Soumendra Mohanty氏はTredence Incのチーフストラテジーオフィサーである。
AIはリーダーにとって難問となっている—その価値提案は魅力的で刺激的だが、リスク管理や変革マネジメントの複雑さは乗り越えがたいものに思える。日を追うごとに、エージェント型AIはビジネス意思決定の形成において重要な役割を果たし、無視できない存在となっている。そのため、あらゆるレベルでのAIリテラシーは、今やリーダーにとって不可欠なコンピテンシーとなっている。
AIを無視したり、十分な理解なしに単に委任したりするリーダーは、取り残されるリスクがある。代わりに、AIが頻繁な協力者となる変化する世界で、新たなコンピテンシーを開発しなければならない。以下は、新たな基準となる10のコンピテンシーである。
1. AIリテラシーとシステム思考
以前、リーダーには予測可能な結果と決定論的システムを含むデジタルリテラシーが必要だった。しかしAIは、複雑な数学的アルゴリズムとディープラーニングを使用して次に何が起こるかを予測する。
リーダーはデータの起源とシステムの動作方法、さらに関連する可能性のある潜在的バイアスを理解する必要がある。AIが何かを推奨する理由を理解していなければ、それは対処すべき課題となる。過去のリーダーシップパラダイムは経験や専門知識が原動力だったが、今日のリーダーは技術的専門知識とAIの推奨事項を解釈・評価する能力の両方を開発しなければならない。
2. ガバナンスと責任あるAI
一部のリーダーは、AIの技術的側面を理解する必要がないと考えている。しかし、その理解がなければ、AIに関連するリスクを把握できず、したがって内部的にも、主要なステークホルダーや規制当局との間でも外部的にも、十分な信頼を構築できない。深い理解がなければ、重要な監視を提供することは困難である。
3. データ駆動型の意思決定の俊敏性
従来、リーダーは重要な決断を下す際に直感に頼ることが多かった。企業はデータ駆動型になることについて長い間語ってきたが、AIの進歩により、その話は行動に変わる。生成AIはビジネスとテクノロジーの溝を埋め、リーダーが自然言語でAIと対話できるようになった。
4. 協調的インテリジェンス
リーダーはもはや単に人間を管理するだけでなく、機械とも協働している。初期段階では、ループ内に人間がいることで、すべての予測を検証するのに役立つ。モデルが成熟するにつれ、人間はこれらのシステムを監視し、しきい値を設定し、介入するタイミングを決定できる。最終的に、人間はループの上位に位置し、システムが運用されるガバナンスフレームワークを定義し、AIエージェントのネットワークを管理する。
5. 信頼の調整
リーダーがAIの技術的基盤とAIができることとできないことについてより詳細な理解を持つと、AIの出力をどの程度信頼するかを定義するフレームワークを確立できる。単純な盲目的信頼や完全な拒絶といった極端を避けながら、リーダーは信頼のしきい値について考えるべきである。60%の信頼度で十分なのか？それとも99.9%なのか？
信頼レベルは、アプリケーションがビジネスで果たす重要な役割に基づいて変化すべきである。さらに、リーダーは人間が決定を下す必要があるシナリオと、アルゴリズムに決定を委ねることが理にかなうシナリオを判断する必要がある。一方、これらのプログラムは一貫したフィードバックを与えれば時間とともに学習できる。行動が調整されるにつれて、信頼は向上することが多い。
6. アルゴリズム的共感
リーダーはパフォーマンスの測定方法と報酬メカニズムの確立を再考する必要がある。AIと協働する際、人間は文脈的思考、監督、全体的な意図の点で依然として重要な役割を果たす。リーダーは次のような質問をすべきである：
• このデータの背景にある文脈は何か？
• それは全体的な企業エコシステムとどのように統合されるのか？
• この出力に依存する最終ユーザーへの影響は何か？
アルゴリズム的共感とは、人間の経験に配慮し、アルゴリズムが特定の反応を生み出す理由を理解することを意味する。
7. 実験的マインドセット
成功への10ステップの実証済み方法という古いプレイブックは時代遅れになった。AIはイノベーションのタイムラインを覆し、サイクルを短縮した。リーダーは反復的なプロトタイピング、テスト、失敗、再試行をサポートする意欲を持たなければならない。特効薬はない；新製品やサービスの価値を判断するために実験し、このプロセスに慣れる必要がある。
一方、リーダーは新しいAIプロジェクトを本番展開に変えるために必要なサポートを提供するためのビジョンと支援を提供する必要がある。AIプロジェクトの価値を示す明確なナラティブがなければ、ステークホルダーは投資収益率を見ることができない。
8. AIリスク管理
AIアルゴリズムは確率に基づいているため、リーダーは関連するリスクを理解し、システムの境界を設定する必要がある。これらのガードレールを設定することで、システムが間違いを犯したり、誤った出力や法令遵守の課題を引き起こす出力を提供したりするのを防ぐ。これらの予防措置には、焦点を絞った目標指向の統合とオーケストレーションメカニズムが含まれる場合がある。これらの境界を確立することで、人間が疑問や疑わしいと感じる出力からの認知的不協和を減らし、それが信頼の欠如につながることを防ぐ。
9. 継続的学習文化
AIは変化のペースを加速させ、組織は学習を止めるとすぐに遅れをとる可能性がある。リーダーは継続的な学習の文化を育み、新しいツールを試したり、新しいアイデアに興味を示したりすることで、自ら継続的に学習していることを示さなければならない。トップからの好奇心は、組織全体の成長と学習を促進する。
10. ビジョナリーなストーリーテリング
AIの強力な採用を促進するためには、人々がそれを信じる必要がある。リーダーはその信念をサポートするビジョンとナラティブを提供できる。リーダーはAIの利点とその使用方法について明確なナラティブを明確に表現する上で重要な役割を果たす。生産性の向上、収益成長、市場での差別化などのビジネス成果にAIを結びつけることが重要である。リーダーが複雑な新技術を明確なビジネス価値に変換すると、組織はそれを支持できる。AIが人々にどのように役立つかを明確にできなければ、技術がどれほど優れていても採用は起こらない。
結論
AIを無視するリーダーは、それを受け入れるリーダーに取って代わられるだろう。彼らは迅速に適応し、新しいスキルを学び続け、自信を持ってAIと協働し、明確にリードしなければならない。そうしなければ、変化する技術に抵抗するのではなく、それと協働する人々が有利になる未来において、取り残されるリスクがある。
