現在、あらゆる組織が、スピード、効率性、規模の拡大を約束する同じAI（人工知能）技術、プラットフォーム、ツールにアクセスできる。この現実こそが、AI自体がもはや差別化要因ではない理由だ。差別化要因は人間の判断力である。2025年版リンクトイン職場学習レポートによると、学習・能力開発の専門家の91%が、AIが成長を続ける中でも人間のスキルがこれまで以上に重要だと述べている。しかし、多くの組織は依然としてこれらのスキルを戦略的なものではなく「ソフトスキル」として扱っており、これがツールと判断力の間のギャップが拡大し続けている理由の説明となる。私は最近、PwC USの最高人事・インクルージョン責任者であるヨランダ・シールズ＝コフィールド氏との対話でこの点について議論した。同氏は、組織は健全な意思決定を推進する人間のスキルを失うことなくAIを統合しなければならないという見解を共有した。AIは進化し続けているが、意思決定は依然として人々がそれを使用する際の思考方法に依存している。
AIが組織に人間のスキルの再学習を強いている理由
AIはデータを分析し、シナリオを生成し、リスクを表面化できるが、特定の状況で何が最も重要かを決定することはできない。その責任は依然として人間に属している。AIは今後も仕事の未来を形作り続けるが、AIの学習に過度に焦点を当て、人間のスキルの構築に十分な注意を払わない組織は不利な立場に置かれるだろう。
シールズ＝コフィールド氏との対話で、同氏はAIスキルと傾聴、共感、批判的思考などの人間のスキルを意図的に組み合わせることが、人々の仕事へのアプローチをどのように変えるかを強調した。同氏は、PwCではこれらのスキルが孤立してではなく一緒に開発されていることを共有した。これが重要なのは、人々がAIを単独で学習すると、それを答えを出す機械として扱う傾向があるためだ。人間のスキルがそれと並行して開発されると、人々は出力に疑問を持ち、違和感を感じるものに気づき、行動する前に意思決定の影響を考慮する可能性が高くなる。
AI時代の学習機敏性を重視した採用、固定的な役割ではなく
同氏はまた、AIがいかに急速に役割を再形成しているかを共有した。今日誰かが採用される仕事は、わずか数年後には大きく異なって見える可能性があり、これは組織が人材についてどのように考えるべきかを変える。
最も価値のある採用は、AIについてすでにすべてを知っている人ではない。学び続ける意欲のある人だ。研究は一貫して、学習機敏性と知的好奇心が狭い専門知識よりも長期的なパフォーマンスをよりよく予測することを示している。質問をし、フィードバックを求め、経験を振り返る人々は、仕事が変化し続ける中でより効果的に適応する傾向がある。
AI世界でも「まず傾聴する」ことが重要な理由
リーダーがまず傾聴すると、人々は懸念をより早く提起する。リーダーが解決策を急ぐと、好奇心は薄れる。傾聴はより良い質問のための空間を作り、AIモデルが単独では生み出さない洞察を表面化させる。また、人々が行動する前に一時停止することを奨励するため、意思決定におけるAIの使用方法も改善する。
シールズ＝コフィールド氏は、特にAI出力を解釈する際の一時停止の重要性を強調した。同氏は、PwCがデータに基づいて行動する前に、従業員が判断力、共感、好奇心を適用することをどのように奨励しているかを説明した。一時停止する時間を取ることで、人々は影響、意図しない結果、長期的な効果を考慮することができ、あまりにも迅速に反応することを避けられる。
恐怖を減らすことがAIへの信頼構築の第一歩
恐怖は私たちの議論で繰り返し出てきた。シールズ＝コフィールド氏は、恐怖が効果的なAI使用に対する最大の障害の1つであることを明確にした。人々がAIがどのように機能するか不確かであったり、それが自分の役割にとって何を意味するかを心配したりすると、好奇心は低下し、実験は遅くなる。
同氏は、PwCが早期にAIツールへの広範なアクセスに焦点を当てた理由の1つは、技術を正常化し、不安を軽減することだったと説明した。目標は、全員を技術者に変えることではなかった。人々が十分に快適に感じて関与し、探索し、より良い質問をすることを支援することだった。恐怖が減少すると、人々は学習により開放的になり、AIの使用方法についてより思慮深くなる。
AI環境で実務を通じた学習がより重要な理由
私たちの議論は、人々が実際にこれらのスキルをどのように構築するかにも焦点を当てた。正式なトレーニングが役割を果たす一方で、シールズ＝コフィールド氏は、PwCでのほとんどの学習は依然として仕事の流れの中で起こることを強調した。
同氏は、彼らが実際の仕事と並行して学習する日々の機会を創出する強力な見習いモデルを提供していることを説明した。彼らは、他の誰かがタスクを実行するのを見ることよりも、問題を一緒に解決し、リアルタイムでAIツールを使用し、意思決定が起こる際にそれについて話し合うことに焦点を当てている。リーダーは、その場でコーチングし、質問をし、事後に結果を評価するだけでなく、健全な判断を強化することが期待されている。このアプローチは、実際の経験を通じて批判的思考、共感、判断力を強化しながら、AIへの信頼を構築する。
組織がAI世界で自分たちが何者であるかを明確にしなければならない理由
シールズ＝コフィールド氏は、一部の組織がAIが広く使用されているという理由だけで、自らをテクノロジー企業として再定義するプレッシャーを感じていると指摘した。同氏はその衝動に対して警告した。組織には、AIが到来したときに消えなかった中核的な強み、方法、問題解決の方法がある。課題は、これらの強みを放棄することではなく、AIがそれらをどのようにサポートするかを決定することだ。
組織が自分たちが何者であり、どのように価値を創造するかを明確にすると、AIは推進力ではなく実現要因として機能する。その明確さは、人々が判断を適用し、トレードオフを検討し、目的を希釈するのではなく強化する方法でテクノロジーを使用するのに役立つ。
リーダーがAIを使用しながら成長を可能にする方法
AIは進化し続け、すべての組織が何らかの形でそれを使用するだろう。組織を分けるのは、人々がそれを使用する際にどのように考えるかだ。シールズ＝コフィールド氏が明確にしたように、AIは判断を置き換えるのではなく、成長をサポートすべきだ。成功する組織は、新しいツールを採用しながら人間性を保護する組織だろう。人間のスキルは、AI駆動の世界で組織が必要とする最も重要なスキルであり、毎日意図的に強化されなければならない。それは、リーダーが今行っている最も重要な仕事かもしれない。
