ジニン・ファロン氏は、プラクシス・ロック・アドバイザーズのキャピタルフォーメーションおよび投資家リレーションズのマネージングディレクターである。
この10年間、AIはほとんどの場合、自動化、加速、最適化のためのツールとして扱われてきた。しかし2025年、その会話は変わった。私たちはAIが私たちに何をしてくれるかを問うのをやめ、AIが私たちについて何を明らかにするかを探求し始めたのだ。
アルゴリズムが推論し、文脈を理解し、予測するのに十分なレベルに達したとき、それはツールであることをやめ、チームメイトになり始めた。そして、その微妙な変化—コントロールからコラボレーションへの移行—が、私たちの時代における最も深遠なリーダーシップの試練かもしれない。
私は20年以上にわたり、投資家リレーションズ、戦略的コミュニケーション、テクノロジーの交差点で働いてきたが、根本的に私の仕事は常に人に関するものだった。私はシステムの人間的側面を専門としている：私たちがどのように考え、信頼を構築し、プレッシャーの下でコミュニケーションするか—そして関係資本がいかに重要な結果すべてを形作るかということだ。
私のキャリアを通じて、リーダーやチームが移行期を乗り切るのを支援してきたが、最近ではその移行はAIに関するものだった。新しいテクノロジーが引き起こすストレスや躊躇を目の当たりにしてきた。特に人々が置き換えられたり、追い抜かれたりすることを心配する場合だ。また、AIが明確さ、信頼、協力を通じて導入されると、その懸念がいかに素早く変化するかも見てきた。
私はAI Owlという組織がAIに精通するのを支援するプラットフォームでの仕事を通じて、これを直接体験した。チームが代替品ではなく協力的なパートナーとしてAIを使い始めたとき、創造性が高まり、恐怖が減少し、勢いが戻ってきた。
AIは関係性の進化である。私たちがそれをどのように統合するか—人々をどのようにサポートし、変化をどのように伝え、自信をどのように構築するか—が、今後数年間でチームが加速するか分裂するかを決定するだろう。
ツールの時代：意味よりも習熟
2025年までに、マッキンゼーの2025年11月の調査によると、70%以上の企業が少なくとも1つの形式の生成AIを日常業務に統合していたが、私が業界で見てきた限りでは、それらの統合から生産性の向上を実感するのは難しかった。
そのギャップは進行中の変化を表している。私たちは自動化をマスターした。今、協働を学んでいる。
初期の頃、AIはスループットで測定されていた—どれだけの時間を節約し、どれだけのレポートを一晩で生成したか。私たちは意味ではなく、習熟に焦点を当てていた。
それはうまくいっていたが、限界があった。自動化は好奇心を平坦化した。効率性は反射的なものになった。そしてリーダーたちは、より速いことがより賢いことと同じではないと静かに気づいた。
チームメイトの時代：異なる種類の知性
今日、AIは単に実行するだけでなく、協働もする。それは草案を作成し、推論し、翻訳し、かつては人々のために確保されていた意思決定ループにますます参加するようになっている。AI教育を推進した人々—AIをパートナーではなく代替品として位置づけ、従業員にその使い方を教えた人々—は、ボストン・コンサルティング・グループの研究によると、測定可能な生産性の向上を報告している。
それは人間を時代遅れにするわけではない。むしろ私たちの責任が増す。テクノロジーが私たちと共に考え始めた瞬間、あらゆる前提、バイアス、盲点が協働の一部となる。
AIと協働することは、人間にそれを明確にすることを教えることだ。それは自動化できないリーダーシップの部分に直面することを強いる：識別力だ。
インフラとしての信頼
協働—人間であれデジタルであれ—は信頼に依存している。そしてこの新しい時代における信頼は、透明性、調整、共有された責任を必要とするだろう。
IBMの2025年レポートによると、AIによるタスクの変化により、世界の労働者の40%が今後3年以内に再スキル化を必要とするとされている。これはテクノロジー自体よりも、信頼と訓練に依存する進化だ。
米国全土で、従業員がAIに精通するのを支援する新しい労働力訓練イニシアチブが登場している—テクノロジーと競争するのではなく、テクノロジーと共に考える方法を教えている。AIリテラシーを持つプロフェッショナルを認定するために雇用主と提携するプログラムは、新しい種類のインフラを表している：人間を代替ではなく、協働のために準備することだ。
繁栄するチームは、AIを優れたリーダーが人々を扱うように扱う—明確な期待、フィードバック、心理的安全性を持って。それを脅威として扱う人々は、パートナーシップで考えるチームに追い抜かれるだろう。
人間のシフト：完璧さよりも勇気
高い達成者は精度を重視するよう配線されている。私たちは二重チェックし、洗練し、過剰に準備する。しかし、リーダーシップの新しいフロンティアは異なる反射神経を必要とする：勇気だ。
AIとの協働は、コントロールの幻想を手放すことを意味する。それは公に実験し、大声で学び、ミスがデータであると信じることを意味する。
皮肉なことに：私たちのツールが賢くなればなるほど、それらはより多くの勇気を要求する。それらは単に知性を映し出すだけでなく、不安も映し出す。
次のアルファが存在する場所
アクセンチュアのレポートによると、生産性のリーダーたちは、特に継続的な学習の文化を推進する場合、AIツールの統合に訓練が不可欠だと考えている。
市場では、かつてアルファは超過リターンを意味していた。今では超過識別力を意味する。2026年を定義するリーダーは、最も多くのモデルを展開する人々ではなく、それらを信頼、好奇心、創造的緊張の文化に統合する人々だ。
この分野で成功するためには、人間の直感と機械の精度の間の会話に焦点を当てる必要がある。AIは当たり前のものだ。アルファはその応用から生まれる。
AIを最大限に活用する：ベストプラクティス
私のキャリアを通じて、AIと協働するためのいくつかのベストプラクティスを開発する機会があった。始めたばかりの人のためのいくつかのヒントを紹介しよう：
1. 白紙ではなく、仮説から始める。 プラットフォームのロールアッププロジェクト中、AIを使用して3つの競合する投資テーゼをテストした。モデルは緊張点を浮き彫りにし、それによってナラティブが洗練され、ピッチが強化された。
2. 突発的ではなく、ループで協働する。 投資家準備パッケージを開発する際、規制、運用、市場の制約を通じてAIと反復した。各ループは明確さを高め、ステークホルダーの足並みをより速く揃えた。
3. AIを使って盲点を解決するのではなく、明らかにする。 投資家向けメッセージの見直し中、AIは資料全体にわたる微妙なトーンの不一致を特定した。決定を下したのは依然として人間だったが、AIは明確さを加速させた。
4. AIを脅威ではなく、チームメイトとして扱う。 私が主導したAI流暢性イニシアチブは生産性を向上させた—しかしより重要なことに、恐怖を減少させた。従業員がAIを協力者として見るようになると、創造性が戻ってきた。
人間の優位性
仕事の未来は、誰が最も速く働くかではなく、誰が最も賢く働くかによって測られるだろう。AIがアシスタントからチームメイトへと進化するにつれ、それは私たちも進化することを求めるだろう：明確に考え、エゴなしに協働し、恐れずにリードすることを。
私たちは自分たちを理解するためにこれらのシステムを構築したが、最終的には、それらが私たち自身を理解する方法を教えてくれるかもしれない。
