多くの取締役会において、AIは今や定例の議題となっている。取締役たちはユースケースを検討し、最新情報を聞いているが、より重要な問いは、AIが彼らに評価を求められる意思決定をどのように形成しているか、そしてそれがガバナンスにとって何を意味するかである。
業界全体で導入が加速する中、AIは戦略、業務、リスクに組み込まれつつある。しかし、ガバナンスはまだ追いついていない。調査によると、完全に実装されたAIガバナンスプログラムを持つ組織は約4分の1にすぎない。
取締役会は依然として、提案の評価、リスクの査定、方向性の承認に責任を負っている。変わったのは、それを効果的に実行するために必要な洞察のレベルである。
ガバナンスは伝統的に、最終提案とそれを裏付ける分析の検討に焦点を当ててきた。今日、そのアプローチはさらに踏み込む必要がある。取締役は、意思決定がどのように形成されるかを理解する必要がある。
ガバナンスに必要なのは構造ではなく可視性
取締役会は、効果的に業務を遂行するために構造に依存している。議題、事前配布資料、正式なプロセスが規律を生み出し、情報に基づいた議論を支援し、説明責任を確保する。しかし、この構造は情報を整理するために設計されたものであり、その情報がどのように作成されたかを明らかにするためのものではない。
分析がプロセスの早い段階で形成される場合、取締役会は明確で十分に裏付けられた提案を受け取る可能性があるが、その背後にあるインプット、前提、トレードオフについての完全な文脈は得られない。ここでガバナンスが機能不全に陥り始める。問題は資料の質ではなく、結論に至った経緯についての洞察のレベルにある。
ガバナンスへの期待が進化するにつれ、この問題はより顕在化している。INSEADとKPMGによる最近のガイダンスは、取締役会が今や、イニシアチブがどのように開発、展開、監視されるかについて、情報に基づいた監督を示すことが期待されていることを強調しており、提示された結果だけでなく、提案がどのように生成され検証されるかについて、より大きな透明性が必要であることを裏付けている。
データの増加が意思決定を容易にするのではなく困難にしている
これと並行して、AIは組織が利用できる情報量を拡大している。経営陣は、より深い分析にアクセスし、より多くのシナリオを検討し、かつてないほど迅速にアウトプットを生成できる。理論的には、これはより良い意思決定につながるはずである。実際には、しばしば逆の効果をもたらす。
データ量が増加するにつれ、情報過多はより顕著になる。どのインプットが意思決定を推進すべきか、どれが単にノイズを加えているだけかを特定することが難しくなる。
取締役会はこれを直接経験している。資料はより詳細でデータが豊富になっているが、その追加的な深さが必ずしもより明確な方向性につながるわけではない。場合によっては、基礎となる洞察に裏付けられていない完全性の感覚を生み出す。
効果的なガバナンスは、提示される情報の量よりも、それを評価する際に適用される規律に依存する。インプットをフィルタリングし、前提に異議を唱え、結果を推進する少数の問題に焦点を維持することが、量が増加するにつれてより重要になる。
AIは、注意を拡大するのではなく絞り込むために使用される場合、そのプロセスを支援できる。明確さは判断の機能であり続ける。何が重要で、何が重要でないか、どこに注意を向けるかを決定することである。
迅速な意思決定にはより強力な判断が必要
AIは、意思決定が組織内を移動する速度を加速させており、初期分析から最終提案までの時間を短縮している。かつて数日または数週間かけて展開されていたものが、今ではずっと速くまとまる可能性がある。
この圧縮は、前提を検証し、結論に異議を唱え、競合する見解を検討する余地を少なくする。複数の議論を経て検討されたかもしれない意思決定が、精査の機会が少ないまま前進する可能性がある。
取締役会の責任は変わらないが、それが行使される条件は変わる。タイムラインが狭まるにつれ、同じレベルの評価を維持するには、より多くの意図が必要になる。問題は、意思決定がより速く進んでいるかどうかではない。評価がそれに追いついているかどうかである。
ガバナンスは意思決定の方法に焦点を当てなければならない
AIは今や、戦略、リスク、業務全体で意思決定がどのように形成されるかに組み込まれており、それが変わる可能性は低い。変わるのは、取締役会が効果的に職務を遂行するために何を見る必要があるかである。
取締役会は、監督、提案の評価、承認する意思決定に対して依然として責任を負っている。説明責任は移行しない。変わるのは、その責任を支えるために必要な可視性と規律のレベルである。
提案を評価するには、結論を検討する以上のことが必要である。それを形成したインプット、前提、判断のポイントを理解することが必要である。その文脈がなければ、リスクを評価したり、トレードオフを自信を持って比較検討したりすることが難しくなる。
実際には、これは取締役会が目の前にあるものにどのように関与するかについて、より焦点を絞ったアプローチを求めている。少数の一貫した質問が、その焦点を維持するのに役立つ。
- AIはどこで我々のビジネスに影響を与えており、それは我々にどの程度可視化されているか。
- 推奨事項はどのように形成されており、AIはどのような役割を果たしているか。
- 我々は明確さを得ているのか、それとも単により多くの情報を得ているだけか。
- 我々は完全にコントロールしていないシステムやパートナーに依存しているか。
- AIが意思決定にどのように影響を与えているか、そして我々自身がそれをどのように使用しているかについて、我々は自らに説明責任を課しているか。
これらの質問は技術的専門知識を必要としない。意思決定がどのように形成されるかへの注意と、その背後にあるものを検討する意欲を必要とする。AIは推奨事項をより速く作成できる。それに適用される判断を強化するわけではない。
C200メンバーのブリジット・ロス氏は、イノベーションと市場創造の専門知識を持つ、実績あるメドテック業界のエグゼクティブである。彼女は現在、LeMaitre Vascular Inc.（NASDAQ: LMAT）の取締役および指名・コーポレートガバナンス委員会の委員長を務め、デジタルヘルス企業ChroniSense Medical（現Polso）のCEOおよび取締役として、遠隔患者ケアを変革し臨床研究を前進させている。彼女はIGNITEアクセラレーターおよびボストンのカナディアン・テクノロジー・アクセラレーターを通じて、多数のCEOをメンタリングしてきた。以前は、ジョンソン・エンド・ジョンソンで成功したキャリアを積み、イノベーションをR&Dから市場へと導いた。
