マリー・アンガー氏は、Emergenetics Internationalの最高経営責任者（CEO）である。
AI（人工知能）は、従業員の学習方法、コミュニケーション方法、働き方を再構築している。多くの人々が、迅速なコーチング、ブレインストーミング、タスクサポートのためにAIを試している一方で、その初期の好奇心の下には、しばしば厄介な疑問が潜んでいる。テクノロジーがより高性能になるにつれて、自分はどこに位置づけられるのか、という疑問だ。
CEOの約4分の3が生成AIを最優先投資事項と位置づけているが、従業員のAIリテラシー向上を支援しているのはわずか38%である。このギャップは、AI導入と組織の成功の両方に重大な課題をもたらす。テクノロジーはタスクを自動化し、洞察を引き出すことができるが、人々が日々信頼を構築し、ニュアンスを読み取り、変化と曖昧さに直面して適切な判断を下すために依存している資質を再現することはできない。
Multiverseによると、デジタル時代に成功するために必要な人間主導のスキルは13種類ある。
• 認知スキル：創造性、システム思考、分析的推論
• コミュニケーションスキル：コミュニケーションの調整、フィードバックの交換、共感的な対話
• 自己管理スキル：好奇心、適応力、細部への注意、決断力、自主的な学習
• 責任あるAIスキル：倫理的認識と文化的感受性
これらの能力は、個人がテクノロジーに置き換えられるのではなく、効果的に協働するのに役立つ。また、長期的な雇用可能性、回復力、キャリアの成長の基盤でもある。
リーダーが将来を見据えるとき、組織を再構築し、AI投資の効果を実現する機会がある。ただし、人間のチームメンバーにも投資することが条件だ。
AI・人間協働の実践例
世界中のリーダーとのコンサルティング業務において、私はしばしば、人々が実際の姿を理解していない場合、変革の実施がより困難になることを発見してきた。経営幹部は通常、変革を説明する際に俯瞰的な視点を取る。賛同を得て行動を調整するには、従業員は自分たちがどこに向かい、どのように成長できるかについて、説得力のある明確なイメージを必要とする。
Multiverseが挙げる4つの需要の高い能力を使って、人間とAIの協働が優先される場合の仕事の未来がどのようなものかを探ってみよう。
認知スキル
強力な認知スキルは、AI・人間チームの影響を最大化するために不可欠だ。なぜか。それは、人々がAIの出力にどのように関与し、解釈し、適用するかを形作るからだ。これらの能力により、個人はより優れたAIプロンプトを作成し、前提に疑問を投げかけ、AI生成の洞察を現実世界の文脈で評価できるようになる。
例えば、キャンペーンをデザインするクリエイティブディレクターを考えてみよう。彼らは意図、オーディエンス、感情を定義し、AIにコンセプトの生成を依頼するかもしれない。ディレクターは粗削りなアイデアを受け取り、一部を削除し、他を組み合わせ、顧客に関する直接的な知識でそれらを構築する。強力な人間の認知スキルと組み合わせることで、AIは生産性向上のショートカットから戦略的パートナーへと進化する。
コミュニケーションスキル
Axiosによると、非効率的なコミュニケーションは米国企業に年間2兆ドルという驚異的なコストをもたらしている。AI対応の職場では、情報やアイデアを文脈化し、効果的に位置づける個人の能力がますます重要になる。
顧客の懸念に対処するチャットボットをプログラムする技術専門家について考えてみよう。AIは、この個人が一般的な質問や課題を特定し、迅速に対応するのを支援できる。しかし、専門家が共感的で理解しやすい方法で、オーディエンスに合わせて応答を調整する能力により、やり取りは潜在的に混乱を招き役に立たないものから、快適なユーザー体験へと変わる可能性がある。
自己管理スキル
自己管理スキルにより、個人は急速に進化する職場にしばしば伴うペース、曖昧さ、認知的負荷を乗り越えることができる。例えば、データを分析し、パターンを見つけ、予測をサポートする新しいAIシステムを導入している財務アナリストを考えてみよう。おそらく、レポート生成の最初の試みは成功しないだろう。結局のところ、それは学習プロセスなのだ。
強力な自己管理スキルを持つアナリストは、好奇心を受け入れ、成功する結果を達成するために複数のアプローチをテストしながら粘り強く取り組む。個人が自分の反応を管理し、効果的に優先順位をつけ、改善に対してオープンであり続けるとき、彼らは効果的に働き、AIを生産的に使用するより良い立場にいる。
責任あるAIスキル
世界の労働者のわずか10人に1人しか、需要の高いAIスキルを持っていない。AIを倫理的に使用する能力は、これらの重要な新興スキルの1つだ。責任あるAIスキルを備えたチームメンバーは、情報源に疑問を投げかけ、バイアスを認識し、思慮深い適用を提唱する方法を知っている。
例えば、候補者をスクリーニングするためにAIツールを使用する採用担当者を想像してみよう。AIは、中断のないキャリアパスのような従来のパターンに基づいて成功を分析するかもしれないが、採用担当者はその基準がその役割にとって公平か、または必要かを評価するかもしれない。責任あるAI使用を日常的な意思決定に組み込むことで、組織は優れたパフォーマンスを発揮し、信頼を構築するAI・人間チームを創出する。
労働力のニーズを評価する
リーダーの皆さん、自身のAI統合の取り組みについて考える時間を取ってほしい。テクノロジー導入と同じくらい人間のスキルに投資しているだろうか。
そうでない場合、その理由を考えることをお勧めする。自分の動機と潜在的な盲点を認識することで、従業員育成戦略を見直すことができる。
次に、スタッフが育成すべき最も重要な人間スキルを評価し始めよう。認知、コミュニケーション、自己管理、責任あるAIスキルの4つのカテゴリーそれぞれについて、2つの要素について従業員に調査を実施する。
1. 自信：従業員に、各能力についてどの程度自信を持っているかを1から7のスケールで評価してもらう。7は専門家レベルの熟練度を表す。
2. 適用可能性：スタッフに、各能力を日常業務でどのように適用しているかを尋ね、実際の使用状況を理解する。
結果を踏まえ、リーダーはチームのニーズに合わせてトレーニングの取り組みを調整できる。
自分自身の影響範囲内から始めよう。チームミーティングで、スタッフとAIがどのように協働するかについてのビジョンを共有し、従業員にスキル構築の優先事項の1つに関連する現実世界の課題を持ち込むよう促す。潜在的な解決策を特定し、実地学習を進めるために協力する。
次に、学習・開発部門の同僚と協力する。チームの育成目標を共有し、マイクロラーニングや週次プロンプトを通じて日常業務にスキル構築を組み込む方法、および能力を高めるための予定されたトレーニングセッションについて、彼らの意見を得る。
仕事の未来は人間とAIの両方に属する
AIが仕事を加速し、拡張するにつれて、テクノロジーが公平かつ効果的に適用されることを保証するのは人間であることを忘れないでほしい。従業員がAIを代替品ではなく信頼できるパートナーとして協働できるよう準備することで、すべての人々（そして機械）が成功できる職場を育成することになる。
