仕事

共通点が多いが、異なる選択をする二つの中国系アメリカ人体育天才の話です。22歳のフリースタイルスキー選手であるEileen Guと20歳のフィギュアスケート選手であるAlysa Liuは、両方ともカリフォルニアの中国移民から生まれ、両親の家庭で育ちました。 2人とも先月2026ミラノコルティーナ冬季オリンピックで金メダルを獲得したエリート選手たちだ。しかし、世論は彼らが競争する国の選択によって異なります。Guは中国代表を選び、Liuはアメリカの国旗を振った。これらの決定は、忠誠心についての熱い議論を引き起こしています。これは、太平洋の両側でお金、価値、政治が絡み合っている問題です。中国では、多くの人々が旧氏が自分を中国人であることを明らかにし、祖国の名誉のために競争したことについて賞賛します。しかし、多くの人がリウの自由な精神と真実性を賞賛します。時には1989年、天安門広場民主化デモで父親が果たした役割について微妙な頭をうなずいて、アメリカに来ました。米国では、旧会長の選択により、JDバンス（JD Vance）副大統領をはじめとする政治家たちが目をつぶすようになり、オリンピックに中国、ロシアなど国家代表で出場する旧会長のような選手たちに100％の税金を課すと脅す議会提案まで触発されました。テネシー州共和党議員アンディ・オグレス（Andy Ogles）議員は「外国の敵と協力するアメリカ人は韓国を裏切っただけでなく、そうすることですべての恩恵を奪われなければならない」と話した。旧さんには中国の夢が実現したのです。区の話は、概して中国の経済的成功の話です。中国の驚くべき成長のために、中国に根ざした人々がより大きな金銭的利益のために戻ってくるように魅了されました。旧会長は、サンフランシスコで金融業に携わる中国人の母親の間で生まれました。彼女の父親に関する情報はありません。旧氏は2022年と2026年冬季オリンピックに中国国家代表として出場し、中国市場を注目する多国籍企業はもちろん、主要中国ブランドから数百万ドル相当の支持を受けました。2022年北京で金メダル2個と銀メダル1個を獲得した時、ク・ヘソンは中国のニックネームであるカエル姫として愛される国家的アイドルでした。彼女が中国のお菓子を食べる姿が込められた映像はSNSを通じて急速に広がった。イタリアでの彼女のパフォーマンスは中国でもよく観察され、祝われました。彼女は、中国で競争することにした彼の決定は、純粋なドルやセントではなく、米国よりも中国でより大きな成長の機会を持っている女の子をスポーツに参加させることに関連していると長い間言いました。しかし、旧市民の市民権についての議論は彼女の人気に影を与えており、大衆は彼女の忠誠心に疑問を提起し、彼女が二重国籍を禁止する中国法を遵守するためにアメリカのパスポートを放棄したかどうかを大声で疑問に思っています。ク氏は質問を回避し、誰でも推測できるようにした。Huはソーシャルメディアの投稿に「今日の中国はより強力であり、Guに米国代表チームを代表すれば実現できない利益を提供できる」と書いた。 「彼女は中国チームを選ぶ鋭い判断力を持っており、これは中国の成長がもたらす磁力効果です」リュウは異なって選んだ劉にとって中国代表チームのスケートは不可能だ。Liuは代理母を通してArthur Liuから生まれました。区の母親とは異なり、劉の父親は1989年、北京中心部で流血鎮圧で終わり、多くの学生運動家を追放した学生運動に参加したという理由で当局の手配を受けて中国を脱出した。 1989年6月3～4日、軍部がデモを鎮圧し、数百、おそらく数千人が死亡した。アーサー・リュ（Arthur Liu）は最近、日経アジアとのインタビューで「中国人にはまだ表現の自由、宗教の自由がなく、中国にはまだ政治犯がある」と話した。 「明らかに、私の娘がそのような政府に出馬することを許さないでしょう。」中国政府は、お世辞の広報と彼女の訓練のための数百万ドルの国家資金援助として球を受け入れたが、Liuは娘の安全について国務省と米国オリンピック委員会の保証を受けた後にのみ2022年に北京で競争することを許可したと述べた。 FBIは彼と彼の娘が中国政府のスパイ作戦の標的になったと彼に警告した。同年、アリサ・リウ（Alysa Liu）は女子シングルスケート部門で6位を占めました。今回彼女は24年ぶりにオリンピックフィギュアスケート金メダルを獲得した最初のアメリカ女性になりました。彼女の話は中国のソーシャルメディアに広く広がり、「自由な魂」、「もっと真実」などの賛辞を受けた。しかし、一部の人々は区に忠誠を誓い、龍の成功は中国国民があまり喜ばないことを提案した。Liuの出現とともに、彼女の父親の物語は中国のソーシャルメディアで発泡しましたが、一般的に軍事鎮圧の日付に基づいて6-4として知られている1989年の天安門運動は、37年後にも中国で非常に敏感な政治的タブーとして残ったので、どの言及も一般的に単純で秘密でした。