多くのリーダーが、チームの効果的なコミュニケーションと協働の実現に苦心している。先進的なAI製品は、こうした課題の解決に貢献できる。
高いレベルの協働を維持するチームは、成功に向けて有利な立場にある。しかし、ステークホルダーのグループを同じ方向に向かわせることは、困難を伴う場合がある。
実際、チームメンバー間の真の協働意識を醸成することは、多くのマネージャー、スーパーバイザー、エグゼクティブにとって障壁となっている。マッキンゼーの調査によると、部門横断的なワークグループの約75%が効果的な協働に苦戦している。その結果、チームは効率的な実行に苦労することが多い。
良いニュースは、リーダーにはチームの協働を改善するための多くのツールがあることだ。さらに良いニュースは、AIが革新的なリーダーシップソリューションの温床となっていることである。
ワークフローにAIを取り入れることをためらっていたなら、今こそ自動化がチームの協働努力を改善する可能性を確認する時だ。現在、企業の92%が今後数年間で業務全体にAIをより体系的に使用することを約束している。競合他社に後れを取り、勢いを失いたくはないだろう。
もちろん、これはすべてのプロセスを刷新しなければならないという意味ではない。より良いアプローチは、チームの現在の協働における課題に基づいて、AI駆動のシステムとソフトウェアを戦略的に組み込むことだ。良い出発点は、他の企業がこれらのツールを活用して協働を強化している方法を理解することである。
1. すべてのステークホルダーのための明確な情報源の確立
サイロ化された情報は、協働を急速に損なう可能性がある。全員で共有すべき重要な詳細情報に一部の人しかアクセスできない場合、誤解やエラーが生じる可能性がある。
集約型プラットフォームは、すべての情報をまとめる能力を持つ。さらに、適切なシステムは文脈の理解を促進し、すべてのチーム間でより迅速な連携を促す。これにより、コミュニケーションの障壁が減少し、情報に基づいた意思決定が改善される。
Digsは、建設業者向けのAI駆動ツールで、その主力製品のために1900万ドルのシード資金を獲得したばかりだ。これは、情報が急速に断片化する可能性のある建設業界で協働を促進する新しい方法の一例である。このプラットフォームは、プロジェクトに関わるすべてのチームメンバー（請負業者、デザイナー、建設業者、エンドユーザー）を統合し、シームレスなコミュニケーションの流れを生み出す。Digs製品内の情報は永続的に保存されるため、すべてのプロジェクト知識と合意されたコミュニケーションの歴史的リポジトリとして機能する。これは、チームやステークホルダーと共有するために「後で」ファイルを探す必要がなくなることを意味し、非効率性を効果的に排除する。
全社的な義務化の代わりに、プロジェクト文書管理のような1つの中核機能に焦点を当てたパイロットプログラムを通じてAIシステムを導入できる。単一のチームに、プロジェクト情報のためのこの集約された場所を完全に使用することを約束してもらう。この管理されたアプローチは混乱を最小限に抑え、AIが段階的にフレームワークを学習し整理することを可能にする。その後、チームは観察された成功に基づいて、新しい協働習慣を自然に採用できる。
2. 基本的な自動化を超える
タスクを自動化できれば、チームメンバーの作業負荷の一部を解放できる。しかし、AIは単に業務を24時間365日複製する以上のことができる。監視するワークフローから継続的に学習することで、「よりスマートな」自動化を提供する能力を持つ。
高度に専門的な分野をサポートする特化型自動化プラットフォームを検討してほしい。一例は、AI基盤の放射線医学ソリューションの新興リーダーであるAIDOCだ。そのソフトウェアは、医療チームのための脳スキャンのような診断画像を読み取るだけでなく、それらを解釈することもできる。このレベルの解釈は、患者の治療までの時間などの重要な指標を向上させるために、リアルタイム情報の配信を調整する。
自分のチームと現在使用している自動化戦略を振り返ってほしい。AIがより深い知識を提供する機会はあるだろうか。もしそうなら、これらのシステムを使用して高レベルの指標を提供し、チームメンバーが新しい、より意味のある方法で協働できるようにすることができるかもしれない。
3. プロジェクトを同期させ続ける
プロジェクト管理ソフトウェアは、多くのチームにとって否定できないほど重要なリソースとなっている。しかし、基本的なツールには、多くの場合、プロアクティブなフィードバックループが欠けている。プロジェクトの進捗を確認することは有用だが、チームがプロジェクトの全体像とその潜在的な落とし穴を確認できれば、はるかに良い。
この種の焦点は、チームとともに成長するように設計されたプロジェクト管理生成AIプラットフォームツールであるRhythmsに見られる。目標が特定され、取り組まれ、最終的に完了すると、Rhythmsは洞察だけでなく、効率改善のための推奨事項を提供する。プラットフォームは常に学習しているため、ユーザーに推奨されるハイライトを渡すことができる。
基本的に、チームはプロジェクトが苦戦した理由や期待に応えられなかった理由について、暗中模索する必要がない。代わりに、各メンバーはより良い方法を教育される。これはすべての人の継続的な学習を促進し、将来のプロジェクトが軌道に乗る可能性を高める。
リーダーは、専用のチームデブリーフ中に生成された推奨事項をオープンに議論するようチームに奨励すべきだ。フィードバックを中立的なメンターとして扱い、継続的な集団改善の文化を推進する。AIが特定の推奨を行った理由を尋ねることで、チームはプロセスの理解を高め、体系的な改善に向けてエネルギーを再集中させる。
チームの協働は単純ではない。特に、多くのチームメンバーが非同期かつリモートで作業している時代においてはなおさらだ。しかし、AIイノベーションは、ワークグループ全体の協働努力を改善し、コミュニケーションを容易にする能力を持つ。
これらの最新システムを戦略的に適用することで、リーダーは組織の摩擦点を最小限に抑え、全体的な効率を高めることができる。私の経験では、協働インフラに焦点を当てることが、今日の経済においてビジネスの機敏性と競争力を維持するためにリーダーが取ることができる最も重要なステップである。
