C200メンバー、ジョージア・リッテンバーグ氏による寄稿
多くのリーダーがAIについて同じような経験をしている。それは好奇心から始まる。旅行の計画を立てたり、読むべき本を提案してもらったりと、いくつかの簡単な質問でテストし、何ができるかを確認する。そしてある時点で、実際のビジネス上の問題を解決するために使えることに気づく。
私にとって、その瞬間はスプレッドシートの壊れた数式を見つけようとしていた時に訪れた。AI以前であれば、セルを1つずつ調べるのに何時間も費やしていただろう。私はその道を歩み始めたが、その時ひらめいた。スプレッドシートをAIに入力したのだ。数秒以内に、AIは問題のあるセルを特定し、解決策を提供した。何時間もかかっていたはずのことが一瞬で解決され、AIが私の仕事で果たせる役割についての考え方が即座に変わった。
AIが組織にとって有用になると、CEOは選択を迫られる。一方には可能性の誘惑があり、他に何を自動化または加速できるかという問いがある。もう一方には、より慎重なアプローチがあり、AIが最も得意とすることに使用する一方で、人間の判断、経験、そして人間関係が依然として最も意味のある成果を生み出す領域を認識する。課題はAIを使うかどうかを決めることではなく、組織を平坦化するのではなく強化する方法でAIを使う方法を決めることだ。
あらゆるビジネスにおける真の優位性は、決してスピードだけではなかった。それは信頼を築く人間関係であり、意思決定を形作る文脈であり、いかなるシステムも再現できない方法でニュアンスを理解する能力である。リーダーがAIをどのように使うかを選択することで、これらの優位性が時間とともに深まるか、それとも侵食され始めるかが決まる。
AIに全面依存：独自性の喪失
組織がプロセスの自動化を続けるにつれ、独自性を失い始めるリスクが高まっている。企業が同じツールやプラットフォームに依存すると、アウトプットはますます似通ったものになり始める。効率は向上するが、差別化は狭まる。
私は新規顧客向けの提案書をまとめている時にこれを目の当たりにした。AIは一般的なベストケースシナリオを素早く生成したが、それは顧客の具体的なニーズを反映していなかった。彼らのビジネスにはカスタマイズされたアプローチが必要であり、アウトプットにはそれを提供するための文脈が欠けていた。それは出発点としては役立ったが、実際に機能する計画を形作るには経験と判断が必要だった。AIはプロセスを速くしたが、最終決定の背後にある思考を置き換えることはできなかった。
そこでリーダーシップが重要になる。AIは初期段階の作業を加速できるが、何が最も成功する可能性が高いかを判断することはできない。その責任は依然としてCEOとリーダーシップチームにあり、彼らは文脈、判断、経験を適用して正しい結果に到達しなければならない。
同じ力学が顧客サービスにも当てはまる。実際の人間への明確な道筋がないチャットボットのループに捕らわれることほど、イライラする経験はほとんどない。それが起こると、顧客はしばしば他を探す。
私たちは新しい資産管理プラットフォームを立ち上げる際、異なるアプローチを取った。顧客のフィードバックから構築され、私たちは密接に関与し続け、自動サポートに回すのではなく、顧客と直接問題に取り組んだ。一貫して聞かれたのは、顧客が自分たちのビジネスを理解する人々と働くことを重視しているということだった。不具合よりも、サポートされているという体験の方が重要だった。
テクノロジーは顧客体験をサポートできるが、それを支える人間関係を置き換えるべきではない。これらの関係に投資し続ける組織は、共有プラットフォームでは再現できない優位性を維持するだろう。
AIは企業文化に影響を与える。人間がそれを強化する必要がある
組織の文化、そしてその中の各チームの成功は、その組織を構成する人々に依存している。AIは採用の初期段階で有用な役割を果たすことができる。職務記述書のアイデアを生成し、潜在的なプロフィールの適合性を特定し、面接の質問を提案することさえできる。求職者もAIを使用して履歴書を洗練させ、経験をより効果的に強調している。これらはすべてテクノロジーの価値ある使い方だ。しかし、採用決定にはAIが完全には提供できない、より深いレベルの理解が必要だ。