ある人はリュ長老を自由投射と呼んだが、他の人は彼を非難した。彼の娘とGuの比較が広すぎて、Arthur Liuはこれについて質問を受けました。父はまた、他の元学生の運動家であるチャンボリとのYouTubeチャットで、「誰もが自分の野心を持つ資格があります」と話しました。 「二人が違う道を選んだが、人々は一気に対照を見ている。対照があまりにも劇的で、人々がコメントをつけることができない」アメリカの反発これに旧さんは「嬉しい。ありがとう、JD！本当に素敵ですね」とUSAトゥデイが報じた。Oglesの法案はさておき、ミシガン州共和党議員のLisa McClain議員は、旧議員が「国を代表できるように多くを与えた国に対する尊敬」すら持っていないと非難した。市民権の変更は競争スポーツでは新しいものではなく、他の中国系アメリカ人や中国系カナダ人が中国チームでプレーしました。しかし、彼らは球のように世論を激怒させなかったとミズーリ大学セントルイスキャンパスのスーザン・ブラウネル教授は指摘した。中国のスポーツとオリンピックを研究するルイス。彼女は「本当にそうだ」と彼女は言いました。 「ここで問題の一部は、あなたがアメリカに勝つのに十分な力があるのか​​ということです」。中国 - オーストラリアのアーティスト、バディウカオ（Badiucao）は、2つの図で比較を説明しました。一つは自由の女神像と共に勝利のスケートに乗るアリサ・リウ（Alysa Liu）の絵であり、もう一つは血が落ちる特大型中国通貨をかけて肩越​​しに眺める毛沢東のイメージです。作家は「Eileen Guの世界でAlysa Liuになる」と書いています。___東京のAPスポーツ作家Stephen Wadeがこの報告に貢献しました。

人類がアメリカ戦争部を訴えたのはおそらく驚くべきことではなかったが、それにもかかわらず衝撃だった。このようなことが起こりましたが、ごくまれに最後の手段です。 1週間以上にわたって、3800億ドル規模の米国防総省とアントロピックは、トランプ政権がどのようにAIを使用できるか（または使用できないか）をめぐって、非常に一般的な紛争に巻き込まれました。結果：先週、Pete Hegseth戦争大臣はこの会社を「サプライチェーンリスク」と指定しました。昨日、カリフォルニア州北部地方裁判所に提起された訴訟で、アントロピックは、国防総省の措置が「前例がなく違法」であると述べた。また、アントロピックでは、「数億ドル」の政府契約が取り消されたり、危険にさらされていると主張しています。 Anthropicは同僚であるBeatrice Nolanに次のように言いました。 「司法審査を求めても、国家安全保障を保護するためにAIを活用するという私たちの長い約束は変わりません。簡単に言えば、「私たちはこれを残さないでしょう」。そして言う価値があります。状況は異なりますが、巨大新興技術大企業が政府を訴えた前例があります。 Palantirを考えてみましょう。 2016年、同社はインテリジェンスソフトウェア調達プロセスに競争する公正な機会を得ていないと主張し、米軍を訴えました。結局、連邦裁判官はPalantirの側を聞いた。 SpaceXが米空軍を訴えた2014年にも同様のことが起こりました。 SpaceXはロケットが主要な打ち上げのために競争することを許可するように要求し、両側は最終的に合意しました。 （SpaceXは今後数年間にわたって多くのリリース契約を締結しました。）そして現職企業でさえ、このような戦いでは免疫されません。さらに、DoDはMicrosoftと100億ドル規模のJEDIクラウド契約を結んでおり、これによりAmazonとOracleとは別の訴訟が発生しました（政府は2021年に契約を取り消すことで難局を解決しました）。だからこれが起こります。しかし、国防省と人類学との間のこの対立は、その内容（AIが自律殺人に使用できる程度に関する倫理的質問を含む）だけでなく、純粋に財政的利害関係についても議論の余地があります。去る2月、同社はOpenAIの真の競争相手であるOpenAIにすでに数十億ドルを注ぎ込んだベースで300億ドル規模のシリーズGを締め切りました。先週、FortuneのJessica Mathewsが報じたように、投資家は現在Anthropic CEO Dario Amodeiとほとんどの立場を維持していますが、これが前進しやすいという意味ではありません。とにかく、それはより多くの国民に公開されます。明日見て、ベンチャーキャピタル- ステープルコインを保存して使用するように設計されたニューヨーク市に拠点を置くプラットフォームであるKASTは、シリーズAの資金で8千万ドルを募金しました。 QED InvestorsとLeft Lane Capitalがラウンドをリードし、Peak XV...

