Squid AIのプロダクト責任者であるレスリー・リー氏は、AI、データ、クラウドにおける20年の経験を活かし、導入、信頼性、エージェントシステムについてリーダーたちにアドバイスを提供している。
企業におけるAIの最も重要な物語はモデルについてではない。それは人についてのものだ。
多くの組織は新しいツールの導入、ベンダーとの契約、パイロットプロジェクトの実施にエネルギーを注いでいる。しかし、真の影響はそれらの選択を取り巻く環境から生まれる。チームは好奇心を持っているか？学んだことを共有しているか？実験は奨励され称賛されているか？同様に重要なのは、人々が適切な判断を下す能力を備えているか、つまりAIがどこで価値を付加し、いつその出力を疑問視すべきかを判断できるかということだ。
AIファーストの文化は、これらの問いに対する答えが「はい」である時に形成され始める。
学習文化がパフォーマンスを向上させる
継続的学習は組織の成功にとって重要な基盤であり続けている。LinkedInの2024年職場学習レポートによると、学習に投資する企業は、より高い定着率、社内異動の増加、将来のリーダーのより健全なパイプラインなど、具体的な利益を得ている。同レポートでは、5人中4人の専門家が仕事でAIを使用する方法についてもっと学びたいと考えていることが判明し、このスキルセットがすでにいかに中心的なものになっているかが強調されている。
マッキンゼーも同様に、リーダーシップと学習が密接に関連していることを強調している。21世紀の効果的なリーダーシップに関する調査では、継続的学習は、ポジティブなエネルギー、無私のリーダーシップ、回復力、軽やかさ、スチュワードシップとともに、リーダーシップの成功に不可欠な6つの特性の1つとして浮かび上がった。
これらの環境は実験、成長、批判的思考を奨励する。AIが活用される世界では、人間の判断力とAIの出力を疑問視する能力も強化しなければならない。PwCはすでに若手スタッフに対して懐疑心、基本原則、解釈に焦点を当てた再訓練を行っており、定型業務が自動化される中でもこれらのスキルが持続することを認識している。
より難しい課題は次に来るものだ。今日の従業員はまず仕事を学んだからこそAIを判断できる。もしエントリーレベルの役割が消えれば、次世代はその基盤を失う可能性があり、それは企業がこのスキルを構築するための新しい方法を作り出さなければならないことを意味する。
拡張された労働力の実践
この文化的変化はすでに先進的な企業で見られる。JPモルガン・チェースでは、22万人以上の従業員が社内の生成AIツール群を使用してデータを要約し、毎週数時間を節約し、より迅速な顧客対応を可能にしている。
これらの例は、従業員が学ぶ力を与えられ、組織がそれをサポートすると、導入が自然になり、成果が測定可能になることを示している。また、持続的な結果は技術と同じくらい人に依存していることも強調している。
人間とエージェントのパートナーシップ
Squid AIでは、この構想をSquidWorksと呼び、人間とインテリジェントエージェントが共に機能する拡張された労働力として描いている。エージェントは反復的なタスクを処理し、システムを接続し、洞察を表面化する。人々は判断力、創造性、戦略を提供しながら、エージェントの適用方法も指導する。このモデルでは、管理職への道は、人のチームと同じくらいエージェントのチームを指揮することも含まれるかもしれない。
真の価値は、人々がテクノロジーとの協働を学ぶ方法から生まれる。従業員がAIエージェントを仕事を向上させる有益なパートナーとして見なし、リーダーが思慮深い監督を促進するとき、生産性とエンゲージメントが向上する可能性が高まる。この変化により、より高次の思考とより野心的な課題のための余地が生まれる。
学習を強化するワークフロー
文化とワークフロー設計は互いに強化し合わなければならない。最も強力な例では、学習が日常業務に直接組み込まれている。AIは人々がすでに使用しているツールの中に現れるべきであり、それによって学習が自然に行われる。フィードバックループはユーザーの修正を捉え、システムにフィードバックすべきだ。ガバナンスは透明であるべきで、従業員はAIがどこに属するかを知るべきである。
ここには課題がある。ある大手グローバル銀行のリーダーたちは、自動化が拡大する中で人々が学び続けることをどう確保するかが懸念だと語った。誘惑はエージェントに仕事をさせることだ。しかし、従業員は自分のスキルを強化する機会を失うリスクがある。
簡単な演習が役立つ。従業員にChatGPT、Claude、Geminiなど複数の大規模言語モデル（LLM）に同じ会社関連のプロンプトを入力し、結果を比較するよう依頼する。各モデルは何を強調しているか？ギャップや不正確さはどこにあるか？明確化のための質問をフォローアップするとどう変わるか？この練習は従業員の関与を維持し、エージェントは全てを任せる機械ではなく監督すべきパートナーであるという考えを強化する。
学習ループが重要な理由
研究はこのループの力を確認している。カスタマーサポートにおける生成AIの研究では、生産性が平均14%向上し、AIとペアになった時に精度が向上した新人スタッフの間で最大の改善が見られた。
教訓は明確だ。人々がインテリジェントシステムとの協働を学ぶとき、プロセスをどのように再設計できるか、そして仕事自体がどのように進化できるかについてより深い理解を得る。その成長は個人にとっても組織にとっても具体的なものである。
今すぐ取るべき4つの行動
企業は一夜にして自らを再発明する必要はない。いくつかの的を絞ったステップで文化的変化を始動させることができる：
1. 明確な課題を持つワークフローを1つ選ぶ。 AIを適用して負担を軽減し、財務締めの短縮やレビューサイクルの迅速化など、改善を示す。
2. 学習を目に見える実践に変える。 チームが発見したことを共有する定期的なセッションを開催する。結果と同じくらい好奇心と実験を称賛する。
3. 強みのバランスを取る役割を設計する。 エージェントに規模と記憶を処理させ、人々には共感、戦略、創造性に焦点を当てさせる。
4. 批判的思考と判断力を高める。 従業員が識別力、問題設定、倫理的推論スキルを開発するよう奨励する。これらの能力はAIの洞察が責任を持って適用されることを保証する。
未来は学習者のものである
今後10年間に繁栄する組織は、AIを導入するパートナーとしてアプローチする組織だろう。従業員はAIシステムをいつ信頼し、いつ介入すべきかを評価するために、監督、判断、批判的思考における新しいスキルを開発する必要がある。
リーダーはこのような識別力のための余地を作る必要があり、好奇心と説明責任のバランスが取れた文化を構築する必要がある。このモデルでは、学習は新しいツールを採用するだけでなく、それらを監督し評価する能力を継続的に強化することを意味する。
それがAIファーストの文化を構築することの意味である。テクノロジーがもたらす新たな可能性とともに成長する準備を整えることだ。組織が好奇心の文化を構築するとき、彼らはテクノロジーに適応するだけでなく、人々とインテリジェントシステムが互いを高め合い、時間とともに複利で増大する可能性を増幅する職場を創造する。
