効果的な変更管理は全社的な AI 導入の鍵ですが、過小評価されることがよくあります。私はサノフィの CEO としての初期の頃にこのことを直接学びました。私は組織についてできる限り多くのことを学ぶために会議に出席することを習慣にしました。それらの会議では、最初にデータを徹底的に検討して「物語」を決定することなく、生データを提供しない方法について非常に直接的に話し合っていたと聞きました。その瞬間は目覚ましのようなものでした。私は、必要な変更管理の規模だけでなく、その変更を導くために必要な学習曲線も過小評価していたことに気づきました。本当の課題は技術的なものではなく、文化的なものでした。
私たちは AI の学習曲線の規模を過小評価しています。
AI に対する信頼を築くには、AI の利点と限界について明確にコミュニケーションするだけでは不十分です。これには、AI が人間の判断に代わるものではなく、強化するために存在することを実証し、従業員をその旅に参加させる取り組みが必要です。
時間が経つにつれ、AI ツールが日常のワークフローにさらに統合されるようになったら、リアルタイムの財務報告や、公平な概要を提供するために AI エージェントを会議に招待すること(AI がキャリアを脅かすものではないことを忘れないでください)についても検討してください。従業員の信頼が高まり、懐疑的な気持ちが減りました。 AI 耐性については、Waze ナビゲーション アプリを使用する場合と同じように考えることができます。人々はアプリよりも自分のほうがよく知っていると考え、使い慣れているため何度も通ったルートを使いたがる場合があります。しかし、リスクを冒して私たちのアドバイスに従えば、その旅は想像よりも早くて簡単であることがわかるでしょう。
AI革命を委任しないでください
AI 革命を主導するには、オフィスから命令を出すだけでは不十分です。それには個人的な関与と、伝統を打ち破る意欲が必要です。 2021 年、当社は「AI ファイト クラブ」を立ち上げました。そこでは、AI の専門家ではないさまざまな部門から 12 人の尊敬されるチェンジ エージェントを選出し、テクノロジーの専門家と協力して当社の機能内でイノベーションを起こしました。
これらの変革エージェントには完全な自律性が与えられ、定期的に会合して進捗状況を報告し、サイロを越えて協力することができました。このアプローチは、特にトップダウンのイノベーションではなく参加と共創を求める新世代の従業員にとって、従来の展開より効果的であることが証明されています。リーダーはエネルギーを投資し、テクノロジーに対する真の理解を深め、実験のためのスペースを作成する必要があります。積極的に取り組むことで、信頼を呼び起こし、導入を加速し、AI が単なる企業の取り組みではなく、有意義な変化の触媒となることを保証します。チーム全体で AI を擁護し、イノベーターの障壁を取り除きます。 AI 革命を委任すると、停滞と抵抗が生じるリスクがあります。
EQ は新しい黄金です
未来は人間 vs AI の問題ではなく、人間 + AI の問題です。その目的は、時間のかかるタスクをスピードアップして、従業員がより迅速に、より効率的に、より効果的に仕事を遂行できるようにすることです。これは競争力を維持するために不可欠です。企業は、誰かが職務内容にどれだけ適合するかだけを基準にして雇用する余裕はありません。適応力は新たな必須スキルです。 AI は冷酷で計算高い性格ですが、人間は独特の心の知能指数を備えています。感情指数、つまり感情を理解し、管理する能力は、人間の経験を活用して意思決定を改善し、よりバランスの取れた効果的かつ包括的な結果を達成します。
だからこそ、哲学、歴史、地理は今後も大きな価値をもたらしてくれると私は信じています。これらの分野は、AI では再現できない反省的思考と批判的推論を促進します。チーム スポーツや創造的な追求は、回復力、共感、コラボレーションを構築するため、コーディングやデータ サイエンスと同じくらい重要です。今日の新しい才能は継続的な情報を望んでいません。彼らは参加してイノベーションを形作りたいと考えています。
結論
自信を築き、エンゲージメントを促進し、文化的変化を推進することは、AI の技術的側面を習得することと同じくらい重要です。私の経験から、AI 革命におけるリーダーシップには指示を与えるだけではなく、起業家精神、好奇心、そして組織のあらゆるレベルで耳を傾けて学ぶ意欲が必要であることがわかりました。従業員がプロセスに参加し、共同で創造するスペースが与えられると、懐疑的な見方は薄れ、イノベーションが繁栄します。次の金鉱は、アルゴリズムや自動化だけではなく、コード化できない人間特有の特性に見つかるでしょう。
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