おはようございます。財務責任者は、AIが監査ルールを再構築できる未来を見ています。ガバナンス、リスク、コンプライアンスのためのAIベースのプラットフォームであるWorkivaの副社長兼業界責任者であるSteve Soterは、「CFOは予測しにくい変化のスピードを探索しています。WorkivaはCFO Dailyのスポンサーでもあります」と述べた。彼はまた、GRCはもはやバックオフィス機能や「チェックボックス」の活動ではないと述べました。信頼はAIがどれほど進化するかを決定し、GRCの専門家はこれらの課題を解決するのに最適な立場にあるとSoterは言います。彼は「今後3〜5年間、AIは監査人の意味を根本的に再定義する」と述べました。 「内部監査がAIモデルが倫理的で、偏見なく、正確であることを確認する責任を負うことになり、すでに「AI監査官」の登場を目撃しています。」 Workivaの2026年の経営陣ベンチマークアンケートによると、内部監査チームの76％がすでに組織のAIモデルをテストしています。調査に参加したビジネスリーダーは、データガバナンスを成功させるためにCFO、CIO、CSOが団結しなければならないことにほぼ全会一致で合意しました。月曜日、ラスベガスで開催された内部監査人協会のGreat Audit Mindsカンファレンスでは、Workivaは手動監査を自動化するAI機能を導入し、財務および監査リーダーがリアルタイムでリスクを確認できるように設計された改善されたAIベースのGRCプラットフォームを公開しました。リスクプロファイルが変更された場合、または管理が更新された場合、その変更は、財務、監査、リスク、および持続可能性を結び付けるリンクされたレポートおよび開示を通じて自動的に流れるとSoterは述べた。ウェブサイトによると、Slack、Hershey、KeyBankなど約6,600人の顧客を持っているWorkivaによれば、AI機能を早期に取り組む人々は時間を最大40%節約し、チームが分析、ビジネスアドバイス、新しいリスク解決にさらに集中できるようになりました。Soterは、顧客がすでに効果を見ている3つの初期使用事例を指摘しました。 GRC チームは Workiva AI を使用して、証拠を制御装置に自動的にマッピングし、そのプロセスをまとめるために使用される「人間ダクトテープ」を削除します。かつて数週間かかった作業を数分で完了できると彼は言いました。また、AIは、一般的な大規模言語モデルではなく、監査とリスクのワークフローに合わせて特別に作成された機能を使用して情報を要約し、レポートの最初のバージョンのドラフトを作成するために必要な多くの作業を処理していると彼は説明しました。ある内部監査チームは、Workivaに報告書作成時間を半分以上短縮したと述べた。第三に、当社の最も進化した顧客の中には、継続的なリスクモニタリングに向けてプラットフォームを使用しています。これは長い間議論されていますが、自動化がなければ達成するのは難しい仕事のための大きな野心であるとSoterは言いました。目標は、「煙が火にまで広がる前にそれを検出することです」と彼は言いました。彼は、AIがますます「危機に対応することと危機を予防することとの違いを示しており、大規模な監査の準備を確実にする唯一の実際の方法」と述べました。この技術は、監査役員とチームが早期にリスクを発見し、より迅速に洞察を提供できるようにするため、内部監査の役割は最高経営陣のアドバイスと同義になるとSoterは言います。彼はまた、AIが財務と外部監査人の間の歴史的摩擦を減らすと信じています。 「CFOはリアルタイムデータへの安全で制御されたアクセスを提供できるようになります」と彼は言いました。 「年中テストは、監査シーズン消防訓練の終了を意味します。」リーダーボードTom Fitzgeraldは3月9日からPlanet Fitness, Inc.（NYSE：PLNT）の一時CFOに任命されました。 Fitzgeraldの任命は、Jay Staszが会社を去った後に行われました。 Fitzgeraldは以前、2020年から2024年までPlanet FitnessのCFOを務めました。 Planet Fitnessに参加する前は、Potbelly...

