アンジェロ・ロマサンタ氏、Esadeデータ、アナリティクス、テクノロジー、人工知能担当助教授
取締役会からこう問われたとする。「新市場に進出すべきか、それとも中核製品に注力すべきか？」あなたは自分の考えを検証するため、ChatGPTに公平な観察者として振る舞い、最善の次の一手を推奨するよう依頼する。数秒以内に、データポイント、戦略フレームワーク、そして自信に満ちた最終推奨を含む洗練された回答が生成される。
AIは急速に、経営幹部がこれまでアクセスできた中で最も強力な戦略的思考パートナーになりつつある。しかし、ほとんどのリーダーが見落としている落とし穴がある。他の誰もが使っているのと同じ最先端モデルを使用していれば、他の誰もが受け取っているのと同じアドバイスを受け取っている可能性が高いのだ。これらのツールは合理的で偏りのない視点を提供しているように見えるかもしれないが、我々の最近の研究は、より微妙なダイナミクスを明らかにしている。適切なアプローチなしでは、これらのツールは意図せずリーダーを戦略的凡庸さへと誘導する可能性がある。
「トレンドスロップ」問題
ハーバード・ビジネス・レビューに掲載された我々の最近の研究では、数千のビジネスジレンマにわたって主要なAIモデルをテストした。我々は一貫したパターンを発見した。これらのモデルは、現代のバズワードに沿った戦略を体系的に好む傾向がある。コモディティ化よりも差別化、競争よりも協調、短期的思考よりも長期的思考を好むのだ。これらのモデルは、数百万のブログ、LinkedInの投稿、ビジネス解説を含むインターネット上で訓練されているため、そのコーパスのバイアスを継承しており、それは「よりセクシーな」アイデアを称賛する傾向がある。コストリーダーシップや集中化といった古典的戦略は、しばしば退屈で抑圧的なものとして描かれる。我々はこの傾向を「トレンドスロップ」と呼んでいる。
さらに悪いことに、AIの推奨は予測不可能な場合がある。チャットボットに全く同じ戦略的質問を2回尋ねると、選択肢を提示する順序のような些細なことに基づいて、矛盾するアドバイスが得られる可能性がある。さらに、「長所と短所を比較検討する」ようツールに依頼するといったプロンプトエンジニアリングは、その固有のバイアスを確実に修正するものではない。
危険なのは、AIの応答がカスタマイズされているように聞こえることだ。自信に満ち、説得力があり、業界用語に満ちているため、疑うことを知らないマネージャーは容易に誤った安心感に陥る可能性がある。すべてのリーダーが同じモデルに相談していれば、彼らは同じ戦略へと誘導されており、しばしばそれに気づくことすらない。
私は最近、これを教室で試してみた。学生たちに、企業が製品を差別化すべきか、それともコモディティ化すべきかを問うビジネスケースを与えた。半数はAIを使用でき、半数は自分自身の認知能力に頼らなければならなかった。AIを使用した学生たちは、ほぼ同一の推奨に収束した。差別化とコモディティ化を同時に追求するハイブリッドアプローチだ。彼らはAIを使って思考を研ぎ澄ましたが、実際にはそれが彼らの答えをより似通ったものにした。この小さな教室での出来事は、現在世界中の取締役会で展開されているより大きな問題を捉えている。では、リーダーはどのように反撃できるのか？
AI時代にマネージャーが独自性を保つ5つの方法
教訓は、AIの使用をやめることではない。何をアウトソースできるか、何を自分自身の思考として残すべきかの境界線を引くことだ。以下は、「トレンドスロップ」の罠に陥ることなくAIを活用するために、リーダーが設定しなければならない5つの境界線である。
1. オフラインの知識を収集する。今のところ、AIは書き留められ、オンラインで公開されたものしか知らない。あなたのCFOがリスク回避的であること、最大顧客が長いメールを好むこと、サプライヤーが密かに買収を検討していることは知らない。最も豊かな戦略的文脈は、顧客との夕食、工場現場の訪問、雑談の中に存在する。誰もがAIを使用しているなら、公開されているデータは完全にコモディティ化されている。暗黙知の活用に投資するマネージャーは、より豊かで、より独自性の高いインプットを意思決定にもたらす。
2. 文脈からの厳密性の錯覚に抵抗する。AIにより多くの数字、数値、内部ケース、独自の調査を与えれば、自然とより正確な答えが導かれると考えたくなる。しかし、AIの迎合性に関する研究は、モデルがしばしばプロンプトに埋め込まれた仮定、好み、フレーミングに応答を適応させることを示唆している。したがって、より多くの文脈は厳密性の錯覚を生み出す可能性がある。答えはより詳細で説得力のあるものになるが、必ずしもより独立的または正確になるわけではない。問題は、より多くの文脈を提供すればするほど、モデルが説得力のある物語を作る機会が増えることだ。したがって、解決策はAIにより多くの文脈を与えることではなく、モデルに却下した選択肢について最も強力な論拠を示すよう求めることだ。
3. プロンプトを入力する前に自分の見解を形成する。AIから自信に満ちた推奨を見ると、元の心の状態に戻ることが難しくなる。たとえモデルに同意しなくても、そのフレーミングはその説得力のために問題について考える方法を形作る可能性がある。コンサルタント、同僚、取締役会メンバーは皆、我々の思考を固定化する可能性があるが、AIは固定化をより速く、より安く、より頻繁にする。
アルゴリズムによる固定化を防ぐには、チャットボットを開く前に、自分自身の最初の見解を形成し、書き留めておくことだ。マネージャーは、AIに基盤そのものを構築させるのではなく、すでに構築した基盤に挑戦するためにAIを使用すべきである。
4. 何を断るかを決定する。AIはノーと言うことを嫌う。2つの戦略的選択肢に直面すると、その自然な本能は曖昧にすることだ。我々の研究では、モデルは頻繁に2つの矛盾する戦略を同時に追求することを推奨し、それがビジネス的にほとんど意味をなさない場合でもそうした。マネージャーは、AIがしないことをしなければならない。選択することだ。真の戦略には、相反する利益、不一致な構造、限られたリソース間でのトレードオフが必要だ。AIの妥協を受け入れるのではなく、マネージャーは何をしないかを選択することで、競合他社との収束を避けることができる。
5. セクシーでない道を検討する。AIモデルが他のマネージャーを「トレンドスロップ」へと導いているなら、最大の未開拓の機会は、まさにAIが誰にも行くなと言う場所にあるかもしれない。AIがよりトレンディな選択肢を推奨する時、リーダーは問うべきだ。退屈な戦略が例外的にうまく実行されたら、どのように見えるだろうか？すべての経営幹部が同じツールによって誘導される時代において、競争優位性はますます、他者が密かに思いとどまらされた逆張りの賭けから生まれる可能性がある。
結論
AIはなくならない。うまく使えば、複雑な情報を要約し、代替シナリオを生成し、人間のチームが太刀打ちできない速度で弱い論拠を暴露できる。しかし、リーダーが同じ少数のモデルに依存すればするほど、戦略そのものが均質化するリスクが高まる。解毒剤はAIを放棄することではなく、明確な境界線を持って使用することだ。「トレンドスロップ」の時代において、最も価値のある戦略は、単にチャットボットが決して推奨しないものかもしれない。
