ダグ・スコット氏、CEO、共同創業者、Ethic | スタンフォード長期投資委員会 | 元フォーブス「30アンダー30」 | ビジネス・インサイダー「ウォール街の新星」。
AI（人工知能）は急速に、好奇心の対象から必需品へと変化しており、ウェルスマネジメント業界も例外ではない。ある調査によると、ウェルスマネジメント企業の3分の2以上がすでに何らかの形で生成AIを使用しており、これらの企業がミーティングの準備からポートフォリオ調査まであらゆることを試す中で、導入は加速し続けている。AIの最も重要な影響の1つは、導入者に時間を取り戻させることだ。
私のインタビューシリーズ「Work Ethic」でのある会話で、アダム・カッツ氏はAIを「ついに時間を発明するもの」と表現した。カッツ氏は全国規模のウェルスアドバイザリー企業のパートナーであり、20年以上にわたって超富裕層の顧客や事業創業者にアドバイスを提供してきた。彼が言及していたのは、テクノロジーが今や自動的に処理できる業務タスクの増加だ。リアルタイムで記録されるミーティングメモ、即座に要約される調査、会話が終わる前に下書きされるフォローアップなどである。
テクノロジーは常に生産性向上を約束してきた。実際には、多くのツールは労力を排除するのではなく、プロセスの別の部分に移動させたり、その形を変えたりしただけだった。電子メールはコミュニケーションを加速させたが、同時にコミュニケーションの量も増やした。コラボレーションプラットフォームは情報共有を容易にしたが、注意を要するチャネルの数も増やした。ある種の生産性のパラドックスである。
AIが異なって感じられるのは、認知を再分配し、専門家の1日を静かに消費する多くの小さな摩擦を取り除いているからだ。業界調査は、同じ機会を指摘することが増えている。ウェルスマネジメントにおけるAIに関する報告書は、反復的な管理業務の自動化により、アドバイザーが顧客と直接仕事をする時間を大幅に増やせることを指摘している。
現在、その時間は限られている。調査によると、アドバイザーは週のわずか41%を顧客や見込み客のサポートに費やし、59%の時間は管理業務、コンプライアンス、その他の顧客対応以外のタスクに費やされている。実際には、アドバイザーの1日の大半は、資料の準備、システムの操作、やり取りの記録、内部プロセスの管理に費やされ、サービスを提供する人々と直接関わることには費やされていないということだ。
このバランスにわずかな変化があるだけでも、意味のある効果が得られる可能性がある。推定では、アドバイザーが週にわずか5時間を顧客や見込み客に振り向けることができれば、その結果としてのエンゲージメントの増加が成長成果を大きく改善する可能性がある。言い換えれば、AIの真の価値は、人間の専門性を置き換えることよりも、それを解放することにあるのかもしれない。
余分な時間が業務を拡大させるとき
歴史的に、生産性向上はマクロレベルでより良い成果に即座かつ直接的に変換されることに苦労してきた。多くの場合、それらは単に追加の活動に吸収されるだけだ。
1950年代、英国の歴史家C・ノースコート・パーキンソン氏は、後にパーキンソンの法則として知られるようになったこの傾向を捉えた。それは、仕事は完了するために利用可能な時間を満たすように拡大するという観察である。これは私を含むすべてのリーダーが何度も観察してきたことだ。パーキンソン氏は当初、官僚制に関する風刺としてこのアイデアを提案し、組織内の管理業務は、実際に行う必要がある仕事の量に関係なく増加する傾向があると主張した。組織がより効率的になったり、新たな能力を獲得したりすると、ワークロードを削減するのではなく、追加のプロセス、報告、内部活動を作り出すことが多い。
多くの人にとって、AIも同じ道をたどる可能性がある。タスクが完了しやすくなると、組織内の本能は、時間の使い方を再考するのではなく、より多くのアウトプットを生み出すことになることが多い。報告が増え、ダッシュボードが増え、内部プロセスがより精巧になる。システムは速く動くが、根本的な経験はほぼ同じままだ。
より興味深い可能性は、リーダーが別の道を選ぶことだ。
重要なことに時間を再投資する
ウェルスマネジメントにおいて、この職業の真の価値は常に分析やポートフォリオ構築を超えて広がってきた。ウェルスマネジメント企業の共同創業者兼エグゼクティブチェアであるケリー・コフィー氏は、Work Ethicで話したときにこの点を明確に述べた。信頼がウェルスマネジメントの中心にあると彼女は断言した。それがなければ、他のすべては意味がない。
信頼は文脈を理解することによって構築される。顧客を動機づけるもの、彼らが検討しているトレードオフ、そして彼らの決定が人生のより広い弧にどのように結びついているか。これらの洞察は、四半期報告書にきちんと要約されることはほとんどない。
別の会話も同じアイデアを強化した。カッツ氏に仕事の倫理をどう定義するか尋ねたとき、彼の答えは驚くほどシンプルだった。結果を深く気にかけることだ。本当に気にかける人々は、時間を異なる方法で配分する。彼らはより良い質問をし、問題を理解するのにより長い時間を費やし、注意をどこに向けるべきかについてより良い決定を下す。
AIはそのような判断と配慮を再現することはできない。AIができることは、それのためのより多くの余地を作り出すことだ。
最善の行動方法
AIが時間を発明する中で、その時間が適切に振り向けられなければ、パーキンソンの法則は、それらが管理業務拡大の真空に消えることを示唆している。以下は、この問題に対処するために自分自身に問うべき有用な質問である。
規律：AIが来週私に5時間余分に与えてくれるなら、目標を前進させるためにその時間を受け取るために事前に定義した具体的な活動は何か？（ヒント：答えが5時間の内部「同期」ミーティングなら、パーキンソンの法則がおそらく勝っている。）
応用：私はAIを単にアウトプットの量を増やすために使っているのか（例：より多くの電子メール）、それとも判断の深さを増すために使っているのか（例：重要な決定）？（ヒント：ますますAIで飽和した世界では、判断の深さがより重要になる。）
効率性：今日タスクをゼロから始めるとしたら、そのタスクのどれだけが本当に人間の脳と心の最良の部分を必要とするか？（ヒント：60分のタスクに10分の真の人間的価値しか含まれていないなら、AIが加速するだけでなく排除すべき50分を見つけた可能性が高い。）
テクノロジーの主要な波はすべて、最終的にリーダーシップの難問を提示する。AIは世代的な分岐点だ。最も効果的なリーダーは、それを重要なことに注意を取り戻す機会として扱う人々である。
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