人間のマネジメントは時に混沌としがちだが、AIはそれより良いのだろうか。AIエージェントは出世のために政治的に立ち回ることはしない。求められたことを実行し、成果物を出し続ける。管理される側にもなれるし、管理する側にもなれる。しかし、今日そして明日の組織において意思決定や相互作用を形づくる「社内政治」の性質まで変えるのか。いずれ分かるだろう。
AIは特定の状況において管理職的な役割を担う準備ができているのかもしれない。だが、労働者に対してどれほど公正でいられるのかについては、ウォートン・スクールの最近の研究が示唆するように、まだ結論が出ていない。たとえばライドシェアのドライバーに対してはうまく機能しているようだ。一方で、アルゴリズムによって管理される倉庫労働では、人間の管理者が持つ共感力がないまま、労働者が肉体的・精神的限界まで追い込まれることが少なくない。
多くの場合、人間の管理職はAIエージェントの「艦隊」を管理する立場に置かれるかもしれない。ただし、とりわけこの新しいマネジメント領域には未知が多く、管理に消極的だと表明する人も多い。自律的、あるいは半自律的なエージェントを管理する経験は、まだあまりに新しい。
しかし最終的には、AI管理者やAIエージェントは、人間の管理者がしばしば政治的なポーズに絡め取られるような欠点なく、整然と運用できるようになるのだろうか。
人間のマネジメントの紆余曲折を考えてみよう。ある匿名の企業IT部門責任者が最近、告白の形で、IT部門を回すのに本当に必要なものを示唆した。要するに、1%が熟達で、99%が政治だという。投稿の作者が実在するかは確かではないが、仕事で成功するための彼らの主張は広く共感を呼んでいる。そこでは、たとえば「以前はテクノロジーに情熱を注いでいた。今はテクノロジーの皮をかぶった政治に情熱を注いでいる。以前は問題を解決していた。今は認識を管理している」といった、社内の「暗黙の走行ルール」が語られる。
戦略的な無能さの演出も、その政治ゲームの一部だ。全従業員のノートパソコンに生産性監視ソフトウェアを導入するよう求められた際、この匿名の幹部は「法務レビュー、プライバシー影響評価、労働組合への通知が必要で、おそらく6〜7カ月の導入期間がかかる」と主張して断った。本当のところは、「自分を徹底的かつコンプライアンス順守に見せながら、全従業員を監視から守りたかった」のだと、この幹部は認めている。
この匿名CIOは、自身の成功が「経営の言葉で語ること──ROI、戦略との整合、事業インパクト。技術的な意思決定を事業判断のように聞こえる形にすること。予算を握る人々と関係を築くこと。あからさまにならないようにしつつ、戦略的に手柄を取ること」によって築かれたと語る。
示唆的なのは、これはテクノロジーやAIの話ではないという点だ。人から最良を引き出し、仕事を楽しめるよう手助けする方法を知ることが本質である。私は経営層や管理職に対し、AIがどれほど導入されようとも通用し続ける「暗黙のルール」の浸透度について話を聞いたが、匿名CIOほどのシニシズムは見られなかった。
以下は彼らの助言であり、同時にAIエージェントがその役割を果たせるかどうかを問う質問でもある。
「ノー」と言えるようになる：「隠れたルールのひとつは、『イエス』と言うことよりも『ノー』と言うことのほうが実は重要だということだ」と、起業家でWilbur Labsの共同創業者であるPhil Santoroは述べる。「スタートアップでも、あらゆる高成長部門でも、生産的な仕事に見えて実はノイズにすぎない依頼が絶え間なく飛び込んでくる。私たちはスタジオのハンドブックにこれを書き込んだ。容赦なく注意散漫をふるい落とすことこそが、チームの時間を高インパクトの仕事のために守る唯一の方法だからだ」
AIエージェントは「ノー」と言うことを学べるのか。価値のある仕事とノイズを切り分けられるのか。