中規模組織では、最も価値のある従業員は、役割を横断して動き、必要な場所に介入し、チーム間でアイデアをつなぐことができる人々であることが多い。この適応性はキーワードを通じて捉えることが難しく、特定の基準に合致するように設計されたシステムによってしばしば見落とされる。特に非伝統的な経歴を持つ候補者は、より直線的な経路では反映されない洞察をもたらすことができる。
この段階でリーダーシップの判断が不可欠になる。AIは候補者を絞り込むことはできるが、誰が前進するかを定義すべきではない。人間はより早い段階で関与し、候補者をより広く検討し、構造化された形式では明らかでない可能性のある資質を特定する必要がある。適切なチームを構築するには、個人がリストにどれだけ密接に一致するかではなく、時間をかけてどのように貢献するかを理解する必要がある。
AIの影響は採用を超えて広がる。多くの従業員は、それが自分の役割にとって何を意味するのか不確かであり、明確なガイダンスがなければ、その不確実性は士気に影響を与え、採用を制限する可能性がある。
透明性が重要だ。チームは、AIが優先事項にどのように適合し、実際にどのように使用されるかを理解する必要がある。期待が明確であれば、従業員は自分の仕事とビジネスの両方をサポートする方法でテクノロジーを採用する可能性が高くなる。AIは反復的なタスクを処理するツールとして位置づけられるべきであり、従業員が洞察、創造性、直接的な関与を必要とする仕事に集中できるようにする。
効果的に使用されると、AIは、人間関係の強化や顧客体験の改善を含む、より高い価値の仕事に振り向けることができる時間を生み出す。それは人間の役割を減少させるのではなく、拡大する。リーダーは、効率性と人間のつながりの両方を重視する文化を強化することで、これが意図的に起こることを確実にしなければならない。
AIを使う。そしてより影響力のある仕事をする
見込み顧客との発見コールでは、会話を録音できるかどうかを尋ねるのが一般的だ。顧客が同意するのも同様に一般的だが、力学はしばしば変わる。会話はより慎重になり、真の価値のある情報はあまり共有されなくなる。2人の間にテクノロジーが導入されるとすぐに、ある程度の距離が形成される可能性がある。やり取りはより形式的になり、率直な洞察の機会は狭まる可能性がある。
私の組織における最も影響力のある変化は、構造化された録音された会話から生まれたものではない。それらは、顧客とのランチでの会話や従業員との議論など、非公式な瞬間から生まれた。そこから、録音されていない電話やビデオ会話で対話が続く。正式な会議が行われる頃には、基盤はすでに構築されている。録音された会話は決定を確認し、次のステップを文書化することに焦点を当てる傾向があるが、真の理解は直接的な人間のやり取りを通じてすでに発展している。
ここで、リーダーはテクノロジーをどのように、いつ使用するかについて意図的である必要がある。AIはこれらの会話の準備において価値ある役割を果たすことができる。顧客に関する情報を抽出し、提案のフレームワークを作成し、適合する可能性のある類似企業を分析するのに役立つ。かつて数日かかっていたタスクが、今では数秒で完了できる。その効率性は意味があるが、それは出発点に過ぎない。
AIを通じて得られた時間は機会を生み出す。それにより、リーダーとそのチームは、最も強力な成果を生み出すものに集中できる。人間関係の構築、信頼の確立、そして状況の完全な文脈を反映する解決策を開発するための協働だ。テクノロジーはプロセスを加速できるが、結果の質を決定するのは人間のつながりだ。
CEOにとって、優位性はAIがどれだけの仕事を引き受けられるかではない。それは、その時間がどのように再投資されるかだ。AIを使用してより深い関与、より強い人間関係、より良い意思決定のためのスペースを作り出す組織は、際立ち続けるだろう。
C200メンバーのジョージア・リッテンバーグ氏は、ComputerCareのCEOである。同社は包括的なIT資産管理（ITAM）サービスと、Apple、Dell、HP、Lenovoデバイスの認定ハードウェア修理を提供している。彼女はComputerCareでパートタイムの顧客サポート職としてキャリアをスタートし、最終的に営業に移り、同僚からビジネスについて学び続けた。
社長、そして現在はCEOとしての彼女のリーダーシップの下、ComputerCareの従業員数はグローバルで120%成長した。ジョージア氏はオープンドアポリシーを持ちたいと考えているが、彼女のワークステーションにはドアがない。デスクにいない時は、おそらく出荷部門で箱を分解している彼女を見つけることができるだろう。
