まず前提として、変化は誰にとっても困難です。大規模組織では、規模が大きくなるにつれてさらに困難になります。過去15年間、大規模組織がモバイル、ビッグデータ、クラウド、そしてデジタルトランスフォーメーション全般の導入に取り組むのを見てきましたが、多くの組織がこれらのテクノロジーの導入に何度も苦戦してきたのを目の当たりにしてきました。今日、企業とその従業員に、好むと好まざるとにかかわらず、変化を迫っているのはAIです。
問題の一部は技術的負債にあります。これは、組織の技術スタックは、以前の時代に合わせて設計された一連の技術的機能を使用するのではなく、新しいテクノロジーを最大限に活用するために進化しなければならないという考え方です。既存の仕組みを台無しにすることなく、ビジネス運営の基盤となる何かを変えようとするのは容易ではありません。そのような変化を全面的に受け入れるマネージャーは多くありません。本質的な変化には、莫大な可能性と同時に、大きなリスクが伴います。
問題のもう一つの側面は、制度的な惰性です。人々のやり方を変えるのが難しいのです。何年も前、私がテクニカルライターだった頃の話をしましょう。小さな町の登記所にコンピュータシステムを導入していた時のことです。町の登記簿は紙で、キャビネットに保管されていました。手作業で扱いにくく、登記簿の追跡には数週間かかることもありました。なぜなら、人々は紙の山を手作業で掘り起こさなければならなかったからです。
コンピュータシステムは明らかに優れていたが、受付で客と接する職員たちは納得していなかった。彼らの仕事の一つは、書類にゴム印を押し、ファイリングに回す前に喜んでそれをこなすことだった。20年、30年も窓口で働いてきた彼らにとって、ゴム印は自分たちのアイデンティティと権力の象徴だった。彼らはそれを手放したくなかったのだ。
結局、システムアーキテクトはあっさりと諦め、彼らに変更を許しました。オンラインシステムではもはや必要なかったにもかかわらず、彼らは変更を受け入れたのです。
ここからが最大の問題、つまり変更管理へと繋がります。新しいテクノロジーを導入する上で最も難しいのは、それを検討し、購入し、テストし、導入することではありません。人々に使ってもらうことであり、多くの場合、彼らに自分の意見をきちんと伝え続けなければ、ソリューションを導入するチームの善意さえも台無しにしてしまうでしょう。
これらすべてを考え、AIがもたらす変化のレベルを考えてみると、私たちの働き方を取り巻く状況は、はるかに根本的な変化に直面するでしょう。切手を持っている人たちは、自分たちの力が失われつつあることを実感しており、彼らを疎外しないように注意しなければなりません。さもなければ、お金を無駄にしてしまうことになるかもしれません。
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結局のところ、組織は人であり、人は複雑な存在です。そのため、テクノロジーの先にある最終目標、つまりビジネスを変革できる新しいソフトウェアの実装に目を向ける必要があります。
AIは全く新しい働き方です
組織内での大規模な技術革新は目新しいものではありません。1980年代のPCの登場、そしてスプレッドシートとワードプロセッサの台頭はまさにその好例です。インターネットとワールド・ワイド・ウェブもまた然りですが、AIはこれらの過去の変化の波よりも大きなものになる可能性があります。
「インターネット時代は情報伝達コストを低下させ、CIO（最高情報責任者）はそれに乗ってデジタル技術を組織内に導入しました。しかし、AIはそれとは全く異なるタイプの技術です。専門知識のコストを低下させているのです」と、ハーバード大学デジタルデータデザイン研究所のカリム・ラカニ教授はTechCrunchに語った。
画像クレジット： andrewgenn / Getty Images
BoxのCEO、アーロン・レヴィ氏はさらに一歩踏み込み、コンピューターが人間が以前行っていた作業を実行するのではなく、その作業をより効率的に行うのを支援するのは初めてのことだと述べています。「コンピューターが判断を下すので、これはコンピューターとの新しい関係です。コンピューターは情報を評価し、人間と同じようにデータを処理します」とレヴィ氏は述べ、企業は組織におけるコンピューティングの役割について再考する必要があると訴えました。
「AIが企業内でできることが増えた結果、私たちは全く新しいフレームワークとパラダイムを進化させなければなりません」と彼は述べた。つまり、このテクノロジーが組織全体にどのような影響を与えるかを考え始め、回答の精度、データ漏洩、モデルの学習にどのようなデータが使用されるかといった問題に目を向ける必要があるということだ。
もちろん、レヴィ氏は自社のプラットフォームがこうした問題に対処し、顧客が問題解決できるよう支援するために構築されたと考えています。しかし、企業は同じような話をする複数のベンダーとやり取りしており、本当に役立ち価値を付加できるベンダーを見つけるのが難しくなる傾向があります。
これは機能していますか?
