ザク・アリ氏は、何百万人もの人々がより良い金融判断を下せるよう支援するグローバル金融比較プラットフォームFinder.comのゼネラルマネージャーを務めている。
経営陣が自らAIツールを使用していなければ、彼らは盲目的に意思決定を行っていることになる。
私は過去2年間、企業でこのパターンが繰り返されるのを見てきた。経営陣はAIの機能についてブリーフィングを受け、カンファレンスに参加し、同業者から生産性向上について耳にする。そしてAIイニシアチブを承認し、予算を割り当て、結果を期待する。しかし、計画は彼らが思い描いたようには進まない。
毎週のように、AIが生産性を10倍にするという投稿や、ベンダーがワークフロー全体の自動化を約束したり、コンサルタントが「Googleでの上位表示を保証する」AIコンテンツを販売したりしているのを目にする。このような興奮と同じくらい、過度の単純化も見られる。現実には、実装は複雑になりがちだ。
問題は、これらのリーダーがAIを理解したくないことではなく、実際に使ったことのないテクノロジーについて重要な意思決定を行っていることで、深刻な知識ギャップが生じている点にある。このギャップは、企業がまだ認識していない方法でリスクを生み出している。
知識ギャップはすでにコストを発生させている
経営チームが必要以上にコストを発生させている点は以下の通りだ。
スケジュール見積もりの困難さ
エンジニアリングリーダーが、以前は2か月かかっていた機能を2週間で構築できると言うと、CEOはこれが今後すべての機能で標準になると期待する。コンテンツチームが通常の3倍の成果を出すと、経営陣は品質が低下していないか疑問に思わない。どちらも知識ギャップの例だ。
AI以前の思考モデルで物事の所要時間を判断している経営幹部は、あらゆる計画の話し合いを相互の混乱とフラストレーションの場にしている。
二極化する従業員
一部の従業員はChatGPT、Claude、Copilotなどを使ってワークフローを劇的に改善する方法を見つけた。他の従業員はそうではない。これらのツールを自ら使用していないリーダーは、どの従業員が適応しているか、誰が遅れをとっているかを見分けられない。そのため、AI対応の従業員とAI抵抗の従業員の間の生産性ギャップはますます広がるばかりだ。
かつてのスター社員が仕事に集中しなくなったのか、それとも従来のアプローチが遅く見えるようになったツールに適応できていないだけなのか？
あるいは、以前は平均的だった従業員が今はより良い仕事をしているのか、それとも品質は変わらないまま量を増やす方法を学んだだけなのか？
AIを力の増幅器として使用する人と、思考の代替として使用する人の間には大きな違いがある。
リスクの誤解
AIの実装が失敗するのは、計画段階で適切な質問をする人がいなかったことが原因であることが多い。顧客データでモデルを無意識に訓練していないか？AIに指示を無視して情報を公開するよう依頼された場合はどうなるか？本番環境にプッシュしたAI生成コードがAPIキーを公開していないか確認した人はいるか？
これらは、AIが自信を持って不正確な情報を提供する経験をしたり、プロンプトが簡単に操作される様子を見たり、同僚と共有したチャットリンクがGoogleにインデックスされたことを発見したりした後に、予測できるようになるリスクだ。
間違ったものにお金を浪費する
最も高くつく結果は、最もシンプルなものかもしれない。
AIの能力を理解していないリーダーは、自動化できるイニシアチブに資金を提供し、実際に人間の専門知識が必要な作業への投資が不足する。彼らは、適切に作成されたGPTで処理できる手作業のプロセスに6桁の費用をかける一方で、本当に専門的な人材を必要とする戦略的プロジェクトには資金を与えない。これはExcelを一度も開いたことのないCFOが、どの財務ツールを購入するかを決定するようなものだ。
ブリーフィングとデモだけでは不十分
知識ギャップ問題を解決する標準的なアプローチは、経営幹部教育だ。コンサルタントを招いたり、AIの機能についてのワークショップを行ったりする。経営陣はデモを見て、印象的な成果を目にし、質問をして、皆が情報を得た気分で帰る。
問題は、他の人がAIを使うのを見ているだけでは、AIの能力を評価する方法を学べないことだ。
これらのツールを毎日使用することが、それらが得意なことと限界がどこにあるかについての直感を養う唯一の方法だ。問題をどれだけうまく枠組みするかによって出力の品質がほぼ完全に左右されることや、ツールが特定のタイプの作業を80％圧縮できても他のタイプにはほとんど影響しないことを発見するだろう。この直感はプレゼンテーションでは教えられず、繰り返しの実践経験からのみ得られる。
実践経験から実際に学べること
これらのツールを実際の業務に使用すると、理解が概念的なものから経験的なものへと変わる。ベンダーや従業員がAIの能力を過大評価しているかどうかを見分ける能力が身につき、以下のことを学ぶ：
• コンテキストがすべて。 曖昧なプロンプトでは一般的な出力しか得られない。詳細な背景、制約、例を含むプロンプトでは、本当に役立つものが得られる。
• ツールには個性がある。 ClaudeはChatGPTとは異なり、ChatGPTはGeminiとは異なる。それぞれに長所と短所があり、どのツールがどのユースケースに適しているかを知ることは自然になる。
• 反復は安価。 何かの10種類のバリエーションを生成するのは数分で済むが、本当に必要なものを理解するには思考が必要だ。これにより、創造的プロセス、テスト、プロトタイピングに対する考え方が変わる。そして既存のワークフローを単に高速化するのではなく、再構築する機会が見えてくる。
• すべてのモデルには弱点がある。 数学が苦手なもの、情報源を捏造するもの、ニュアンスのある指示を処理できないものもある。これらの限界に自分で直面すると、AIを魔法のように期待することをやめ、監視の必要性をより理解するようになる。
しかしおそらく最も重要なのは、適切なフォローアップ質問をいつすべきかを学ぶことだ。
ギャップを埋める
前進への道は複雑ではないが、リーダーシップに不足しがちなことを行う必要がある：学習に時間を投資することだ。
AIの教育をチームに任せ、カンファレンスで聞いたことに頼るのではなく、ツールに触れて実際の業務に使ってみよう。それが正確な判断を下すために必要な判断力を養う唯一の方法だ。
AIリテラシーがリーダーシップの核となる能力であることを明確にしよう。
その代替案は、チームの仕事を評価できず、スケジュールを見積もれず、リソースを効果的に配分できず、資金を提供している実装が機能しているかどうかを判断できない企業を運営することだ。それはリーダーシップではない。それは単に高くつく無知だ。
