現在、多くのリーダーは、共に働く人々への質問の仕方よりも、AIへのプロンプトの仕方により多くの思考を注いでいる。リーダーたちは、不明確なプロンプトが時間の無駄になるため、テクノロジーから何を得たいかを考えるよう教えられてきた。多くの人が見落としているのは、同じ原則が人にも当てはまるということだ。従業員への質問に同じレベルの思考を注ぐことで、彼らの最高の能力を引き出すことができる。AIの使用が増えるにつれ、リーダーがかつて従業員に尋ねていた質問の多くが、今ではテクノロジーに向けられるようになった。これは問題である。なぜなら、従業員が決定はすでに下されており、仕事は単にそれを実行することだと感じると、彼らは発言をやめ、仕事とのつながりを感じなくなるからだ。リーダーの視点からは、少なくともしばらくの間は、すべてが生産的に見える可能性がある。しかし、人々が自分がなぜそこにいるのか疑問に思い始めると、誰かが退職したときにリーダーはしばしば驚くことになる。
AIプロンプト講座がリーダーに実際に教えていること
AIプロンプト講座は、リーダーに質問をすることに多くの思考を注ぐよう教えている。彼らは、一文字も入力する前に、どのような出力が欲しいのか、誰がそれを使うのか、なぜそれが重要なのかを考えるよう促される。その結果、リーダーが質問する前に時間をかけて考えたため、焦点が絞られたものになる。残念ながら、リーダーが従業員に向かって、実際に求める成果を形作る質問をするとき、同じレベルの準備が行われることはほとんどない。たとえそれらの会話が、テクノロジーによって生成されるものよりもはるかに大きな影響を及ぼすことが多いにもかかわらず、である。
リーダーが人々に最良の質問をするのをやめた理由
それほど昔ではない時代、リーダーは思考のために、単なるフォローアップや最終的な実行のためだけでなく、人々に大きく依存していた。経験と判断が重要だったため、質問はチームに持ち込まれた。テクノロジーがより速く、より使いやすくなるにつれ、それは変化した。多くのリーダーは今、複雑な質問に対してAIに頼る。なぜなら、それが効率的で予測可能に感じられるからだ。一方、従業員は、すでに決定された計画を実行するために、後になってから呼ばれるだけになった。時間の経過とともに、人々は関与していないと感じ、はるかに役に立たないと感じるようになる。それは通常、リーダーがエンゲージメントの問題に気づくずっと前に、好奇心が薄れるときである。
ほとんどのリーダーは、チームを思考や意思決定から排除しようとしているわけではない。従業員と同様に、彼らは職場での最新の進歩に遅れないようにする必要性を感じている。AIは答えを提供し、時間が限られているときには、それがより簡単に感じられる。時間の経過とともに、その利便性が彼らの習慣を変える。彼らは、人々を二の次にして、まずテクノロジーで問題を解決し始める。その順序がエンゲージメントとオーナーシップにどのように影響するかを完全には理解していない。
この変化の影響を見つけにくくしているのは、パフォーマンスがしばらくの間安定していることが多いということだ。しかし、従業員の視点からは、自分の意見が重要ではないという感覚が積み重なり、エンゲージメントの低下、フラストレーション、または自分の洞察が評価される仕事を探す決断につながる。
リーダーが結果を目にする場所
リーダーは、エンゲージメント低下の初期兆候を、それが何であるかを理解せずに目にすることが多い。質問が少なくなるため、会議はより速く進む。人々が素早く同意して先に進むため、決定には議論が少なくなることが多い。外から見ると、これは一致や効率のように見える可能性がある。
従業員の視点からは、何か違うことが起こっている。人々が早い段階で洞察を提供するよう求められなくなると、彼らは自分の役割が貢献することではなく実行することだと学ぶ。彼らは指示されるのを待ち、直接招待されない限りアイデアを提供するのをやめる。彼らは懸念を後で、あるいは全く共有しない。これは、決定がどのように下されているかへの反応である。
これが、優秀な従業員が退職したときにリーダーがしばしば驚く理由である。締め切りが守られているため、業績評価はまだ良好に見えるかもしれない。しかし、努力と意味のつながりは弱まっている。エンゲージメントの低下が目に見えるようになる頃には、人々はすでに自分の洞察がもはや必要とされていないと判断している。
リーダーがAIプロンプトの規律を人々に適用する方法
リーダーは、AIにプロンプトを出すときに使うのと同じレベルの思考を、チームとの会話に持ち込むことができる。しかし、それにはテクノロジーと同じくらい人々に対して意図的である必要がある。人間の判断、文脈、経験は依然として重要であり、どのシステムもそれを置き換えることはできない。リーダーが思慮深く、オープンエンドな質問をし、制約を説明し、達成しようとしていることを共有すると、従業員は自分の意見が実際に重要であると感じる可能性がはるかに高くなる。
これは、テクノロジーが過度に使用されているか、十分に使用されていない場合に特に重要になる。AIのようなシステムへの過度の依存は、人々が自分自身の判断を疑うようになる可能性があり、一方で限定的な使用はフラストレーションと非効率を生み出す。どちらの場合も、従業員がプロセスにおけるオーナーシップを感じなくなるため、好奇心は縮小する。好奇心は、人々が推論を必要とする仕事の部分に招き入れられ、決定がすでに設定された後ではなく、テクノロジーと並んでアイデアを探求するよう奨励されるときに成長する。
リーダーができる実用的な変化の1つは、AIに頼る前に一時停止し、特に質問が優先順位、トレードオフ、または長期的な方向性に関わる場合、人がまず思考の一部であるべきかどうかを検討することだ。何を解決する必要があるか、そして彼らの意見が結果にどのように影響を与える可能性があるかを説明することで、従業員を早期に含めることは、人々が単にそれを実行する責任を負うのではなく、仕事に関与し続けるのに役立つ。
リーダーはまた、従業員の意見が本当に重要かどうかについて正直である必要がある。人々は、質問が形式的なものとして尋ねられているときを素早く認識する。リーダーがフィードバックがどのように使用されるかを説明し、それを実行すると、会話は価値があると感じられ、好奇心は生き続ける。
最後に、テクノロジーがプロセスにどのように適合するかを明確にすることは、従業員がAIを自分たちを置き換えることができるものではなく、ツールとして見るのに役立つ。ほとんどの人は、AIが職場でより一般的になっていることを認識している。リーダーは、テクノロジーが決定にどのように含まれたか、そして従業員がプロセスのどこで重要な役割を果たしたかを説明することで、彼らがより快適に感じ、信頼を構築するのを助けることができる。
リーダーの注意が人々が留まるか去るかを決定する理由
従業員のための質問を組み立てるよりも、AIのためのプロンプトを洗練することに多くの時間を費やすリーダーは、その選択の影響に注意を払いたいと思うかもしれない。彼らが焦点と好奇心を人々に向け直すと、エンゲージメントとイノベーションが改善される可能性がある。従業員は、考えるよう求められ、会話に招き入れられ、テクノロジーが置き換えることのできない方法で貢献することを信頼されるとき、留まる可能性が高くなる。
