ラッセル・サーダー会長兼CEOは、生涯学習者の世界を構築するというミッションのもと、NetCom Learningを率いている。
企業はAIに数百万ドルを投資し続けているが、その次に何が起こるかについて、ほとんどの企業が準備できていない。最新のデータによると、完全にAI主導のプロセスを実行する企業の数は1年間でほぼ2倍になり、職場での導入も2023年以降2倍になったが、リターンはごくわずかだった。MITメディアラボの調査では、これらの投資から具体的な成果を示せる組織はわずか5%程度だった。
このギャップは警鐘を鳴らすべきものだ。技術は指数関数的に進歩しているが、人々と組織の適応ははるかに遅い。スキルの有効期限は今や数年ではなく数カ月で切れ、失敗を罰する文化は、AIが求める実験そのものを阻害している。
AIは単なるプラグアンドプレイではない。実際の影響は、アルゴリズムよりも、ツール自体と同じ速さで進化する学習文化を構築できるかどうかにかかっている。
AI導入が停滞する理由
前述のとおり、企業はAIに前例のないリソースを投入している。しかし、Perplexity（パープレキシティ）のCEOでさえ、創業3年ですでに180億ドルの企業価値評価に近づいている同社が、数カ月先以上の計画を避けていることを認めている。この現実は、この分野の過酷なスピードを反映している。レガシーシステムと硬直した構造に縛られた大半の企業は、このテンポに対応できるようには作られていない。
私の経験から言えば、真の課題は技術ではなく、変革管理へのアプローチ方法にある。特に3つの要因が、導入がしばしば停滞する理由を説明している。
1. スキルの半減期: かつては数年間持続した能力が、今では数カ月で陳腐化する。モデルの規模は拡大している。スタンフォード大学のAIインデックスレポートによると、「トレーニング計算量は5カ月ごとに2倍になり、データセットは8カ月ごと、電力使用量は年間で2倍になっている」という。労働力は、従来の学習フレームワークを上回るスピードで進化するシステムに適応することを求められており、多くが遅れをとっている。
2. 文化的慣性: 従業員は職を失うことへの不安を抱え続け、管理職は未検証のアプローチを避けることが多い。EY（スイス）のデータによると、労働者の10人中7人以上が、自国でAI競争により職が削減されると予想している。この不安は、あなたのチームが感じていることを反映している可能性が高く、最も必要とされる時に実験を窒息させる。
3. リーダーシップのボトルネック: 戦略的野心を業務上の現実に変えることを任された中間管理職は、しばしばチョークポイントになってしまう。それは彼らに関連性がないからではなく、変革を効果的に導くためのリソースやスキルが与えられていないからだ。彼らを装備しなければ、導入を拡大するために依存している橋そのものが、イネーブラーではなく障壁になる可能性がある。
技術だけでは変革の重みを支えることはできない。では、変革管理はどのようにしてAI自体と同じスピードで進化できるのだろうか。
AI向けの学習文化の組み込み
問題が時代遅れの変革管理にあるなら、解決策は文化を組織のオペレーティングシステムとして組み込むことだ。技術は常にプロセスを上回るが、文化が企業が適応するか停滞するかを決定する。
BCGの調査によると、文化の強化に投資した組織は、デジタル変革から優れた結果を報告する可能性が5倍高かった。AIについても同じことが言える。では、どのようにして組織全体に学習文化を制度化するのか。
1. 継続的学習を筋肉として扱う。 開発は時折のワークショップに結びつけられたままではいけない。それは日々のリズムにならなければならない。BCGによると、経営幹部の62%が熟練した人材の不足を勢いへの主な障害として挙げているが、AIを効果的に使用するために人材を準備することに真剣に投資している企業はわずか6%だ。このギャップが統合の遅れを説明している。
2. 反復を報いる低リスクの試行を受け入れる。 強力な組織は、単により多くのパイロットを実行するのではなく、より良いパイロットを実行する。A/Bテストの規律を借りて、リーダーは明確な仮説と測定可能な成果を持つ試行を作成できる。成功と失敗の両方を文書化することで、集合知が構築される。アマゾンの初期のストリーミングの取り組みは好例だ。パフォーマンス不足により顧客が何を重視しているかが明らかになり、それらの洞察がPrime Videoの最終的な成功につながった。
3. 共有された流暢性を育成する。 AIは技術者だけの言語であり続けることはできない。取締役会から最前線まで、すべての役割が、これらのシステムがどのように価値を創造し、どこで不足しているかについての実用的な知識を必要としている。チーム全体で教訓を捉えるレビューサイクルにより、サイロで学習するのではなく、企業全体の能力を構築することが保証される。
変革を推進するリーダーシップの原則
私が見るところ、AI成功の真の決定要因は技術ではなく、それを使用するよう求められる人々だ。10-20-70の公式は、従うべき有用なモデルだ。これは、リソースの10%をAIモデルに、20%をデータと技術に、70%をプロセスと労働力の行動の再構築に送る。このバランスが経営幹部の選択を決定的なものにする。
以下は、使用すべきいくつかの原則だ。
1. 明確性から始める。 経営幹部はまず、スキルがどこで不足しているかを特定し、明確なAIの野心を設定し、開発を戦略に結びつけなければならない。
2. 学習を成果に結びつける。 役割ごとにニーズを評価し、トレーニングを調整し、学習投資のリターンを測定することで、スキルアップが実際のビジネス価値に結びついていることが保証される。資格と認定は能力の具体的な証拠を提供し、個人の進歩とリーダーシップの明確性を強化する。
3. 変化に備えて人々を準備する。 人々はAIが日々の役割をどのようにサポートするかを理解しなければならず、チームはワークフローがどのように改善されるかを見る必要があり、より広い企業は導入が戦略にどのように結びついているかを把握しなければならない。認識プログラムと実践的な練習は抵抗を減らし、勢いを構築する。
4. 成長を育む。 庭師のマインドセットは、硬直した計画よりもうまく機能する。イノベーションがすでに起こっている場所を観察し、それを洗練し、うまくいくものを拡大すべきだ。このアプローチは実験を進歩に変える。
この文脈での変革管理は管理業務ではない。それは意図を持って使用しなければならない戦略的レバーだ。それを動いているリーダーシップとして扱うとき、従業員の疑念を一致に変え、実験を永続的なビジネス価値に変換できる。
文化はあなたの究極の優位性だ。AIツールとプラットフォームは物事をスピードアップするかもしれないが、継続的に学習し、オープンに実験し、迅速に適応する労働力がなければ、進歩は停滞する。技術はスピードを与えるが、文化がレースを完走できるかどうかを決定する。
