エイミー・ビャルナソン氏は、財務、業務、テクノロジーのアドバイザリーサービスを提供する大手企業クロスカントリー・コンサルティングの社長兼COOである。
AI（人工知能）は単なる技術的アップグレードではなく、文化的シフトである。AI対応組織をリードするということは、技術だけでなく人を優先し、チームがより多くを達成できるような変化を受け入れることを意味する。
成功の鍵は、リーダーがチームをこの進化の過程でいかに導けるかにかかっている。私の経験では、最も効果的なAI戦略とは、人間の創意工夫と技術的効率性を組み合わせたものだ。
AI対応組織の3つの柱とは何か？
AI対応組織は、明確なビジョン、適切なスキル、そして好奇心に満ちた文化という3つの柱によって定義される。
1. ビジョン
力強いビジョンは不可欠だ。このビジョンは、クライアント向けソリューションにAIを導入するだけでなく、企業の内部業務にも組み込むことができる。「クライアントゼロ」になることを試みることをお勧めする。つまり、自社の業務を強化するためにAIを自ら活用することで、その価値を実証するのだ。
ビジョンでは、AIが人を置き換えるのではなく、強化するための協働ツールであることを明確に示すべきである。
2. スキル
組織には適切なスキルを持つ人材が必要だ。これは、AI主導の世界で活動するために必要な能力の開発に価値を置き、投資する環境を作ることを意味する。チームが新しいテクノロジーを効果的に活用できるよう装備することが重要だ。
3. 文化
最後に、そして恐らく最も重要なのは、継続的な学習と好奇心の文化を育むことである。AI環境は日々変化している。組織は今日AI対応であっても、適応する俊敏性を欠けば明日には時代遅れになる可能性がある。これには、AIが自分たちの役割を脅かすという恐れなしに、従業員が探求し、実験し、学ぶことができる自信を植え付けることが必要だ。
イノベーションマインドセットはトップから始まる
イノベーションマインドセットを育む上での障壁は、未知への恐れである。私たちは未踏の領域にいて、5年後のビジネス世界がどのようになるかを正確に予測できる人はいない。この不確実性は不安を引き起こす可能性がある。
しかし、リーダーにはこの恐れを機会として捉え直す力がある。一部のレポートでは雇用の置き換えを予測する一方、他のレポートでは全く新しい分野での新たな役割の創出を予測している。
これに対処するには、「何をしているかを知っている」ことから成功が生まれるというマインドセットから、まだ知らないことを学び、受け入れる意欲から成功が生まれるというマインドセットへと、私たちの労働力の考え方をシフトさせる必要があると思う。
リーダーとして、私たちはこの行動をモデル化できる。私は会議でAIツールを使用し、従業員と同じトレーニングを受けるようにしている。リーダーがオープンにこれらのツールを使用し学ぶとき、それはテクノロジーの神秘性を取り除き、実験することが安全であり、期待されていることを示すのだ。
変化への抵抗に対処する準備をする
AIへの抵抗を克服するには、透明なコミュニケーションと一貫したロールモデリングが必要だ。AIが従業員にどのように利益をもたらすかについて明確なビジョンを明示することは、リーダーとしての私たちの責任である。AIは置き換えるためではなく、支援するためにあるというメッセージを繰り返し伝える必要がある。
私の組織では、タウンホールやより小規模なサービスライン会議を使用してオープンな対話を作り出している。情報がない場合、人々は恐れに根ざした独自の物語を作り出す。AIについてオープンかつ頻繁に議論することで、それを影から引き出し、会話の中で通常の一部にすることができる。
リーダーシップの一致も重要だ。すべてのリーダーが同じメッセージを伝えていることを確認する。このカスケード式のアプローチは信頼を構築し、従業員が直属の上司から一貫した安心できる情報を受け取ることを保証する。リーダーが言行一致—AIが自分の仕事をどのように強化するかを示す—するとき、それは組織全体で信頼を構築するための強力なツールとなる。
AIの可能性は変革的だが、その実装は課題なしではない
重要な障害の一つは、AIモデルにおけるバイアスのリスクであり、対処しなければ既存の不平等を永続させたり増幅させたりする可能性がある。さらに、データプライバシーとセキュリティに関する懸念は依然として最重要課題であり、組織はAIを展開する前にデータ基盤が堅固であることを確認する必要がある。
適切なガバナンス、クリーンなデータ、明確な目標なしにAIに急いで取り組むと、価値を提供できなかったり、クライアントのニーズを満たせなかったりする過剰に設計されたシステムにつながる可能性がある。「ゆっくり進んで速く進む」という格言はここで重要だ：強力なガバナンスフレームワーク、安全なデータ実践、明確なロードマップを確立するために時間をかけることで、組織は高額な失敗を避け、持続可能な成功の舞台を整えることができる。
これらの課題に対処するために、リーダーはプロセスを過度に複雑にするのではなく、クライアントやステークホルダーの現在の能力に合わせてAIソリューションを調整することに焦点を当てることをお勧めする。これには、AIシステムが信頼性があり、バイアスがなく、適切に管理されたデータ上に構築されることを確保するための基本要素として、データセキュリティと正確性を優先することが含まれる。
ガバナンスフレームワークは、透明性、説明責任、倫理的なAI実践を強調し、リスクを特定し軽減するための定期的な監査を行うべきである。
アップスキリングとリスキリングの両方に焦点を当てる
AI対応の労働力は偶然に生まれるものではない。それはアップスキリングとリスキリングへの戦略的投資を通じて構築される。この2つを区別することが重要だ。アップスキリングは従業員がすでに持っているスキルを強化し、リスキリングは全く新しい役割のためのトレーニングを含む。
画一的なトレーニングプログラムは多くの場合効果がない。基礎的な内容で上級ユーザーの興味を失ったり、技術的な深掘りで初心者を圧倒したりする可能性がある。戦略的なアプローチには、人々がスキルの旅のどこにいるかを評価し、個別のトレーニング計画を作成することが含まれる。
これは時間とお金の大きな投資になる可能性があるが、将来の成功のための基礎となる。例えば、現在私たちは労働力のためのカスタマイズされたトレーニングを展開しており、クライアント自身のAIの旅をナビゲートするのを支援するためのツールを提供すると同時に、これらのテクノロジーを市場に投入する際に必要な営業支援スキルにも精通していることを確保している。
人を中心に据える
組織がAIを採用し労働力のスキル開発に投資する中で、変革の中心に人を据えることが不可欠であることを私は学んだ。AIの価値は、プロセスを合理化し、反復的なタスクを処理し、従業員がより意味のある戦略的な仕事に集中できるようにするときに最もよく実現される。技術的進歩と人間の創意工夫のバランスを確保することが重要だ—AIは人間の能力を強化すべきであり、それを覆い隠すべきではない。
同様に重要なのは、強力なガバナンスを確立するリーダーシップの責任である。透明性を維持し、責任あるAI使用をモデル化し、データ保護を優先することで、リーダーは信頼と回復力の文化を構築できる。
私は、AIを協働の力として活用し、人々に力を与え、成長、適応性、持続的な成功への道を切り開く組織に未来があると考えている。
