく、シミュレーションする。ロールプレイをする。導く。それが彼らを高レバレッジかつ高リスクにしている。
これらの影響システムは、あなたの会社の価値観でトレーニングされていない。あなたの業績期待を念頭にデザインされていない。彼らは、あなたの会社の文化やビジネスの優先事項についてほとんど知らないクリエイターのデフォルト設定を反映している。企業内の誰もアドバイスがどこから来ているのか、あるいはどのような方法で行動を形作っているのかを問わなければ、本質的にブラックボックスにあなたの労働力をコーチさせていることになる。
L&Dは早急にAIコーチを所有する必要がある。
静かに間違った習慣を促進するAIコーチはアラームを鳴らさない。単に的を外すだけだ。人々は関与しなくなる。パフォーマンスは低下する。「コーチング層」は単なるAIノイズの別の源—あるいはさらに悪いことに、誤った方向付け—になる。
これは防止可能である。L&Dリーダーは既に学習システムの構築方法、成果の評価方法、会社の優先事項を反映した能力開発プログラムのスケール方法を理解している。彼らがまだ取っていないのは、この新興のコーチングツールのクラスを管理する権限である。AIコーチの管理は、L&Dリーダーに未来の仕事のためのテーブルの席を与える方法だけではない。それは、その機能が管理するのに適した立場にある素材によって書き換えられている時に、影響を与える方法である。
L&Dが立ち上がらなければ、他の誰かがそうするだろう。おそらくベンダーだ。あるいは誰もいないかもしれない。ツールはコーチングを続ける—それがそうすべきかどうかにかかわらず。
