アンディ・シャクテル氏は、新興国で数千人のデジタルワーカーを雇用するグローバルBPO企業Sourcefitの創業者兼CEOである。
今年初め、私は経営幹部チーム全員にClaude Proのアカウントを提供した。コースへのアクセス権、使い始め方の詳細な説明書、そして私自身がこのツールを導入して達成できたことの実例を渡した。熱意ある反応を期待していた。2週間後、約60%の幹部がそれを開いてすらいなかった。
彼らはテクノロジー恐怖症ではない。日々さまざまな技術ツールを使いこなす、聡明で高い能力を持つ経営幹部たちだ。部門を運営し、複数の国にまたがる顧客を管理し、複雑な業務上の意思決定を難なくこなしている。ほとんどがすでにChatGPTを使ったこともある。しかし、AIに質問することと、それを使って日々の仕事のやり方を根本的に変えることの間には、大きな隔たりがある。彼らは部門の運営方法を再考したり、成果物を再調整したりしていなかった。その構造的な変化こそが、恐ろしいものなのだ。
これは私にとって予想外だった。そして、組織全体にAIを展開しようとしているほとんどの経営リーダーが、まったく同じ状況に直面すると思われる。
ビジネスにおけるAIの2つの導入経路
AIは中堅企業や中小企業に2つの異なる形で現れていることを理解すると役立つ。1つ目は、すでに使用しているソフトウェアツールの内部だ。CRM、人事情報システム、会計プラットフォーム、プロジェクト管理スイート──これらのベンダーは、求めるか否かにかかわらず、自社製品にAIを組み込んでいる。この経路は主に受動的なものだ。既存のプロセスを補完し、行動の変化はほとんど必要としない。
2つ目の経路は異なる。それは、チームがこれらのシステムの外側にあるすべてのこと──戦略、計画、調査、報告、部門管理、コミュニケーションの起草、ベンダーや顧客、政府機関とのやり取り、さらには営業やマーケティング──に汎用AIツールを使用することだ。この経路は能動的な導入を必要とする。また、ほとんどの中堅企業にとって、真のレバレッジが存在するのもここだ。しかし、これを均等に、効果的に、安全に展開することは、多くの企業が予想するよりも難しい。
導入を阻む誤解
核心的な問題は技術的なものではない。個人的なものだ。あなたが主に接しているのは、期待に応え、成果を出すためのスキルを身につけるためにキャリア全体を費やしてきた人々だ。それで十分だった。今、彼らは機械が自分たちの仕事の一部をできると告げられ、こう疑問に思っている。自分が理解していない新しい技術的基準で評価されるのだろうか。最初からやり直さなければならないのか。自分はこれが得意になれるのだろうか。
彼らがキャリアで遭遇してきたすべてのソフトウェアは、操作するために何らかの技術的スキルを必要とした。システムと平易な言葉でコミュニケーションを取り、洗練された使用可能なアウトプットを生成させることができるという考えは、実際に試してみるまでは本当に信じがたいものなのだ。
実際に効果があったこと
私たちはこれを技術的問題として扱うのをやめ、変革管理の問題として扱い始めた。最も効果的だったのは、早期導入者を表面化させることだった。すでにツールを使用している人々を特定し、彼らに何をしているかを共有してもらい、その成果を公に認めた。彼らの一部は非公式のメンターとなり、同僚と1対1で協力して使い始めるのを支援した。
また、最初のユースケースの1つとして日次活動ログを導入した。これはAIが支援できることの中では比較的簡単な部類だが、それが狙いだった。人々に毎日ツールを開く理由を与え、日々の習慣はどんなトレーニングセッションよりも強力であることが判明した。
パターンは示唆に富んでいた。報告書の作成、データの抽出、ゼロからの執筆など、自分自身でアウトプットを作成することに慣れている人々は、より速く導入する傾向があった。プロセス志向や人間関係志向の役割に深く関わっている人々は遅かった。これは年齢や役職とは実際には関係なかった。白紙のページから生成することに慣れているか、事前定義されたシステム内で作業することに慣れているかの違いだった。
ブレークスルーの瞬間は、それが訪れたとき、チーム全体で一貫していた。それは、ツールが対話的であり、実際に使用可能な成果物──フォーマットされた報告書、提案書の草案、顧客に送れる分析──を生成できることに気づいたときに起こった。それが理解されると、抵抗は崩壊した。2週間触ろうともしなかった人々が、毎日のユーザーになった。
エンジニアリングではなく進化
初期の導入ハードルを越えた後、企業が間違える点は期待値にある。リーダーたちはAIが組織全体を変革すると読み、すぐにすべての部門を再設計しなければならないと考える。そのプレッシャーは逆効果だ。人々は再び固まってしまう。
一部の領域は迅速に成果を出す。これには、調査、報告、戦略文書、ベンダーとのコミュニケーションのサポート業務が含まれる可能性がある。これらは高価値で言語を多用するタスクであり、AIが即座に具体的なリターンを提供できる。他の領域、特に規制されたプロセス重視のワークフローに組み込まれているものは、より時間がかかり、より慎重な統合を必要とする。目標は、段階的に習熟度を高め、人々に独自のユースケースを見つけさせ、そこから拡大することだ。
正直な評価
これは10倍の生産性や強化されたGTMモーションについての話ではない。これは忍耐強く、華やかではない仕事についての話だ。個別に人々を後押しし、小さな勝利を祝い、トップダウンの命令ではできなかったことをピアネットワークにさせることだ。それは、経営幹部チームの60%が2週間もの間、強力な新ツールを無視する可能性があることを受け入れ、彼らがいる場所で彼らに会う方法を見つけることを意味する。
AIから最大の成果を得る企業は、必ずしも最高のツールや最大の予算を持つ企業ではない。私は、人間の移行を正直に管理し、それが実際よりも簡単であるふりをしたり、人々が自分たちではない何かになることを期待したりしない企業だと信じている。
私たちはまだ初期段階にある。数千人の全従業員を対象に調査を実施し、AIが実際にどのように彼らの仕事を変えているのか、私たちが想定している方法ではなく、理解しようとしている。結果は新たな形で私たちを驚かせると予想している。
