計画を立てないことは、失敗を計画していることに等しい。これは1700年代のベンジャミン・フランクリンの言葉とされる有名な格言だ。彼の言葉は当時と同様に今日でも通用し、21世紀の組織にとっては生存の問題となっている。認知産業革命がすでに戦略的、技術的、社会的に大きな変化をもたらしている中、リーダーはAIと自動化に対して大胆で先進的な計画で対応することが不可欠だ。
リーダーシップとは、最も困難なビジネス上の選択をする知恵を持つことに行き着く。認知産業革命が進展する中、組織の再配置に向けた行動を起こさないことはリスクの高い選択肢かもしれない。しかし、優先すべき分野を選ぶことも容易ではない。
思考する機械の未来に向けた計画において、リーダーは今何をすべきだろうか？
認知産業革命の到来
認知産業革命は、現代世界を創り上げてきた数世紀にわたる驚くべきイノベーションと発明の上に成り立っている。第五次産業革命、インダストリー5.0、あるいは知能の時代とも呼ばれるこの革命は、人工知能、ロボティクス、高度な自動化技術を中心に展開している。
認知産業革命に向けた計画は、これまでのすべての革命と同様に、大きな不確実性を考慮しながら未来について仮定を立てることを含む。
リーダーが起こると信じていることの多くは実現せず、ほとんど誰も予見できなかった多くのことが起こるだろう。経営陣は多くの矢を投げ、その中のいくつかが的の中心に近づくことを期待する必要がある。一つも投げないという選択はすべきではない。
幸いなことに、進行中の第四次産業革命からのトレンドと経験は参考になる。例えば、よりデジタル化され接続された世界は、サイバー攻撃の機会が増えることを意味する。サイバーセキュリティとプライバシー保護は適切に優先されるべきだ。
あなたは認知産業革命について今初めて知ったかもしれないし、あるいはすでに準備のためのステップについて考えているかもしれない。いずれにせよ、何をすべきかという問いが生じる。可能性のリストは長く、多くの場合、組織や業界に特有のものになることを認識した上で、あらゆるリーダーが今後の大きな変化に備えて考え始めることができる5つの簡単な方法を紹介する。
1. 新しい未来のビジョンを創造する
思考する機械の世界で、あなたの企業はどのように運営され、繁栄するだろうか？主に同じことを続け、小さな調整を加えるイメージなのか、それとも新しいアプローチが必要になることが明らかになっているだろうか？
正直に言って、あなたの組織がこれまでと同じままでいられる可能性は低い。前例のない程度に、あなたの製品やサービスは進化し、顧客の行動や期待は劇的に変化し、生産手段は変革されるだろう。
未来のための新しい計画が必要になり、それはビジョンと戦略を新たな視点で見直すことを意味する。
この新しいビジョンと戦略に情報を与えるのは、新たに登場する認知技術の能力を理解し、それらがあなたの業界に与える影響のシナリオを探ることだ。
これを一度きりの状況と考えないでほしい。新興技術の領域を継続的に監視する専門知識が必要になり、変化する状況によって、これまで慣れていたよりも頻繁に戦略を進化させる必要があるかもしれない。
2. 学習する文化を育む
何年も前は、若者が正規の学校教育、見習い、職場での経験などを通じてスキルを身につけると、その後の職業人生でそのスキルを適用していた。それはもっとシンプルな時代だった。
現在、急速に変化する世界では、スキルが迅速に進化または適応しない人々に対する忍耐はほとんどない。個人は生涯学習に取り組む必要があり、組織はリーダーとスタッフが以前よりも迅速に新しいスキルを習得できるような学習文化を育む必要がある。
時代遅れのツールやプロセスに依存し、タイムリーな教育を提供しないことは致命的な障害となるだろう。誰もが新しいスキルや技術を素早く—時には突然—学び、さらには異なる役割に移行することに慣れる必要がある。
3. 実験にコミットする
継続的かつ大胆な実験を計画しよう。アイデアの実現可能性をテストし、潜在的なリスクを特定し、本格的な実装の前にフィードバックを集めるために、かなり定期的に革新し、新しいことを試す必要がある。
実験における失敗に慣れよう。失敗がないということは、実際には生成されているアイデアが十分に大胆ではないことを意味するかもしれない。
これはまた、スタートアップ、大学、外部のイノベーションラボとパートナーシップを結ぶ機会でもある。例えば、量子コンピューティングの予想される飛躍は、量子機械学習などを通じて、複雑さと機会を生み出すだろう。この分野を自分自身で探求する能力とリソースを持っているかもしれないが、パートナーシップアプローチの方が理にかなっている場合もある。
4. 人材戦略を開発する
計画は実行できなければ無価値だ。そのため、人材戦略を開発する必要がある。それは、興味と能力のある既存のスタッフの再訓練と、外部から新しいタイプの専門知識を探すことを意味するだろう。
今は奇妙に聞こえるかもしれないが、ヒューマノイドロボットがチームに加わり、定期的なメンバーになる可能性が高い。その可能性にどのように備えているだろうか？
AIの結果として主要な役割と優先事項が変化するため、組織構造全体の見直しが必要だ。今がその開始の良いタイミングであり、それは新しいビジョンと戦略に沿ったものでなければならない。
5. データとAIガバナンスを導入する
より大規模なAI導入を計画する際、データ環境が準備できていることを確認する必要がある。これには、データ品質の評価、適切なアクセス権の確保、すべてのデータセットを一覧表示して説明するデータカタログの保有、データセキュリティとプライバシーの優先順位付けが含まれる。つまり、データガバナンスの体制を整える必要がある。
また、自分の組織はデータ駆動型文化を持っているかと自問する時期でもある。
さらに、AIガバナンス—責任ある倫理的で安全な方法でAIの開発と使用をサポートするためのポリシーと実践—を導入したいと考えるだろう。
まだ存在しない世界のための計画を作成する
イノベーションが難しいのは、まだ存在しない世界を想像することを組織に要求するからだ。私たちは昨日のためではなく、明日のためにイノベーションを起こす。
認知産業革命の初期段階では、未来に対する不確実性が既知の感覚をはるかに超えている。これによりリーダーの選択は非常に困難になる。直接的に的を射ていなくても、何かをすることは今何もしないよりも良い選択だ。
要約すると、より良い準備には、頻繁に修正される新たなビジョンと戦略の開発、新興の技術的・ビジネス環境に関する継続的な教育、柔軟な人材アプローチの策定、データとAIガバナンスプログラムの成熟、そして実験の文化の育成が含まれる。
最低限、これらの分野に焦点を当てることで、認知産業革命の予測不可能性の中で方向性の概念を提供できる。不完全な北極星でも、舵のない漂流よりは良い。
アメリカの野球界の伝説、ヨギ・ベラがかつて言ったように、「行き先がわからなければ、どこか別の場所に行き着くだろう」。