目的を持って称賛する：「私が学んだ内側のルールのひとつは、称賛は思慮深く用いれば強力なリーダーシップツールになるということだ」と、Indeedのシニア・データエンジニアリング・マネジャーであるTom Thomasは述べる。「よくやった仕事への心からの評価は、信頼と動機づけを築く。マーク・トウェインはかつて『良い褒め言葉があれば2カ月生きられる』と言った」一方で、リーダーは適切なバランスを取らなければならないともThomasは付け加える。「称賛は、より高い基準を促すべきであって、凡庸で十分だという合図であってはならない。評価が成長への明確な期待と組み合わされると、チームは飢えを保ち、より高みを目指す」
AIエージェントは好意的な言葉を述べることはできる。しかし、心からの称賛を届けられるのか。課題や状況にふさわしい文脈の中に称賛を収めておけるのか。
予算決定をオープンにする：「オーナーシップと成功の共有という意識を植え付けることで、チームは一貫して役割の枠を超えて考えるようになる。その結果、インフラやコンピューティングコストを下げる建設的な解決策につながることが多い」とThomasは述べる。
予算に関する別の教訓としてSantoroは、「品質に影響を与えずに間接費を削減できる機会を見つけるため、毎月ボトムアップの支出レビューを促す」ことを挙げた。「明細をダウンロードし、使われなくなったソフトウェアやサービスを見つけるために1行ずつ確認するのだ」
確かにAIエージェントは、警告を出したり、プロジェクトや購入が予算超過しそうかを予測したりできる。だが、予算要件を適切な見取り図の中に位置づけられるのか。資金を別の優先事項へ振り向けられるのか。
真正である：「私が学んだ隠れたルールのひとつは、真正性が成長とパフォーマンスを駆動するということだ」と、AteraのCEO兼共同創業者であるGil Pekelmanは述べる。「Ateraを始めたとき、私たちは問うた。チームは楽しめているか、会社とチームは成長しているか。これらが、あらゆる意思決定、採用、行動を導いている。人々が自分の本当の姿や疑問を安心して持ち込めると感じてはじめて、チームは繁栄できる。判断されることへの恐れは、イノベーションと進歩を抑え込む」
人々は、AIエージェントに対して自分の本当の姿や疑問をさらけ出すことに安心感を持てるだろうか。
階層を気にせず、強いチームをつくる：「階層ではなく、自分たちの能力に焦点を当てよ」と、SkillsoftのCIOであるOrla Dalyは助言する。「高い成果を出すチームは、スキル、判断、適応力に依存している。適切な人材の組み合わせをつくり、オーナーシップを与え、好奇心と協働を育てる。仕事の現場に近いところにとどまり、方向性を示し、専門家が解決策を形づくれるようにする。これは、チームメンバーがAIをツールとして活用し、より大きなインパクトを生み出す文脈において、とりわけ重要である」
AIエージェントは、好奇心と協働を育みながら有効なチームを構築できるのか。
指標だけでなく変革を探す：「Microsoftは30万人の従業員を調査し、80%が3週間後にAIツールの使用をやめたことを見いだした」と、ExpereoのCIOであるJean-Philippe Avelangeは語る。「ツールが失敗したからではない。テクノロジーができることと、人々が実際に成し遂げられることの間に能力ギャップがあるからだ。私たちが受け継いできた測定フレームワークは、いま私たちが進めている変革の仕事のために設計されたものではないことが多い」このギャップは測りにくい、と彼は付け加える。「『以前は解けなかった問題を、何人が解けるようになったか』は、報告しやすい指標にはなりにくい。だから私たちは、測れるものに自然と引き寄せられる。ログイン数、クリック数、席数といったものだ」
「私にとってより有効だったのは、活動と並行して能力を測ろうとすることだ。人々が新しい問題を解いている兆し、自分の仕事を自動化している兆し、より効果的になっている兆しを探す。より雑然としていて定量化しにくいが、実際の変革にはより近い」
AIエージェントは、指標の達成を超えて目を向け、進行中の変革の度合いを理解できるのか。