大企業は戦略的ガイダンスのために社内財務責任者に頼ることができます。対照的に、多くの中小企業の所有者は自分でCFOレベルの決定を下す必要があります。マスターカードは、新しい「仮想最高経営陣」がこのギャップを埋めるのに役立つと確信しています。新しいエージェントAI製品は、所有者がキャッシュフロー、運転資本、および財務リスクを管理するのに役立つ仮想CFOを皮切りに、最終的に複数のデジタル「エグゼクティブ」に拡張されます。なぜ今？ Mastercardの中小企業（SME）グローバル責任者であるMark Ba​​rnettは、Fortuneとのインタビューで、「中小企業の所有者からも同じことを言い続けます。彼らは、CEO、CFO、COOの役割を同時に実行するにはあまりにも寂しい」と述べました。多くの人が、「スプレッドシートと日常の決断に埋もれて一歩を踏み出して、実際にビジネスを導くことが何であるかを確認する時間はほとんどありません」。仮想C-Suiteは過去6ヶ月間に活発に探索されてきたと彼は言いました。Barnettはこれを「デジタル化の次のステップ」と説明しています。 AIエージェントを使用して、中小企業がすでに使用しているシステム全体で発生する状況を継続的に分析し、複雑さを明確でタイミングの良い推奨事項に切り替えます。 「長年にわたり、大企業はこの種の常時運営されている経営陣レベルの洞察に頼ってきました」と彼は言いました。 「私たちはこれらの機能を中小企業に提供するための真の機会を見ました。」データと「会話」する仮想CFOは、今年リリースされる最初の機能で、金融機関、会計プラットフォーム、ソフトウェアベンダーを通じて提供されます。 Barnettは、「先制的なキャッシュフローリスクの検出、ベンチマーク、および異常の検出、サプライヤーの支払いの最適化など、3つのタスクを専門としています。これらの分野は、「中小企業の所有者にとって絶えず最も重要な部分ですが、専属財務チームなしではアクセスが最も困難な領域」とBarnettは言います。Fortuneの500大企業の152位であるMastercardは、ダッシュボードを読むよりも同僚と話すのと同じ経験が欲しいと彼は言いました。Barnettは、「私たちの仮想CFOはインタラクティブな経験を中心に構築されました」と述べた。所有者は、自然言語で質問し、すでに使用しているインターフェイス内で、チャートなどの明確な説明とビジュアル出力を受け取ることができます。「主な変化は、「ダッシュボードを読む」から財務データと「会話」に移動することです。」と彼は付け加えました。エージェントは指標のみを報告するものではありません。これを解釈し、リスクと機会を強調し、次善策を提案します。シナリオ分析はオファリングの重要な部分です。ユーザーは、売上高10％の削減や支払い時期の変更などの「家庭」の質問を提起し、仮想CFOにビジネス独自のデータに基づいてさまざまな結果をシミュレートすることができます。ここでは、エージェントは、支出、収入、または支払スケジュールを調整する方法のオプションを提示することができます。Barnettは、仮想C-Suiteを人間の財務リーダーを置き換えるのではなく、強化ツールとして構成することに注意を払いました。「AIは人間の判断、経験、リーダーシップに代わるものではありません」と彼は言いました。代わりに、時間のかかる手動分析を実行し、洞察をより迅速に導くように設計され、財務リーダーがより高い価値の戦略的決定に集中できるようにしたと付け加えました。Barnettは、これにより、すでにいくつかの役割を果たしている中小企業の所有者に、キャッシュフローの可視性、傾向の把握、および将来の予測信号へのアクセスを提供すると述べました。彼は、既存の財務チームを持つ人々のためにチームの拡張として機能し、データ合成を自動化し、複雑さを実行可能なガイダンスに変換すると付け加えました。ますます多くの中小企業は、正規雇用コストなしで戦略的財務専門知識を活用するために仮想または部分CFOに移行しています。調査によると、現在、中小企業の60％以上がアウトソーシングCFOサービスを使用しており、柔軟性とコスト削減を主な要因として挙げています。グローバル仮想CFO市場は、2026年に47億ドルから2035年までに100億ドル以上に成長すると予想されています。MastercardのVirtual C-Suiteリリースは、AI機能と取引データの提供に基づいています。当社は毎年数十億件の取引を処理し、2025年には1,750億件を処理し、これらのネットワーク洞察力を企業自体の財務活動と組み合わせる計画です。Barnettは、過去10年間、中小企業が運営の大部分をデジタル化していると指摘しています。デジタル決済は、より豊富な取引データと埋め込まれた詐欺防止機能を提供し、会計とビジネスプラットフォームはキャッシュフロー、コスト、パフォーマンスの可視性を向上させました。しかし、明らかなのは、デジタル化だけでは十分ではないということです。