組織が直面する大きな課題の一つは、生成AIが本当に生産性向上の期待を実現できるのかどうかを見極めることです。現状では、生成AIの機能と生産性向上を直接結びつける適切な方法がありません。そのため、AI導入にあたり、自身の将来を不安に思う懐疑的な従業員に社内でGenAIを売り込むのは困難です。
その一方で、こうした新しいツールを求める従業員もいるでしょう。そして、AIが仕事にどのような影響を与えるかについてさまざまな意見がある中で、管理者が会社全体にAIを実装する方法を模索する中で、その緊張がさらなる組織的ストレスを生み出す可能性があります。
アルティメーター・キャピタルのパートナー、ジャミン・ボール氏のような人々は、AI技術は変革をもたらすほどの力を持つため、企業はすぐにメリットが見込めるかどうかに関わらず、踏み出す必要があると述べている。「今、世界は進化しています。AIはプラットフォームの大規模な転換です。AIを導入したり、投資したりしなければ、市場シェアを失い、徐々に時代遅れになってしまうリスクがあります」と、ボール氏は7月のニュースレター「Clouded Judgement」で述べている。
ガートナーのアナリスト、リタ・サラム氏は、初期のワードプロセッサの時代を振り返ると、秘書業務を削減してコストを削減することが真の価値提案だったわけではないと述べています。ワードプロセッサは新しい働き方を生み出すのに役立ち、AIも同様の価値提案をもたらしています。
「秘書部門の削減は、おそらくそのコストに見合うものではなかったでしょう。しかし、アイデア創出における物理的な制約、つまりアイデアを書き出し、繰り返し検討し、それを組織内の全員に提供するという制約を取り除くことを考えると、証明はできませんが、潜在的なイノベーションの時代が到来し、人々が全く異なる方法で自分の考えを整理できるようになるのではないかと思います」と彼女は述べた。こうした変化は測定が難しいものの、それでもなお大きなメリットであることに変わりはない。
経営陣の賛同を得ることは、デジタルトランスフォーメーションにおいて常に重要な要素です。それ以前のPCと同様に、クラウドは企業のビジネス手法を変革しました。
ラカニ氏は、AIがクラウドと異なるのは、CEOがAIを実際に使ってみることでその真価を理解できるからだと述べています。AIの威力を理解するのに技術的な説明は必要なく、それが組織内の変革を促進する力となる可能性があります。「ダボス会議に集まったCEOや取締役、企業戦略に影響力を持つ人々がAIツールにアクセスし、自らの課題の一部がAIによって解決されつつあることを実感できるようになったことが、AIとクラウドの違いであり、AIへの期待が高まっている理由だと思います」とラカニ氏は語りました。
しかし、ベンダーが組織に投資してソリューションを売り込めばいいというわけではありません。価値をどのように示すかを考えなければなりません。「ハイパースケーラーとベンダーは、組織が実際にこれらのソリューションをどのように導入できるかをより効果的に示す必要があります」と彼は述べています。
しかし、人材の問題を乗り越えるのは、さらに大きなハードルとなるだろう。ラカニ氏は、組織がこの課題に取り組む上で、3つの自明の理があると述べている。第一に、「機械が人間に取って代わることはないが、機械を使う人間が、機械を持たない人間に取って代わる」ということだ。第二に、「トップダウンで変革の使命を考え、『スタンプメーカー』が実際にAIを導入し、自分たちの仕事に満足感を持てるようなインセンティブを生み出さなければ、AIは最前線で失敗するだろう」と指摘する。無理やり押し付けようとしても失敗するので、「私がそう言ったから」というアプローチではなく、どのように、そしてなぜ変革を行うのかを全員に明確に定義する必要があると彼は言う。
これが容易だとは誰も言いません。組織の成熟度やテクノロジーへの対応度合いはそれぞれ異なります。しかし、人は人であり、大企業では本質的な変化は容易には起こりません。AIは、これまでのどのテクノロジーよりも組織の柔軟性を試すものであり、一部の企業はAIにいかに巧みに対応できるかで生き残るか死ぬかの分かれ目になると言っても過言ではありません。
