マット・ポープセル博士は、Predictive Indexの副社長であり、『Expand the Circle』の著者、「Lead the People」のホストである。
Predictive Indexのチームは「2025年AI at Work調査」のため、米国の専門職1000人を対象にAI技術に対する本音を調査した。大多数（81%）がAIに対して楽観的だと回答した。次に、人事部門がAIを公平に管理することを信頼しているかと尋ねたところ、70%が「いいえ」と答えた。この信頼のギャップが、2026年のAI変革を定義することになるだろう。
今後数カ月間で、繁栄する組織と分断される組織を分ける2つの特定の要因がある。一方では、AIに人間の行動を理解させる方法を教える人事担当者が不可欠な存在となる。他方では、AIを技術的な展開として扱うリーダーは、チームを分断することになる。それは大きな音を立てて即座に起こるわけではないが、必然的に起こる。
これらの力は互いに影響し合う。AI導入は、コミュニケーションの崩壊、信頼の欠如、リーダーシップが実際の働き方をいかに無視しているかといった組織的問題を露呈させる可能性がある。これらのギャップを埋める唯一の方法は、技術ではなく人を中心に据えることだ。
これら2つの変化を理解し、習得する企業は、競合他社を大きく引き離すことになるだろう。
人事部門は「AIウィスパラー」にならなければならない
2人の人間が意見の相違に陥った場合、彼らは自然に社会的な合図やボディランゲージを読み取り、行動を調整して解決策に到達できる。しかし、AIエージェントは誰かが教えない限り、それができない。性格の違いやチームのダイナミクスに関するトレーニングがなければ、これらのツールは問題を解決するどころか、問題を生み出してしまう可能性がある。
AIエージェントが2人の異なるチームメンバーと作業しているとしよう。1人目は細部にこだわるタイプで、何かを進める前に明確な構造を必要とする。2人目は実験を好み、進めながら物事を理解していくタイプだ。エージェントがスピードの最適化しか知らない場合、1人目には速く動きすぎてフラストレーションを与え、2人目には質問が多すぎて退屈させてしまう。つまり、どちらも仕事を完了するために必要なものを得られないということだ。
人事リーダーとして、私たちはしばしば行動データを使用して人間がより良く協働できるよう問題を解決している。同じアプローチが、AIエージェントを統合するための取扱説明書になり得る。2026年には、先進的な人事チームが行動プロファイル、コミュニケーションの好み、文化的背景を使用して、組織のAIシステムをトレーニングするようになるだろう。これにより、これらのツールが職場の機能不全を軽減し、生産性をサポートすることが保証される。AIがサービスを提供する人々を理解すれば、生産性とエンゲージメントが向上する。この橋渡しがなければ、AIはフラストレーションを増幅させる。
さらに重要なことに、この人間とAIの橋渡しを習得する人事担当者は、自らの専門知識を拡大し、より価値ある存在になることができる。
リーダーはAIを人材変革として扱わなければならない
AIが職場に導入されると、人々が協働する方法における既存の弱点がすべて露呈される可能性がある。それを鏡のようなものだと考えてほしい。AIが人間的側面を考慮せずに導入されると、常に存在していたコミュニケーションの崩壊、信頼のギャップ、リーダーシップの不一致が明らかになる。
私たちの調査結果は、この点について光を当てている。従業員の71%が職場でAIについて話し合うことに抵抗がないと感じている一方で、自分の意見が実際にAI導入の意思決定に使用されていると信じているのは半数未満だった。あまりにも多くの場合、企業は従業員のフィードバックを求めながら、その会話がなかったかのように意思決定を行っている。この「尋ねること」と「行動すること」のギャップは、AIのせいではない。技術は単にそれを無視できないものにしているだけだ。
チームの効果性に対する真の脅威は、導入を技術的な展開として扱い、人材変革として扱わないリーダーである。どのツールを購入するかだけに焦点を当てると、実際に仕事を機能させるもの、つまり信頼、心理的安全性、関係性を忘れてしまう。AI導入への人間中心のアプローチは、傾聴から始まる。例えば、私たちの調査によると、従業員の68%が、変革期における雇用保証、昇進、その他のサポートよりもAIトレーニングを望んでいる。彼らは安心させられるよりも、装備されることを望んでいる。なぜなら、関連性を保つためのスキルがなければ、約束は空虚に響くからだ。
もちろん、トレーニングだけでは信頼のギャップを埋めることはできない。組織には、異なる人々が変化を異なる方法で処理することを理解し、それに応じてAI展開を設計するリーダーが必要だ。一部の従業員は実験するための早期アクセスを望む。他の従業員は段階的なガイダンスと適応する時間を必要とする。行動データは、これらの好みが摩擦点になる前に明らかにする。これらの洞察を使用してAI統合をパーソナライズする企業は、人々が独自に仕事にアプローチする方法を尊重していることを証明する。
2026年には、これらの力が収束し、企業のAI導入が成功するかどうかに影響を与えるだろう。人事部門がAIに場の空気を読み、適応するよう教えるのであれば、リーダーは自社の人材を理解し、彼らの異なる働き方を理解し、それらのスタイルを尊重する文化を創造しなければならない。企業が今後数年間で繁栄したいのであれば、従業員はリーダーシップが技術ではなく自分たちを第一に考えていると信じなければならない。