ここ数週間、Accentureは上級管理者のプロモーションの見通しを内部AIツールの使用と関連付けることで見出しを飾りました。自動化と効率性で定義されている市場では、従業員はAIを日常業務フローに統合する必要があります。これで、使用量に応じてキャリア軌道が形成されることがあります。その方針は、米国企業全体で展開されているより大きな仕事を反映しています。企業はAIを使用して作業を自動化するのではありません。彼らは人間がどれだけの仕事を生み出すべきかという期待を高めるためにそれを使用しています。これは本質的に間違っていません。測定はトレーニングとパフォーマンスに不可欠です。 AIツールは摩擦を減らし、価値の低い作業を排除し、目標を明確にすることができます。慎重に使用すると、人間の能力を向上させることができます。間違いは別の場所にあります。より高い測定出力が持続可能な性能で誤認されると危険が発生します。組織が生産性の向上を期待の恒久的な増加と同一視すると、生物学的保有量を効果的に借り入れることができます。負債は後に解体、転職、適応力の低下に返済されます。AIは出力を2倍にすることができます。人間の生物学はできません。エスカレーションを推進するロジックは理解できます。作成ツールを使用してコンサルタントが2倍のデータを分析できる場合は、目標を調整するのはどうでしょうか。コーディングアシスタントが開発スケジュールを短縮した場合、配達スケジュールをリセットするのはどうですか？ダッシュボードがリアルタイムでパフォーマンスを定量化する場合、期待値を正確に調整してみてはいかがでしょうか。問題は、機械の加速が人間の能力を自動的に拡張しないことです。人間のパフォーマンスは非線形曲線に従います。適度なストレスは注意力を鋭くします。慢性ストレスは記憶力、判断力、感情調節能力を低下させます。エネルギーは有限です。回復容量は有限です。感情的な帯域幅は有限です。 AIが作業速度と量を増やすと、生物学的システムは同時に拡張されません。技術はタスクを圧縮することができます。回復を圧縮できません。企業がAIを使用して2倍の情報を処理し、2倍の会議に出席し、2倍の結果を生み出すとき、これらの急増を新しい基準にしたいと思います。かつて例外的だったことが予想されることになります。一時的だったのが永久的になります。時間の経過とともに、これらの不一致は予測可能な結果を​​もたらします。バーンアウトサイクルが増加します。欠勤が増加します。認知負荷が蓄積されると、創造的な問題解決能力が狭くなります。任意の努力が減少します。生産性を最大化するために設計されたツールは、生産性を維持する能力を弱め始めます。これらの効果は、測定可能な経済的結果をもたらす。離職は文化的不便ではありません。経験豊富な知識労働者の交換に採用コスト、オンボーディング時間、生産性の損失、チームの中断などが含まれていると、年間報酬のかなりの部分がかかる可能性があります。 AIベースの期待をリセットして減少がわずかに増加すると、スループットの増加による金銭的利益は、交換費用と制度的記憶の弱体化によって急速に相殺される可能性があります。生産性のボラティリティは収益の質にも影響します。生理学的限界の近くで働いている労働者は、短時間の間に高い出力を生成した後に疲労、逸脱、または長期休暇が発生する傾向があります。これらのボラティリティは計画を複雑にし、運用予測の可能性を弱める。知識集約型産業では、持続可能な価値は生のスループットではなく、判断、革新、協力的な問題解決に大きく依存します。生物学的制約を無視すると、これらの能力が低下します。生物資源の借入力学は金融レバレッジに似ています。企業が基本キャッシュ・フローを強化することなく負債を増やすと、短期収益は増大しますが、長期的な脆弱性は高まります。回復、自律性、信頼を強化せずに生産量の期待を高めると、同様の不均衡が発生します。組織は、将来のパフォーマンスを支える人的資本を静かに枯渇させ、同時に印象的な四半期利益を達成することができます。コンプライアンスと評判ばく露もあります。企業がAIシステムとウェアラブル技術を通じてより多くの行動とバイオメトリックデータを収集するにつれて、規制当局はプライバシーと障害保護にもっと関心を集めています。健康または行動データに関連する侵害は、急速に評判の損害と市場価値の侵食につながる可能性があります。人的資本ガバナンスは、ますます周囲の人的資源の問題ではなく、受託監督の一部となっています。これらのどれも指標を放棄することを提案していません。違いは使用方法にあります。AIは生物学的限界を恒久的に高めるのではなく、摩擦を取り除くべきです。回復時間を短縮するのではなく、戦略的な容量を拡張する必要があります。