リン・コンプ氏は、見過ごされがちな市場機会を収益に変える専門家だ。現在、インテルのデータセンター製品のセールス・イネーブルメント部門責任者を務めている。
AI（人工知能）は賛否両論を呼ぶ技術であり、そのプラス面、マイナス面、そしてAIがもたらす変化への恐怖に関して、中間的な立場はほとんど存在しないように見える。この新技術は最終的に、すべてのホワイトカラーの仕事を置き換えるのだろうか。もしそうなら、その置き換えは多くの人々に豊かな時代をもたらすのか、それとも技術エリートの上位0.5%だけに恩恵をもたらすのか。私たちは友人や家族と直接会って過ごす時間が増えるのか、それとも映画『ウォーリー』のように、「AUTO」の自己保存によって誰も対面で話さなくなるディストピア的な泡の中で生きることになるのか。
メディアや経営幹部が提示する極端な見解は数え切れないが、その中で私は、ビジネス開発に必要なトップスキルは変わらないことを発見し続けている。興味深いことに、神経科学者ヴィヴィアン・ミング氏がウォール・ストリート・ジャーナル紙に寄稿した最近の記事では、「人間と機械のどちらが賢いのか」という問いに答えようとした研究が紹介されている。その結果、AIと人間のハイブリッドチームから最良の結果を得るための差別化要因は、あなたのツールバッグにもおそらく入っているソフトスキルだった。最初に挙げられたスキルは「視点取得」であり、これは他者の視点に立ち、その思考プロセスやニーズに対する純粋な好奇心を持つ能力のことだ。記事で言及されている2つ目のスキルは「知的謙虚さ」、または私が好む表現では「知的機敏性」だ。これらの超能力をビジネス開発の仕事でどのように活用できるか見ていこう。
他者の視点を考慮する
ビジネス開発は、ある行動方針や新戦略に意義があり、組織に長期的価値があることを社内チームに納得させることから始まると私は主張したい。その枠組みにおいて、「視点取得」はビジネスパートナーを動機づける目標、願望、指標、さらには恐れを理解しようとするものだ。
チャールズ・ディケンズの「他者の重荷を軽くする者は、この世界で無用ではない」という言葉を心に留めると、他者は驚くかもしれない。しかし私は今でも、ある難しいエンジニアリングマネージャーに、最終的に5000万ドルから50億ドルへのビジネス変革を実現した破壊的プロジェクトへの支援を納得させたデータポイントを覚えている。根底にあるデータそのものよりも興味深かったのは、彼のチームが並列処理への移行の最前線にあるプロジェクトで最初に取り組むことになり、彼らの知識への需要が高まることで会社の彼らへの依存度が増すという現実だった。東欧の新拠点を監督するリモートリーダーとして、彼が地元チームの長期性と価値提案を優先し、個別技術への懐疑論を脇に置く可能性が高いことを私は知っていた。
AIの適用を成功させる場合、視点取得とは、チャットボットからの回答をただ受け入れるのではなく、その理由を尋ねたり、最初の回答に対する最も強力な反論を求めたりすることを意味する。人間が最も得意とすることを行い、「その状況にいる個人は何を最も気にかけるだろうか」と問うのだ。
知的謙虚さを発揮する
2つ目のスキルの場合、知的謙虚さがビジネス開発に適用されるのは、すべてのビジネス開発の取り組みが、根本的に不完全または不完璧な情報から始まる交渉であるという点だ。ウォール・ストリート・ジャーナル紙の記事で、ミング氏は知的謙虚さを「自分の知識の限界を認識し、それを埋めようと急ぐのではなく、その不快感とともに座る能力」と定義し、目の前の問題に関与し続け、探求し続けるには感情的な勇気が必要だとしている。
ビジネス開発には、仮説が正確かどうか、またはリアルタイムで改善が必要かどうかを探る質問をする能力が求められる。私の最も影響力のあるメンターの1人は、戦略職の候補者を面接する際、次のようなシナリオから始まる演習を使っていた。「2台のビデオカメラとモニター/テレビがあり、2つのレンズが互いに向き合うように設置されている。モニター/テレビにはどんな画像が表示されると思うか」そこから彼は徐々に詳細と新しい情報を導入し、面接者が最初の仮定を再考する能力と、必要に応じて思考演習をやり直す知的機敏性を持っているかをテストした。面接で失敗した人々は、仮説を立ててそれを最後まで固守した人々だった。なぜなら、戦略の策定は本質的に最初は曖昧だからだ。戦略策定の成功は、新しい情報が入ってくるにつれて再構成し、計画を現実に合わせて形作ろうとするのではなく、現実を表すように計画を転換することから生まれる。
ビジネス開発に少しでも携わったことがあれば、大きな収益を生み出せると信じていたコンセプトに対する見込み客のフィードバックが、自分が間違った視点から機会にアプローチしていること、または現在のアイデアが彼らにとって真の価値を持たないことを明らかにしたときの失望感を知っているだろう。AI技術の応用自体が経なければならなかった再構成を見てみよう。ミハイ・ストルシエヴィチ氏がCIO.comの最近の記事で述べているように、「AIのROI（投資収益率）が技術的問題として組み立てられている限り、それはIT部門、データチーム、またはイノベーションラボに委任できる。しかし、組織設計の問題はそうはいかない。……タスクレベルでの生産性向上は、自動的に企業レベルでの利益率拡大につながるわけではない」
ビジネス開発の専門家は、知的謙虚さを発揮して、見込み客に悪魔の代弁者的な質問をすることで、会話を拡大し、提案やオファー、あるいはその両方を微調整する有益なヒントを得ることができる。AIツールを活用することで挑戦的な質問を作成できるが、市場や顧客のニーズを見る完全に新しい方法を生み出す人間対人間の発見プロセスに取って代わることは決してない。
進化し続ける
AIによって形作られる進化する状況をナビゲートする中で、私たちの最も価値ある資産は、共感、適応力、そして他者のニーズや視点を真に気にかける好奇心であることは明らかだ。技術が進歩し続ける一方で、ビジネス開発における私たちの成功は、他者の視点から世界を見る意欲と、人間とAIの両方との関わりを通じて学び続ける中で、その場で調整する意欲にかかっている。
