シニアリーダーや経営幹部が自動化される可能性は低いものの、彼らは人間とAIの時代をナビゲートする上で手強い課題に直面している。
私たちは人工知能をテクノロジーとして語る傾向がある。より正確には、テクノロジーの束として。これは技術的には正しいが、戦略的には役に立たない。AIはツールというよりも、むしろ文脈である。それは現代のリーダーシップが行使される決定的な背景なのだ。すべての企業がそれに取り組んでいる。認めるか否かにかかわらず。すべてのリーダーは、あるいはそうあるべきなのだが、人間とAIの時代と呼ばれるものをどう切り抜けるかを考えている。
この重荷について特に目新しいことは何もない。リーダーシップは常に変化に関するものだった。あるいは、ジャンピエロ・ペトリグリエリ氏が簡潔に表現したように、リーダーシップとは「伝統との議論」である。AIは単に賭け金を引き上げるだけだ。議論は今やより速く、より複雑になり、適応よりもノスタルジアを好む人々に対してはるかに容赦がない。
残念ながら、AIとリーダーシップに関する議論がこのレベルの冷静な現実主義に達することはめったにない。代わりに、知的に都合の良い2つの極端の間を揺れ動く傾向がある。一方には、AIが私たちをより健康で、より幸せで、より生産的にするというテクノ・ユートピア的ビジョンがある。まるでレディオヘッドが歌ではなく経営マニュアルを書いたかのようだ。もう一方には、ユヴァル・ノア・ハラリ氏のような人物によって広められたディストピア的幻想があり、そこでは人間が無用な階級となり、目的を失い、大量失業か暴走した機械による絶滅を待っている。
両方の立場は奇妙なほど心地よい。ピーター・ティール氏が観察したように、極端な楽観主義と極端な悲観主義は同じ実際的効果をもたらす。それらは行動を妨げるのだ。すべてがうまくいくなら、なぜ気にする必要があるのか。すべてが運命づけられているなら、なぜ気にする必要があるのか。いずれにせよ、リーダーシップは任意のものになる。
より有用な姿勢を維持するのは難しい。懐疑的だが、皮肉ではない。楽観的だが、ナイーブではない。それはリーダーたちに包括的な物語を放棄し、代わりに一連の実践的な緊張関係に取り組むことを要求する。
第一は、導入対努力 予測可能な人間の反応は、節約された努力を再投資するのではなく、取り戻すことだ。一方、リーダーたちはその逆を好む。結果は丁寧な膠着状態であり、しばしば「変革管理」として装われる。
第二は、今や馴染み深い導入と価値のギャップである。多くの組織がAIツールを熱心に展開している。しかし、これを生産量、品質、イノベーションにおける意味のある利益に変換できた組織は少ない。生産性は、美徳のように、広く議論されるが、めったに観察されない。
第三は、拡張と自動化のジレンマである。理論的には、AIは人間の能力を拡張し、人々がより良い仕事をすることを可能にする。実際には、組織はしばしば自動化にデフォルトする。特に下位レベルの役割において。それはより速く、よりクリーンで、定量化しやすい。しかし、戦略的には近視眼的でもある。
これは第四の緊張関係につながる。エントリーレベルの仕事を排除したいという誘惑だ。短期的な利益は明白である。長期的なコストはそれほど明白ではないが、潜在的には深刻だ。ジュニアの役割がなければ、パイプラインはない。パイプラインがなければ、将来のリーダーはいない。残されるのは、テクノロジーも、最終的にはビジネスも理解していないシニア労働力だけだ。若い従業員が年長者を教育するリバースメンタリングは、進歩的な取り組みというよりも必要性のように見え始める。
第五の緊張関係はより微妙だが、おそらくより重大である。それは機械の生産性と人間の創造性の間のトレードオフに関するものだ。AIは心理学者がシステム2思考と呼ぶものに優れている。構造化された、分析的な、ルールベースの認知である。一方、人間は何十年もかけて、まさにこのタイプの思考をアウトソースしようとしてきた。私たちは、かつて知性を定義していたまさにそのプロセスを自動化することに極めて効率的になりつつある。
リスクは、機械が私たちのために考えることではなく、私たちが徐々に考えることを完全にやめることだ。デカルトの格言は更新が必要かもしれない。「我思う、ゆえに我あり」は「我あり、しかし我は本当に思わず」になるリスクがある。思考そのものが、職人的なパン作りや長距離走のようなニッチな活動になる可能性がある。
私たちの狩猟採集民の祖先はピラティスを必要としなかった。彼らの日常生活は十分な身体運動を提供し、非常にバランスの取れた食事をしていた（スタンディングデスクや1日1万歩の促しも必要なかった）。対照的に、現代人は運動を存在から排除した後、今やそれを再導入するためにお金を払っている。私たちが認知についても同じことをするのはあり得ないことではない。参加者がAIの助けなしに難しい、おそらく無意味な質問をすることを奨励される、経営幹部の「思考リトリート」を想像できる。知的なデトックスに相当するものだ。スコット・ギャロウェイ氏が生成AIを企業のオゼンピックと表現したのは半分冗談だった。
AI開発が減速したとしても、それはありそうにないが、組織は追いつくのにまだ何年も必要とするだろう。戦略、組織設計、オペレーティングモデル、そして最も重要なことに、人材システムのすべてを再考する必要がある。
人材を考えてみよう。AIは多くの領域で専門知識を商品化した。答えが普遍的にアクセス可能である場合、答えを知っていることの価値は低い。プレミアムは、より良い質問をすること、AI生成の洞察の質を評価すること、そして決定的に、他者にそれに基づいて行動するよう説得することにシフトする。AIエラーの婉曲表現は「幻覚」である。より丁寧でない用語はナンセンスだ。両者を区別することは、中核的な専門スキルになりつつある。