指標はパフォーマンスを規制できますが、生理学的制約を排除することはできません。信頼は決定的な役割を果たします。信頼性の高い環境は、調整コストを削減し、実行を加速します。モニタリングが透明でサポート的であると感じると、採用が続く傾向があります。抽出的であると感じると、ストレス反応が増加し、内的動機が減少します。監視は短期的に目に見えるパフォーマンスを高めることができますが、組織の長期的なコスト構造を静かに高めることができます。投資家は、耐久性のある業績の原因として、人材の安定性と弾力性をますます詳しく調べています。人的資本の開示は、長期的な価値創造を評価する際に財務諸表と共に使用されます。回復、自律性、信頼を強化せずにAIを介して生産量を2倍にする戦略は、圧力を受けて壊れやすい組織を作るリスクがあります。AIの採用が加速するにつれて、取締役会と経営陣はより厳しい質問をする必要があります。摩擦除去や期待値上昇により生産性が向上しますか？パフォーマンスシステムにリカバリサイクルが組み込まれていますか？人的資本の耐久性を強化していますか、短期利益のために消費していますか？ 3〜5年間でより安定した収益を生み出すアプローチは何ですか？AI時代に成功する可能性が最も高い企業は、最も高い生産性排水を求める企業ではないでしょう。彼らは技術的加速を生物学的持続可能性と一致させることになるでしょう。そのためには設計規律が必要です。これは、パフォーマンスシステムに回復サイクルを構築することを意味します。これは、四半期ごとの急増に対する報酬ではなく、長年の期間にわたって価値を測定することを意味します。これは、AIが分析能力を拡張し、スケジュールを短縮することができますが、人間の生理学の制限を書き換えることはできないことを認識することを意味します。これらの制約を無視する組織は、印象的な短期的な利益を得ることができます。また、人工知能時代の真のボトルネックは技術的能力ではないことを発見することもできます。これに続くと予想されるのは生物学的システムです。Fortune.comのコメントに記載されている意見は、単にその著者の意見にすぎず、必ずしもFortuneの意見や信念を反映しているわけではありません。

ほとんどの企業は、金融システムにアクセスできるユーザーの数を知っています。 AIエージェントがどれだけ多いかを知る人はほとんどいません。近年、エンタープライズAIの議論は、人員の中断、投資収益、ユースケースの拡張メカニズムに焦点を当てています。これらの質問は重要ですが、ますます効果的に機能しています。 AIが持続的な利点になるのか、それとも複合的な責任になるのかを定義するより構造的な問題が登場しています。本当のリスクは、モデルのパフォーマンスやメディアの過大広告ではありません。管理されたID、強制アクセス制御、またはライフサイクルガバナンスなしで動作する自律AIエージェントが急速に普及しています。人間のユーザーと既存のソフトウェア用に設計されたガバナンスフレームワークは静かに先行しており、露出を体系的に測定する組織はほとんどありません。最近では、悪意のある行為者を防ぐための実質的な保護がなく、大規模なボットを作成およびリリースする能力がないプラットフォームが登場し、この問題がさらに可視化されました。これらのプラットフォームは、管理されていないデジタル行為者がどれだけ速く広がることができるか、そしていったん広がると、追跡がどれほど難しくなるかを示しています。インテリジェントプログラムは現在、意味のあるガバナンスと可視性を超えてシステムやデータにアクセスすることなく動作しています。今日、組織がAIエージェント用の業界クラスのセキュリティフレームワークを実装していない場合は、ミッションクリティカルなエンタープライズ環境で迅速に結果に直面する可能性があります。未検証のAIエージェント：次世代企業リスクパイオニアAIエージェントは、既存のソフトウェアや人間のユーザーと重要な点で異なります。今日、ほとんどのエンタープライズシステムは明確に定義されたIDに基づいて構築されています。ユーザーには名前付きアカウントがあり、アプリケーションは登録されたサービス資格情報として機能し、必要に応じて監視、監査、およびキャンセルできる設定された役割に基づいてアクセス権が付与されます。自律AIエージェントはこのモデルにはあま​​り適していません。彼らはユーザーに代わって行動し、複数のシステムと対話し、直接的な人間の介入なしに決定を下すことができます。多くの組織では、信頼性が高く管理されたIDが不足しています。これらのアクセスが常に明確なポリシーに関連付けられているわけではありません。ライフサイクルは生成から廃棄まで管理されることはほとんどありません。研究者らは、エージェント中心の環境の弱点によって、悪意のあるコマンド、即時注入攻撃、または感染したデータが相互接続されたシステム全体に迅速に伝播することを強調しました。