アスラック・デ・シルバ氏は、The Black Belt in LeadershipのCEOであり、経営幹部の信頼できるアドバイザー、著者、そしてグローバルリーダーシップポッドキャストのホストを務める。
先日、オフィスで耳にした会話が、ずっと心に残っている。
ある人物が、契約書のレビューを手伝ってもらうためにAIツールを使うよう、別の人物にアドバイスしていた。実用的なアイデアだった。そのツールは恐らく役立っただろう。しかし、相手は抵抗を示した。彼は、まだシステムにログインすらしていないので、今AIを使い始めたくないと言った。その瞬間に新しいツールを学びたくなかったのだ。彼はただ答えが欲しかったし、目の前のタスクを手伝ってほしかっただけだった。
最初の人物は彼を励まし続け、使い方を案内することさえ申し出た。しかし答えは変わらなかった。今は学ぶのに適切なタイミングではない、と。議論は数分間続いたが、結局、その人物はログインすることはなかった。
これは単にAIへの抵抗だと言うのは簡単だろう。しかし、それが本当の教訓だとは思わない。
本当の教訓は、多くのリーダーが、実践における学習がどのようなものかを依然として誤解しているということだ。私たちは、ツールが十分に有用であれば、人々は自然にそれを使い始めると思い込んでいる。何が可能かを示せば、人々は行動を変える動機を持つと思い込んでいる。しかし、誰かがタスクの最中にいてプレッシャーを感じているとき、通常、彼らは学習の機会を求めているわけではない。彼らは救済を求めているのだ。
これこそが、多くのAI研修が関心を生み出しても能力を生み出さない理由だと私は考えている。
見ることと学ぶことは同じではない
今日のAI学習の多くは、依然として「見せて説明する」方式に過度に依存している。人々は印象的な事例を見せられる。ツールが何ができるかを見て、これは興味深く、速く、恐らく重要だと思いながら帰っていく。しかし、自分のデスクに戻ったとき、多くの人は依然として、何から始めればよいのか、どう練習すればよいのか、ツールを自分の仕事の一部にするのに十分な自信をどう築けばよいのかを知らない。
何が可能かを見ることは、自分でそれをできるようになることとは同じではない。
私は武道の指導をしながら、別の方向から同じパターンを何度も見てきた。長年にわたり、私は100以上の白帯コースを教えてきた。初心者は、部屋で最も上級の人ができることを見ることから始める必要はない。彼らには基礎が必要だ。明確な構造が必要だ。正しい順序で練習する必要がある。反復が必要だ。そして、自分が正しいことをしていて上達していることを知るための十分な指導が必要だ。
誰も見ているだけで武道を学ぶことはできない。実践し、繰り返し、調整し、段階的に自信を築くことで学ぶのだ。
タイピングは有用な比較対象である
タイピングのような日常的なことでも同じことが言える。多くの人は2本の指で始め、常にキーボードを見ている。そして構造を学ぶ。手の置き方を変える。練習する。少し速くなる。時間が経つにつれて、スキルは自動的になる。これがAIツールでも私たちの目標であるべきだ。
人々がAIに感銘を受ける瞬間を作ることを目標にしてはいけない。代わりに、これらのツールをワークフローの一部として、仕事が行われる方法の一部として、人々が自然に使えるよう支援することに焦点を当てるべきだ。
その変化は偶然には起こらない。構造が必要なのだ。
リーダーは何を違った形で行うべきか
AI学習を、実演というよりも指導のようなものとして考えるべきだ。優れたコーチは最も印象的な技から始めない。優れたコーチは、学習者が吸収し、試し、繰り返す準備ができていることから始める。ここでも同じことが当てはまる。
まず、人々は自分の役割においてそのツールがなぜ重要なのかを理解する必要がある。理論上ではなく、日常業務において。正確にどこで時間を節約し、思考を改善し、摩擦を減らし、より良い結果を生み出すのに役立つのか。
次に、シンプルな出発点が必要だ。多くの組織は一度に多くを導入しすぎる。最初は、人々は10のユースケースを必要としない。実際に役立つ1つか2つが必要なのだ。
第三に、ガイド付きの練習が必要だ。私の経験では、ここで多くの企業が不足している。見ることは簡単だ。自分で試すことはより難しい。だからこそ、このステップが重要なのだ。人々は、他の誰かが用意した洗練された例ではなく、自分自身の実際のタスクに取り組みながらサポートを必要としている。
第四に、反復が必要だ。1回の成功した使用はまだ習慣ではない。ツールが日常業務の一部になるためには、人々はその行動が普通に感じられ始めるまで十分な頻度でそれに戻る必要がある。
最後に、振り返りが必要だ。なぜあるアプローチが別のアプローチよりもうまくいったのか。ツールはどこで役立ち、どこで人間の判断が引き継ぐべきなのか。私は、人々が何がうまくいったかだけでなく、なぜうまくいったかを理解したときにスキルが成長することを発見した。
リーダーはどのような基準を重視すべきか
学習の速度は異なる。それは普通のことだ。一部の従業員は速く進むだろう。他の従業員はより多くのサポートとより多くの練習を必要とするだろう。答えは、期待を下げることでも、より高度な例を見せ続けることでもなく、より多くの人々が前進するのを助ける学習モデルを構築することだ。
私の観察に基づくと、ここで多くのリーダーが依然として間違っている。彼らは露出を学習と間違える。出席が進歩を意味すると考える。人々がAIに何ができるかを見たので、今やそれを使う準備ができていると信じている。
しかし、私が発見した本当の質問ははるかにシンプルだ。人々は今、以前にはできなかったことを自分でできるようになったか。これがリーダーが重視すべき基準である。
AIは真の能力になり得る
組織におけるAIの未来は、リーダーが実践的な学習が実際にどのように機能するかを理解するかどうかによって形作られると私は信じている。誰が最高のツールにアクセスできるかではない。武道やタイピングのように。あらゆる真のスキルを学ぶように。それは基礎から始まり、構造を必要とし、十分な反復によって、新しいと感じることをやめ、自然になり始めることができる。
それが学習が能力に変わるときだ。
