C200メンバー、ファラー・ラカニ氏による寄稿
今日の企業リーダーは、高まる緊張に直面している。AIは大幅な生産性向上を約束するが、多くの組織は、その向上が人材をどのように再編するのか、まだ確信を持てていない。
1世紀以上にわたり、人材戦略は馴染みのある公式に従ってきた。人を雇い、チームに編成し、業績を管理して収益成果を推進する。テクノロジーが進化し、ハイブリッドワークモデルが登場しても、仕事の組織化の基本構造はほぼそのままだった。
AIはその構造を変え始めている。ソフトウェア開発とコーディングを改善する社内ツールとして始まったものは、すぐに執筆、調査、分析のための消費者向けツールへと拡大した。今日、AIは企業内でより広範な段階に入りつつあり、仕事そのものの組織化と実行方法に影響を与え始めている。
AIを拡大しようとする組織全体で、変革管理がしばしば成功の最も重要な決定要因となっている。しかし、多くの企業は依然としてAIを主にソフトウェアとして扱っており、仕事の進め方に関する戦略的触媒としては扱っていない。経済協力開発機構（OECD）の調査によると、すでに大規模にAIを展開している組織は、ソフトウェア開発、カスタマーサポート、調査などの分野で20〜30%の生産性向上を実現している。
最高経営責任者（CEO）と取締役会は今、AI主導の生産性向上を獲得しながら、大規模な人員削減に関する現実的な懸念に対処するために、人材戦略を再考しなければならない。
人員削減の物語は本当のストーリーを見逃している
テクノロジーと金融における最近の人員削減の波は、AIが労働者を置き換えているという馴染みのある物語を強化してきた。しかし、現実はより微妙である。今日、雇用を削減している企業の多くは、パンデミック期の成長サイクル中に過剰採用した同じ組織である。同時に、これらの同じ企業はAIインフラと自動化に多額の投資を行っている。
私はAWSでこれを直接目にした。当社はAnthropicの初期投資家であり、独自のチップの構築を開始し、データセンターへの投資を大幅に拡大した。私たちが目撃しているのは、労働力の消滅ではなく、構造的なリセットである。
歴史的に、電気からインターネットに至るまで、あらゆる主要な生産性テクノロジーは、同様の雇用喪失の恐怖を引き起こしてきた。しかし、これらのテクノロジーは最終的に、排除したよりも多くの経済的機会を創出した。AIも同じパターンをたどる可能性が高いが、仕事を再編する方法は大きく異なるかもしれない。
仕事は破壊されているのではなく、分解されている
組織内で起こっているより深い変革は、雇用の排除ではなく、雇用の分解である。役割を個々のタスクに分解し、それらのタスクを人間と機械の間で再配分することだ。
今日のAIシステムは、適切なガードレールが設置されていれば、大規模なデータ処理、ドラフト生成、調査統合、反復的な意思決定ワークフローをますます処理できるようになっている。一方、人間は、戦略的判断、創造的問題解決、監視、収益に大きな影響を与える複雑な意思決定により集中している。
正しく実装されれば、AI変革は単に従業員の時間を解放して、人々がより多くのタスクを引き受けられるようにするだけではない。この方法で成功を測定する組織は、仕事の進め方を根本的に再設計することなく、活動を自動化している。労働の分業が思慮深く再設計されると、生産量が増加し、意思決定サイクルが加速する。AIは仕事を排除しているのではない。アイデアから実行までの時間を圧縮しているのだ。
「ハイブリッド」労働力の再考
AIを拡大した組織では、AIはますますデジタル労働力レイヤーとして機能している。このレイヤーは、反復可能なワークフローを実行し、分析を生成し、タスクを調整し、意思決定を強化できる。
これらは未来的な野心ではない。私たちの多くは現在、リアルタイム情報を提供するシステムに支えられて、人間のチームと並んで複数のAI対応エージェントを管理している。リーダーシップの課題は、マネージャーが3つの貢献者グループを監督し始めていることを認識することだ。人間の従業員、認知作業を実行するAIエージェント、運用プロセスを処理する自動化システムである。