エージェントが機密データ、金融システム、または運用インフラストラクチャに接続している企業では、小さなガバナンスのギャップも重大なリスクに拡大する可能性があります。つまり、実際のリスクは、エージェントが実行できるものだけでなくアクセスできることにもあります。本当の脆弱性はAIモデルではなく基盤ですAI実験では、エンタープライズ規模の展開に移行する組織との作業では、1つのパターンが顕著です。最大の障害点は、AIモデル自体ではないことがよくあります。より一般的な問題は、脆弱なデータファンデーションと不完全な制御フレームワークです。その結果はすでに目に見えます。コンプライアンスの失敗、偏った結果、ガバナンスの崩壊により、業界全体でかなりの財政的および運用的損失が発生しています。場合によっては、展開後のガバナンスのギャップが見つかると、修正費用は数千万ドルに増加しました。これは暴走知能の例ではありません。これは操作上の失敗です。近代化されたIDガバナンスと継続的な監視なしにAIが複雑な環境に導入されると、リスクは価値よりも急速に拡大します。AI採用が集中型チームを超えて広がるにつれて、緊急性がさらに強化されます。従業員はしばしば、企業全体の可視性を確保することなく、ビジネス機能内でエージェントを実験して配布しています。自律性は、企業の現場が適応できるよりも早く組織全体で水平に拡大しています。アイデンティティ、アクセス、および監督の明確な基準がなければ、デジタルアクターは意図した範囲をはるかに超えて静かに権限と影響力を蓄積することができます。これは最終的にアーキテクチャ準備の問題です。リーダーシップはいつでも3つの質問に答えることができなければなりません。重要なデータはどこにありますか？誰が何にアクセスできますか？そのアクセス権はどのように検証されレビューされますか？そのため、AIを安全に拡張するには、運用リセットが必要です。自律エージェントは、企業内で責任ある行為者として扱われるべきです。これには、役割と責任の明確な文書化、定期的なレビューサイクル、既存のITおよびリスクプロセスとの統合が含まれます。アクセスは意図的かつ継続的に検証され、活動は観察可能な状態に保たれるべきです。このような変化を遂げる組織は、イノベーションを制約するものではありません。彼らは持続可能な規模のための条件を作っています。 AI時代の運用成熟度は、最終的に実験と持続可能な利点を分離する要因です。物語を過大広告から準備に切り替えるように求めるAIエージェントはもはや理論的な脅威ではなく、幅広い業界対話が進むべきであることは明らかです。私たちは、モデルのパフォーマンスと新しいユースケースを議論するのに多くの時間を費やしています。私たちは、環境に導入する自律行為者のためのID、データガバナンス、アクセス制御、ライフサイクル管理に多くの時間を費やす必要があります。ITの他の領域に長いガードレール標準がない場合、これらのエージェントは複雑なシステム内で動作する管理されていないデジタルアクターの静かな軍隊を表すことができます。これらのリスクを解決するには、リーダーシップの関心、部門間のコラボレーション、AI時代のための産業クラスのガバナンスの構築に専念する必要があります。これを真剣に受け入れる組織は、インプレッションを減らすことができるだけでなく、AIを自信を持って拡張するために必要な信頼と弾力性を確立し、ビジネスとIT間のより強力なコラボレーションを促進します。インテリジェントなシステムが人材の一部となる世界では、運用セキュリティはもはや技術的な問題ではなく、戦略的に不可欠です。 AI は、信頼できる範囲内でのみ拡張されます。ガバナンスはこの信頼を可能にします。本記事に反映された見解は著者の見解であり、グローバルEY組織や会員会社の見解を必ずしも反映するわけではなく、Fortuneの意見や信念を必ずしも反映するものではありません。

ジョン・ファーナー（John Furner）が去る2月、ウォルマートのCEO職位に上がった時、彼は63年の歴史を誇る1兆ドル価値の小売帝国でありフォーチュンジ選定500大企業のうち2位の会社を受け継いだ。しかし、会社との関係は、彼が最高経営陣に上がるずっと前から始まった。彼の父親はウォルマートで25年間働いており、父親の初期営業現場教育がリーダーシップへの独自のアプローチを形成するのに役立ったと言いました。Furnerは、2020年のWalmartとのインタビューで、「4歳の時、個人に対する尊重、顧客サービス、卓越性のために努力することについて聞いた」と語った。 「もちろん、私はそれが何を意味するのかわかりませんでしたが、時間が経つにつれてその力を完全に理解するようになりました。」現在、米国最大の企業の1つを率いるFurner（51歳）は、Walmartを歴史上最も重要な変化の1つに導いています。