エイミー・カッペランティ＝ウルフ氏は、Dayforce（デイフォース）の最高人事責任者である。
AI（人工知能）は猛スピードで仕事を再構築しているが、その約束と成果の間には依然として大きなギャップが存在する。Dayforceの「Annual Pulse of Talent」レポートのために世界中の約7,000人の専門家を調査したところ、世界の労働者の約4分の1が職場でAIを使用していると回答したのに対し、経営幹部では87%に達していることが分かった。この断絶は明白だ。リーダーたちは全力疾走しているが、従業員たちはまだ足場を固めている段階なのである。
HR部門リーダーにとって、この瞬間は意図と実験の間の繊細なバランスを要求している。AIは好奇心に報いるが、不注意には罰を与える。AIが混乱の源から成長の推進力へと進化するには、スピードと構造の両方が必要なのだ。
意図と実験が出会うとき
意図と実験は、AI変革の双子のエンジンだが、しばしば反対方向に引っ張り合う。多くのリーダーは、取り残されないよう急いで動かなければならないというプレッシャーを感じている。そのプレッシャーは、戦略なき実験、報酬なきリスクにつながる。実際、MITメディアラボの研究者たちは、「生成AIへの企業投資が300億〜400億ドルに達しているにもかかわらず、95%の組織がゼロリターンに終わっている」ことを発見した。
真の進歩は、実験が意図的な境界の中で機能するときに生まれる。それは、利用可能なあらゆるツールを単に展開するのではなく、AIが測定可能で人間中心の価値を創造できる場所を特定することだ。最大のROI（投資対効果）は、従業員を社内の求人機会にマッチングさせたり、パーソナライズされた学習パスを推奨したり、シンプルなHR関連の質問に答えたりするような、ターゲットを絞った実用的なユースケースを通じて、導入が測定可能なビジネス成果と結びついたときに得られる。
言い換えれば、AIは人々にとって重要な実際の問題を解決するときにROIを生み出すのである。
スピードを上げる前に一歩下がる
時には、リーダーシップは速く進むために遅く進むことを要求する。AIの展開は単なるテクノロジープロジェクトではなく、グローバル規模の変革管理イニシアチブなのだ。AIの影響に関するKPMGの調査によると、AIのトレーニングや教育を受けた従業員はわずか40%で、「AIを効果的に使用できる」と信じているのは51%に過ぎない。このスキルギャップは進歩を遅らせ、信頼とエンゲージメントを損なう。
また、組織は、AIによって役割が影響を受ける従業員に対してリスキリングプログラムを提供しない場合にもつまずく。IBMのInstitute for Business Valueは3,000人の経営幹部を調査し、回答者は従業員の40%がAIの影響によりリスキリングが必要になると考えていた。実際、経営幹部の約80%が、AIはすでにエントリーレベルのポジションに影響を与えていると感じていた。人々を準備させずに突き進むことは、一部の従業員だけがAIを使用する自信と装備を持ち、残りは不安を感じ脇に追いやられるという二層構造の労働力を生み出すリスクがある。
意図を持って設計するために一歩下がることは、AI展開を労働力戦略と整合させることを意味する。この内省的な段階はイノベーションを遅らせるのではなく、安定させるのだ。例えば、Dayforceでは、最高デジタル責任者、最高変革責任者、最高マーケティング責任者、そして私で構成されるAIフォーラムを設立した。AI展開に先立ち、以下のような重要な問題について議論した。
• すべての従業員が平等にアクセスできるようAIを民主化し、実験に快適に感じられるようトレーニングを提供する
• 人々が自分の役割でテクノロジーを使用し、生産性を向上させるための具体的なユースケースを導入する
• 責任ある使用とデータプライバシーを確保するためのガードレールを作成する
スピードと意図性のバランス
競争環境においてスピードは不可欠だ。しかし、意図性のないスピードはエネルギーの無駄である。AI導入で成功するリーダーは、パイロット、学習、スケールのリズムを作り出し、実験をシステムとして扱う。つまり、スケールする前に限定的な環境でユースケースをテストし、データ駆動型のインサイトを使用してリアルタイムで適応し、透明性と説明責任を通じて信頼を組み込むことを意味する。
例として、私たちはDayforceの年次振り返りプロセスを合理化し、従業員とマネージャー間の会話の質を向上させたいと考えた。そこで、従業員が自分の成果をより明確に表現できるようにし、マネージャーがそれらの成果をより効果的にレビューし、意味のあるフィードバックと育成機会を提供できるようにするAIエージェントを作成した。これまでのフィードバックでは、時間を節約し、より豊かな議論につながっているという。
新しいことを試すことに対してシンプルな構造を設けることで、HR部門リーダーは柔軟性を保ちながら人々に自信を与え、信頼を失うことなく迅速に動くことができる。
学習、迅速な失敗、成長のためのスペースを作る
AIは、私たちの働き方だけでなく、学び方も変えている。AIから最大の価値を得るには、組織は3つの重要な領域に焦点を当てる必要がある。トレーニング、移行、透明性である。
• トレーニング：AI学習をアクセス可能にし、日常業務に組み込む。テクノロジー自体を使用して育成をパーソナライズし、スキルギャップを埋める。
• 移行：AIを社内モビリティの触媒として扱う。人々が組織内で新しい役割やキャリアパスを探索するためのツールを提供する。
• 透明性：AIがどのように使用されるか、誰が責任を負うか、どのようなガードレールが設置されているかについてオープンにコミュニケーションする。
HR部門リーダーが、人々がAIを探索するための安全なスペース──試し、学び、失敗することさえ許される場所──を作るとき、彼らは実験を真のエンゲージメントに変えるのである。
話題からビジネス価値へ
戦略のないスピードは、AIの楽観主義と成果の間のギャップを広げるだけだ。目標はイノベーションを遅らせることではなく、焦点を絞ることである。意図に基づいたAI導入は、トレンドではなく信頼の上に構築されているため、持続する結果をもたらす。
職場におけるAIの物語はまだ書かれている途中だ。HR部門の経営幹部にとって、次の章は2つのマインドセットを融合させる能力にかかっている。ビジョナリーな実験者と意図的な設計者である。テストと学習のためのスペースを作り、すべての決定を目的に固定する。なぜなら、職場におけるAIの未来は、誰が最も速く動くかではなく、誰が最も思慮深く動くかによって定義されるからだ。