これは、今日この仕事をしている人々が組織を去る必要があるという意味ではない。彼らの役割が進化し、新しいスキルが必要になるという意味だ。経営幹部は、人間とマシンシステム全体で能力をますます調整する必要がある。AI時代において、成功する企業は必ずしも最大の労働力を持つ企業ではない。従業員1人当たりの最大のレバレッジを持つ企業である。
スキルアップの必須事項
世界経済フォーラムの「仕事の未来レポート」によると、既存のスキルセットの約39%が、主にAIと自動化テクノロジーの採用により、2025年から2030年の間に変革されるか、時代遅れになると予想されている。企業にとって、これは労働力の変革を、スキルアップと再教育への多額の投資と組み合わせる必要があることを意味する。
今日、組織内の多くのAI教育プログラムは、従業員に特定のツールの使用方法を教えたり、ツールの使用に関するフィードバックを提供したりすることに限定されている。企業は代わりに、従業員がAI支援ワークフローがどのようなものか、データリテラシーとは何を意味するのか、自動化されたプロセスを効果的に監視する方法を理解するのに役立つプログラムを構築する必要がある。従業員はまた、ビジネスワークフロー内で動作する複数のAIエージェントを管理および監督するためのベストプラクティスを学ぶ必要がある。これらの能力は、短いトレーニングモジュールを通じて単純に追加することはできない。企業固有の運用上のニュアンスとビジネスコンテキストを中心に構築されたプログラムを通じて開発する必要がある。
この再教育は労働力レベルで止まらない。経営幹部と取締役会のメンバーも、AIガバナンスを監督し、リスクを管理し、収益成長をますます推進するエージェントシステムを評価する方法を理解する必要がある。AI時代における最大のリスクの1つは、従業員が十分に迅速に学習できないことではなく、リーダーシップが展開しているテクノロジーに追いつけないことかもしれない。
学習文化の構築
企業内で仕事の進め方における大きな変化は、組織がプロセスだけでなく、従業員がどのように協力し、学習し、適応するかを再考することを要求してきた。AIの継続的な進歩も例外ではない。
真の差別化要因は、組織が従業員を、以前は人間の専門知識を必要としたタスクを実行できるシステムと並んで働けるようにする方法である。リーダーがAIを純粋に生産性ツールまたはコスト削減戦略として位置づける場合、この移行は不確実性を生み出す可能性がある。成功する組織は、AIを人間の能力の代替ではなく、力の乗数として位置づける傾向がある。
この区別は、従業員がAIが自分の仕事を置き換えることを示唆する見出しに常にさらされている環境において重要である。人々がAIが仕事を排除するのではなく強化することを意図していることを理解すると、採用が加速し、イノベーションがしばしば続く。その意味で、企業がAI時代に行うことができる最も重要な投資は、テクノロジーインフラだけではないかもしれない。AIを責任を持って、創造的に、大規模に使用できる組織文化を構築することかもしれない。
私たちはまだAIテクノロジーの開発の初期段階にあり、企業全体でAIを拡大することで何が達成できるかを理解し始めたばかりである。AIは人間の判断を置き換えたり、人間の才能の必要性を排除したりすることはない。代わりに、人間の努力を最高価値の仕事にシフトさせる。それに応じて人材戦略を適応させる組織は、生産性と成長の次の波を解き放つ最良の位置にある。
C200メンバーのファラー・ラカニ氏は、グローバルなテクノロジーおよび金融サービス事業全体でAI対応変革を20年以上主導してきた経営幹部レベルの成長・戦略担当役員である。ファラー氏は、テクノロジーリーダーシップ、企業構築の経験、深い財務規律のまれな組み合わせをもたらす。現在、ウーバーで戦略・計画・オペレーション担当マネージングディレクターを務め、B2B企業全体の収益戦略を監督している。以前は、Amazon Web Servicesでグローバル営業戦略・オペレーション責任者を務めた。キャリアの初期には、JPモルガンで金融サービス投資銀行家として10年間を過ごし、M&A、資本戦略、企業成長に関してCEOと取締役会の信頼できるアドバイザーを務めた。
