ラミロ・ゴンザレス・フォルカダ氏はThe FlockのCEO兼共同創業者である。
多くの企業はまだAIをツールとして捉えている。しかし2026年までに、AIはチームの一員となる—そして、それは比喩ではない。
問題はもはやAIを導入するかどうかではなく、AIを中心にどう組織を構築するかだ。そしてそれは、「チーム」の実際の姿を再考することから始まる。
AIの役割を再考する
デロイトによると、米国企業は2026年までに1人の人間が30のAIエージェントを監督するモデルへ移行し、2030年までには最大100のAIエージェントを監督するようになると予想されている。
これらのエージェントは単に反復的なタスクを自動化するだけではない。コードを書き、ソフトウェアをテストし、計画を立案し、戦術的な意思決定を行う。人間のチームメンバーは戦略、倫理、監視、システム間の調整に集中する。我々は人間が主導し、AIが実行するハイブリッドモデルに突入しつつある。
こうした混合チームをリードするには、単なる洞察力だけでなく、自動化、ツール活用、人間とAIの協働に関する流暢さが必要となる。
その影響は構造を超えて広がる。リーダーシップの定義、パフォーマンスの測定方法、役割の考え方に影響を与える。2026年までに、チームリーダーは人だけでなく、システム、プロンプト、パイプラインも管理するようになる。
しかし、多くの企業はこの変化の初期段階にある。マッキンゼーによると、組織の92%が今後3年間でAIへの投資を増やす計画だが、AIの統合において成熟していると考えているのはわずか1%だ。
このギャップはより深い問題を示している：AIを運用するために必要なものの誤解だ。ツールを購入するのは簡単だ。それらのツールを中心にアーキテクチャを構築することが本当の仕事である。成功する企業は最も多くの機能を持つ企業ではなく、最も優れたチーム設計を持つ企業だろう。
人材ギャップは技術的なものだけではない。それはアーキテクチャ的なものだ。企業は新しいパターンを中心に業務を再設計する必要がある：ポッドベース、エージェント拡張型、学際的、そして適応型だ。
仕事の新しいアーキテクチャ
2026年までにどのような人材が重要になるだろうか？
• 本番環境でモデルを管理するAIオペレーション。
• 自動化とプロセス設計を組み合わせるワークフローアーキテクト。
• 製品チームに組み込まれたAI倫理専門家。
• 監査、調整、展開のためにオンデマンドで雇用される柔軟なエンジニア。
これらの役割は従来の組織図には適合しない。単一の機能に属するものではない。テクノロジーとともに柔軟に変化する。
そして、これらはすでに労働市場を再形成している。マッキンゼーによると、2030年までに米国の労働時間の最大30%が自動化される可能性がある。それは単に産業を再形成するだけでなく、チームの構築と再構築の方法も変えるだろう。
同時に、世界経済フォーラムは2030年までに9200万の雇用が失われる一方で、1億7000万の新たな役割が創出されると予測している。しかし、緊急のスキルアップが必要だとも指摘している。
これらの新しい仕事の多くは企業内ではなく、企業の周辺に存在するだろう：給与ではなくプラットフォームを通じてつながる人材のエコシステムだ。これらのエコシステムは新しい管理能力を要求する。リーダーは社内の従業員、外部の専門家、AIシステムを横断して仕事を調整する方法を学ばなければならない。帰属、所有権、反復ループが人間と機械の間で共有される状況で、成果を評価する流暢さを身につける必要がある。
この変化はアジリティの定義も変える。もはや速く出荷することではなく、進化するツール、役割、市場シグナルにより速く適応することだ。企業の適応能力は静的な人員数よりも、動的でAIに精通した人材ネットワークへのアクセスにより依存するようになる。
企業が取るべき最初のステップの一つは、意思決定がどこで行われているかの内部監査を実施することだ。すべてのワークフローがAI統合に適しているわけではないが、反復的な分析、予測可能な入力、大量のタスクに依存するものは多くの場合適している。
意思決定をマッピングし、人間がユニークな価値（判断力、創造性、共感）を加える場所を特定することで、リーダーはその両方の強みを組み合わせたハイブリッドな役割を設計し始めることができる。これはAIに置き換えられた役割ではなく、AIで強化されたチームの基盤を築く。
次に、企業はエンジニアだけでなく、部門全体でAIリテラシーに投資することで、従業員を準備させるべきだ。
これは全員をプロンプトエンジニアに変えることを意味するのではない。チームがAIツールの仕組み、それらとの協働方法、出力を批判的に評価する方法を理解できるようにすることを意味する。トレーニングは実践的で、実際のワークフローに結びつき、単なるコンプライアンスではなく自信を構築することに焦点を当てるべきだ。人事および学習開発のリーダーは、この変化を反映するために役割の定義と成功指標の更新も始めるべきだ。
最後に、ほとんどの組織が直面する最大の課題は技術的なものではなく、文化的なものだ。
AI統合チームモデルへの移行には、従来のヒエラルキーを手放し、より分散的で適応力のある構造を受け入れる必要がある。リーダーはまず自らこの考え方の転換をモデル化すべきだ：AIがどのように使用されるかについて透明性を持ち、チームを設計プロセスに招き入れ、この移行をトップダウンの実装ではなく、共創の機会として扱うことだ。
目標は人間の仕事を置き換えることではなく、新しい種類の協働のために再設計することだ。
2026年以降のチームの定義
結論は？2026年までに、チームは建物内にいる人ではなく、ループ内にいる人によって定義されるようになる。AIは人間の貢献の必要性を排除するのではなく、適切なタイミングで、機械との協働において展開される適切な種類の人間の貢献の必要性を増幅するだろう。