これは人材の終わりを示すものではない。それは単にハードルを上げるだけだ。AIが電気やWi-Fiのような商品になるにつれて、人間の能力の限界的貢献が主要な差別化要因になる。誰もが同じツールにアクセスできる場合、優位性はそれらをより優れた判断力で使用する人々に蓄積される。
では、これはリーダーシップにとって何を意味するのか。
第一に、リーダーは彼らが何をしたかではなく、何ができるかで選ばれるべきである。潜在能力は、長い間抽象的な概念として扱われてきたが、実践的な必要性になる。過去の実績は、心地よいものではあるが、急速に変化する文脈における将来の関連性への貧弱なガイドである。
第二に、重要なスキルは、AIが容易に複製できないものである。感情的知性、自己認識、好奇心、誠実さ、そして他者を理解する能力。AIはほとんど何でも説明できる。しかし、何も理解していない。リーダーは後者を行わなければならない。
第三に、変革的リーダーシップはニッチであることをやめる。それはもはや、周辺から破壊しようとする風変わりなイノベーターの領域ではない。それはベースラインになる。継続的な変化によって定義される世界では、変化を推進できないリーダーは、定義上、その役割に不適格である。
最後に、文化が真の競争優位の源として浮上する。AIが新しいインフラストラクチャである場合、文化はそのインフラストラクチャがどれだけ効果的に使用されるかを決定する人間のアルゴリズムである。人間を犠牲にして機械のために仕事を最適化する組織は、印象的な効率性と期待外れの結果を達成するだろう。テクノロジーを人間の能力と動機に合わせる組織は、より稀なもの、つまり持続的なパフォーマンスを達成するかもしれない。
要するに、AIリーダーはテクノロジストではない。未来学者でもない。彼らは、いつものように、たまたま機械を含む文脈で活動する人間性の学生である。新規性はツールにあるのではなく、それらを賢明に使用するために必要な規律にある。
しかし、賢明なリーダーがすべきように、前を見るのではなく後ろを見ることで終わろう。結局のところ、未来は頑固に観察不可能なままである。対照的に、過去は、私たちが無視するのにちょうど間に合うように再発見する習慣を持つ警告に富んでいる。
マルティン・ハイデガー氏から始めよう。彼の「テクノロジーに関する問い」についての考察は、今や抽象というよりも診断のように読める。彼の中心的な懸念は、テクノロジーが人間を圧倒することではなく、それが私たちが世界を見る方法を再形成することだった。すべてが最適化され、標準化され、抽出されるべきリソースとして扱われるとき、私たちは自然だけでなく、私たち自身もそれらの用語で見始める。違いは非効率性になる。創造性はノイズになる。判断は機能ではなくバグになる。そのような世界では、最大のリスクは機械が私たちを出し抜くことではなく、私たちが容易にシステム化できない思考を評価することをやめることだ。組織を最適化を待つシステムに還元するリーダーは、かなり効率的に、創造性を存在から排除したことを発見するかもしれない。
次にピーター・ドラッカー氏がいる。彼の率直な警告は、AI時代のためにほぼ特注されたように感じられる。まったくすべきでないことを効率的に行うほど無用なものはない。自動化の誘惑は、まさにそれが機能するからこそ抗しがたい。私たちは今や1日に何百ものプレゼンテーションを作成し、AIエージェントを展開して私たちの代わりに会議に出席させ、完全に機械によって書かれた電子メールを交換できる。これを進歩と呼ぶかもしれない。デヴィッド・グレーバー氏は別の何かと呼んだかもしれない。彼の「ブルシット経済」の概念は、怠惰についてではなかった。それは生産性として装われた低価値活動の工業化についてだった。
AIはこの現象をスケールするリスクがある。それは無意味な仕事を作り出すのではなく、それを息をのむほど効率的にすることができる。不快な含意は、生産性の向上は、基礎となる活動が行う価値がある場合にのみ価値があるということだ。そうでなければ、私たちは単に無関係性を加速しているだけだ。
これは私たちを真の価値の源に導く。定義上、テクノロジーが自動化するものは何でも商品になる。競争上の優位性は、自動化そのものにあるのではなく、人間がそれが解放する時間で何をすることを選択するかにある。ここでリーダーシップが、修辞的な装飾としてではなく、実践的な必要性として再び登場する。努力の再投資は有機的には起こらない。それは方向性、インセンティブ、そして時には「アライメント」と丁寧にラベル付けされたある程度の強制を必要とする。リーダーは、ほとんど何も厳密には必要としない世界で、何が人間の注意に値するかを決定しなければならない。
最後に、AIは予想外に効果的な診断ツールであることが証明されている。データのではなく、リーダーシップの。それは、ほとんどの経営幹部がこれまでに直面したものよりも複雑で、より曖昧で、より容赦のない課題である。それはその含意を把握するのに十分有能で、学び続けるのに十分謙虚で、進歩のための動きを誤認することなく実験するのに十分規律正しい人々に報いる。それはまた、これらのいずれでもない人々を暴露する。
耐え抜くリーダーは、最も声高な伝道者や最も洗練されたテクノロジストである可能性は低い。彼らは、ますます有能な機械の時代に人間が何のためにあるのかについて一貫した見解を保持でき、その見解を行動に変換できる人々だろう。これには、現在どのアルゴリズムも持っていない判断力、勇気、不完全性への寛容が必要である。
残りの人々は、知的な機械の時代において、最も希少なリソースはデータでも、計算能力でも、人材でさえないことに気づくかもしれない。それは、何が行う価値があるかをまだ知っているリーダーシップである。
