ジュリー・ハンキンス氏は、人材、デリバリー、ビジネスを整合させるスケーラブルな事業運営モデルの構築に注力する、人事・オペレーション担当エグゼクティブである。
あなたのビジネスで、日々の業務が……何か違うと想像してみてほしい。
仕事は摩擦なく進む。意思決定は迅速だが、決して場当たり的ではない。チームは壊れたプロセスに疲弊することなく、高付加価値のデリバリーに集中している。
そしてリーダーであるあなたは、もはやすべての細部に目を光らせなくても、うまく機能していることがわかる。能力がどこにあるかを把握でき、どこに負荷がかかるかを予測できる。勘に頼って管理する必要はない。
システムが機能するのは、誰かがそう設計したからだ。あなたはリソース（そして、ますますテクノロジーも）を、守りではなく攻めの姿勢で動かす。仕事は明確に構造化されている。能力は可視化されている。AIは、実際に仕事が行われる方法に、設計段階から組み込まれている。
ピープル・オペレーティング・モデル
そして、あなたのビジネスの中心にあるのが、ピープル（HR）・オペレーティング・モデルだ。HRは事業に対して戦術的に反応しているのではなく、事業を形作っている。仕事がどう構造化され、役割がどう進化し、能力がどのように大規模に展開されるかを定義している。従来の組織設計における「ゴミを入れればゴミが出る」という問題を解決し、仕事のロジックを統制している。
ビジネスのユートピアのように聞こえるだろうか。しかし、ほとんどのリーダーは、スケールする際にHRを戦略的パートナーとは考えていない。
私の経験では、企業がスケールする際に一貫したパターンが現れる。リーダーが痛みを感じるのは、何かが……しっくりこないと感じ始めてからだ。多くの企業リーダーは、成長は人材の問題だと考える。私の経験では、それはしばしばHR設計の問題であり、AIがそれを露呈させている。
明確に壊れているものはないが、以前よりも多くの労力を要するようになっている。デリバリーは切れ味を失う。チームは負担を感じる。意思決定にはより多くの調整が必要になる。人材は退職していく。あなたは人材を消耗させており、スケールしていない。
それを経験したことがあれば、その感覚はわかるだろう。そして、ほぼ本能的に、こう問いかけるようになる。成長するための適切な人材がいるだろうか？
妥当な問いだ。ただ、通常は間違った問いなのだ。なぜなら、これは人材の問題ではなく、オペレーティング・システムの問題だからだ。あなたには、成長に追いついていない一連のピープル/HRプロセスとシステムがある。
採用によってこの問題を解決することはできない。
複雑性の罠
コンサルティングビジネスにおいて、能力こそがビジネスである。しかし、私は何度も同じパターンを目にする。従業員数が40人から80人の間のある時点で、ビジネスは成長痛を感じ始める。
一度にではない。徐々に。ダイナミクスは、複雑性の管理から、大規模な一貫性の管理へとシフトする。より多くの階層と、意思決定とデリバリーの間のより大きな距離が、構造的なばらつきをもたらす。
かつてはハッスルだったものが、今では結果を形作る変数となり、一貫性のないデリバリー、予測不可能な稼働率、不均一なクライアント体験をもたらす。あなたは今、ばらつきの上に構築されたビジネスを持っている。そして、ばらつきがシステムとして組み込まれると、それはあらゆる場所に現れる。
初期にビジネスモデルを機能させたもの、初期の成長を促進した柔軟性が、プレッシャーと摩擦を生み出し始める。多くの企業がこの40人から80人の段階で停滞し、スケールに苦しむのは、HRを管理機能やコストセンターと見なしているからだ。
40人では、ばらつきは管理可能だ。80人では、それは目に見え、制約となる。私が関わったある企業は、80人を超えてスケールできず、20年近く50人から80人の間を行き来していたが、強力なピープル・オペレーティング・モデルを導入したことで、8カ月以内に100人以上にスケールすることができた。
根本的な問題：ビジネスの心臓部を設計する
この変曲点において、ピープル・オペレーティング・モデルが整備されていない場合、リーダーがより優れた人材やより高速なテクノロジーを求めるのは避けられない反射である。
焦点は、採用基準を引き上げることや、AIが「プレッシャーを軽減」できる場所に向けられる。能力がビジネスである場合でも、より多くの能力は、それを使用するように設計されていないシステムを修正しない。
現実を見よう。AIの物語は強力だ。チームはそれを実験し、組み込もうとしており、リーダーはそれがスケーリングの問題を解決すると信じている。
単独では、現在の実験の多くは機能する。しかし、基盤となるピープル・オペレーティング・モデルの再構築や再設計がなければ、AIは単に古いワークフロー内での活動の速度を上げるだけだ。それはアウトプットを増やすが、ばらつきも増やす。部分的には進歩するが、スケールには依然として苦労する。実際に得られるのは活動であり、変革ではない。
AIは新しいオペレーティング・モデルを作り出さない。それは、あなたがモデルを持っているかどうかを露呈させる。
HRは設計者であり、後始末係ではない
スケールに苦しむ多くの企業にとって、HRを真の成長エンジンとして位置づけ、その専門知識を活用してスケーラブルなピープル・オペレーティング・モデルを設計することが鍵となる。
あまりにも多くの場合、企業が変革を設計し始めるとき、HRはツールが選択され、ワークフローが設定された後に引き込まれ、チェンジマネジメントのみを任される。言い換えれば、後始末係だ。
しかし、HRは変革を主導し、ピープル・オペレーティング・モデルに基づくビジネス設計の意思決定を行う必要がある。役割の進化や能力の展開は、モデルの多くの側面の中でも、HRにとって下流の活動ではない。
ピープル・オペレーティング・モデルの設計は、企業の組織的ソースコードである。それは、仕事がどのように構造化され、人間と機械の能力がどのように統制されるかのロジックを定義する設計図だ。それはハンドブックではなく、エンジン自体の成長青写真である。
うまくスケールする企業は、早い段階で1つの転換を行う。それは、HR/ピープルを事業運営モデルの設計そのものに組み込むことだ。
最後に
成功裏にスケールする組織は、最も速く採用する組織でも、最も早くAIを採用する組織でもない。それは、HRを戦略的に整合させて、仕事が実際にどのように運営されるかを設計する組織である。
なぜなら、あなたは人材をスケールするのではなく、AIをスケールするのでもない。あなたは、両方を機能させるピープル・オペレーティング・モデルをスケールするのだ。一貫して。