つまり、大型のボックス型の巨大企業で、Amazonと競争する技術中心の強国に進化するのです。Furnerは、11月のパフォーマンス発表でアナリストに「私たちの未来が期待されている」と述べました。 「この機会を通して感謝し、謙虚になりました。」32年目のWalmartベテラン人彼は1993年に会社の故郷であるアーカンソー州Bentonvilleのガーデンセンターで時間制スタッフとして働き始めました。彼は引き続きSam's ClubとWalmartで一連の役割を果たし、元CEOであるDoug McMillonの後に続いてWalmart USを率いています。McMillonはほぼ12年間小売大企業をリードし、Furnerと同様のルーツを持っており、1984年に時間制スタッフとして始まりました。 Walmartが投稿したビデオステートメントでは、彼はFurnerが会社を発展させるために「適切な人」と支持しました。ウォルマートは13年連続でFortune 500大企業で1位を占めたが、去る2月記録的な売上増加を報告した後、最近Amazonに続き2位に押された。小売業者の収益は過去20年間で継続的に増加し、シェアは史上最高値を記録したが、2025年のAmazonの7,169億ドルの収益には少し及ばなかった。今、Walmartが軌道に乗り続けるように、Furnerの視線はすべて撮影されています。オンライン事業は前四半期に27％成長し、9月に小売業者はビデオストリーミング分野に事業範囲を拡大する計画を発表しました。昨年2月、ウォルマートは顧客ベースの拡大努力のおかげで、非技術企業で初めて価値評価1兆ドルを達成し、前四半期の業績報告以来株価が25％以上上昇しました。そして昨年、ウォルマートは、1時間あたりの従業員維持率が2015年より10％以上向上したと報告しました。FurnerはCEOとして前進し、父の指導を含む自分自身を形成した瞬間を振り返っています。初期リーダーシップクラスFurnerの父親Steveが1977年にWalmartの運営チームに加わったとき、小売業者の店舗数は100店舗未満でした。これは今日、ほぼ11,000店舗の店舗数よりはるかに少ない数値です。当時4歳だった彼の息子は食料品を詰めるには小さすぎましたが、父が受け継いだ教訓を覚えているほど年をとりました。ウォルマートで働いている間、スティーブは「人々を助ける人」という個人的なスローガンを立てたと言ったウォルマートの歴史家は言いました。 Walmartのスポークスマンによると、これは、単にお金を払うよりも、すべての人が成功することができるように、親切にし、周りの人々をサポートするための重要な原則でした。そして1987年にFurnerの母親が病気になったとき、「人を助ける人」はFurner自身のリーダーシップ哲学の一部となりました。いくつかの市場の店長は、家族のためのお金を集めるために一緒に集まりました。これは彼らが求めたり期待したりしなかった努力でした。彼の両親に対する他の支援と共に、ジェスチャーはコミュニティの力と親切さと支援によってコミュニティが何を成し遂げることができるかについての彼の信念をしっかりとしました。ウォルマートにおけるジョン・ファーナーのリーダーシップ戦略Furnerは、Walmart US CEOに就任している間、小売業者が店舗管理者に給与を支払う方法を大々的に再作業することを監督しました。 2025年、ウォルマートは最高のパフォーマンスを発揮する管理者に年間420,000〜620,000ドル相当の給与パッケージを提供しました。平均基本給は$130,000から$160,000に上がり、残りは年間ボーナスと株式補助金から出てきました。Furnerは、2025年の小売および消費者会議で、「昨年私たちがしたことは、管理者が所有者のように感じるようにすることでした。これには、会社の利益と損失へのアプローチに肯定的な影響を与えた株式保有も含まれます」と述べました。Furnerは、他のWalmartの従業員にも会社で成功する機会を提供することに声を出しました。 Furnerは、2024年のFox Businessとのインタビューで、管理者の約75％が時間制の従業員として始まり、巨大小売業者は、従業員がWalmartに滞在するよう奨励するためのボーナスプログラムも提供すると述べた。Furnerは、「すばらしい成果が確かに機会を提供し、人々が自分のキャリアで優れた成果を出すことができる環境です」と述べました。今日のAIフォワード時代のウォルマート戦略Furnerは、AIが従業員に役立つと考えており、WalmartはGoogleと協力して、小売企業がGoogleの新しいAIプロフェッショナル認証を通じて160万人の従業員にAI基礎への8時間コースへのアクセスを許可することで、スキルを向上させるのに役立ちます。ウォルマートの最高人事責任者であるドナ・モリス（Donna...