企業は数億ドルを投じてAIを展開しているが、導入率は頑固なまでに低いままだ。従業員はタウンホールミーティングでうなずきながらも、その後は従来のやり方に戻ってしまう。抵抗は「変革マネジメントの問題」とラベル付けされるが、まるでそのフレーズが何か有用なことを説明しているかのようだ。
サンディ・ガーバー氏は、明らかに異なる見解を持っている。Global Gurusによって世界トップクラスのコミュニケーション専門家にランク付けされ、Emotional Magnetismの著者でもある同氏は、AI展開が停滞し続けるのには、戦略資料にはめったに登場しない理由があると主張する。リーダーたちは1つの感情的動機にしか語りかけていない。1つの感情的動機にしか対処していなければ、対象者のごく一部にしか届いていないのだ。
同氏の洞察は、私が先月、アマゾンの元グローバル責任者であるリッチ・ホア氏についてフォーブスの記事で探求した内容とつながっている。ホア氏は、同社の従業員に感情的知性を備えたリーダーシップを訓練する取り組みの責任者だった。同氏は「どんなイノベーションを生み出そうとも、それを推進するのは結局人間であり、私たちは感情的な存在なのだ」と指摘した。アマゾンでは、それは感情的なつながりをイノベーションのインプットとして扱うシステム、コミュニティ、リーダーシップの習慣を構築するために何年も費やすことを意味した。ガーバー氏の研究は、それが日常的なコミュニケーションで実際にどのようなものかを示す実践的なフレームワークを提供している。
同氏のフレームワークはSAVEと呼ばれ、人々を感情的に動機づけるものについての数十年にわたる研究に基づいている。この頭字語は、Safety（安全性）、Achievement（達成）、Value（価値）、Experience（経験）の4つの基本的な感情的動機を表している。人々は人生の早い段階でこれらを発達させ、組織変革への反応を含むあらゆる職業的文脈に持ち込む。
ガーバー氏の診断は率直で、無視しがたい。ほとんどのAI展開コミュニケーションは、ほぼ完全にAchievement（「競合他社より先を行く」）とValue（「効率を改善する」）に焦点を当てている。それは、対象者の大部分を懐疑的にするか、恐れさせるかのどちらかだ。
Safetyに動機づけられた人々は考えている。AIは私を時代遅れにするのか？私の役割はまだ安全なのか？彼らは典型的なAI発表でこれらの質問への答えを聞いていない。Experienceに動機づけられた人々は別のことを尋ねている。仕事は実際にどのように感じられるのか？この旅は私とチームにとってどのようなものになるのか？彼らもまた、シグナルを受け取っていない。
「イノベーションは戦略資料の中で起きているのではない。会話の中で起きているのだ」とガーバー氏は私に語った。「そして、1つの感情的動機にしか対処していなければ、部屋の半分はすでに去っている」
問題は規模が大きくなると複雑化する。共著者のジョナサン・ブリル氏と私が著書『AI and the Octopus Organization』で主張しているように、成功するAI変革には、アーリーアダプターの分散ネットワークを構築する必要がある。つまり、ローカルで実験し、概念実証を構築し、仲間のために新しい行動をモデル化する人々だ。しかし、そのネットワークは、リーダーがさまざまな感情的気質を持つ人々とコミュニケーションできる人材を採用できる場合にのみ形成される。おそらくすでに賛同していた高エネルギーの達成志向者だけではない。
マイクロモーメントに関するガーバー氏の指摘は、ここで直接的に関連している。同氏は、タウンホールでのスピーチと廊下での会話、変革を発表することと実際に人々が新しいことを試すのに十分安全だと感じさせることの間に区別を設けている。「心理的安全性はタウンホールでは生まれない」と同氏は私に語った。「誰かが反応したときにあなたがどう応答するかで生まれるのだ」その応答、承認とリダイレクションの小さな瞬間こそが、導入が勢いを得るか、静かに消えるかの分かれ目だ。
AI展開時にSAVEフレームワークを実践で適用すると、次のようになる。
Safety（安全性）。自分が知らないことについて正直になり、知っていることについて明確にする。どの役割が本当にリスクにさらされていないのか？AIはどこで人間の判断を置き換えるのではなく補強しているのか？曖昧な安心感は、安全性に動機づけられた人々にとっては沈黙よりも悪い。リーダーが本当の不確実性を覆い隠しているとき、彼らはそれを見抜くことができる。具体性が解毒剤だ。
Achievement（達成）。これは通常、最も簡単にカバーできるものだが、ここでもフレーミングが重要だ。企業の成果だけでなく、チームレベルの勝利と認識に焦点を当てる。達成に動機づけられた人々は、自分の個人的な貢献が目に見え、評価されることを知りたいのだ。
Value（価値）。企業の効率指標を超える。従業員にとってのリターンは何か。例えば、単調な作業の削減、より速い意思決定、より高い価値のタスクのための時間の増加。CFOの視点ではなく、彼らの視点から価値方程式をフレーミングする。
Experience（経験）。これは、AI展開から最も一貫して欠けている次元であり、おそらく対処すべき最も重要なものだ。2年後、ここで働くことはどのように感じられるのか？私たちが創造しようとしている経験は何か──顧客のため、チームのため、毎日仕事をしている人々のため？ガーバー氏の例は示唆に富んでいる。同氏がアグリテックスタートアップの人材を採用していたとき、テクノロジーの説明をやめ、人々に「世界で農業がどのように創造されるかを再定義する」と伝え始めた。私たちが構築しているものから、あなたが参加するものへのフレーミングの変化は、一夜にして会話の質を変えた。
「人々は変化が困難だから抵抗しているのではない」とガーバー氏は語った。「彼らの感情が対処されていないから抵抗しているのだ。それが安全で、意味があり、達成可能で、自分自身をその中に見ることができるものでなければ、人々は賛同しない」
競争上の意味合いは、見かけよりも鋭い。AI能力がますます商品化されるにつれて、差別化要因は導入速度と人間の応用になる。そして、その両方は技術ではなく文化の関数だ。今、感情的な質問に答える企業は、時間とともに複利的に増大する先行優位性を持つことになる。
アマゾンはその優位性を意図的に構築した。ほとんどの企業は、それをまだオプションとして扱っている。
