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AI導入はテクノロジーではなく経営の変数である
私が話すすべての組織が、間違った問いに答えようとしている。彼らはどのモデルを採用すべきかを尋ねる。しかし、もっと本質を突く問いは、同じモデルを持つ2つの企業がなぜ全く異なる組織に行き着くのかということだ。
私たちはその証拠を得始めている。今年6月のハーバードビジネススクールのワーキングペーパーは、北米のテック系スタートアップの創業者を対象に、生成AIと人員数について調査を行った。創業者は平均して、AIがなければ55%多くの従業員が必要になると見積もった。しかし、中央値は17%であり、3分の1近くは追加の人員が全く不要であると答えた。同じツール。同じ年。それなのに組織的な結果は全く異なっていた。
その格差はテクノロジーでは説明できなかった。AIをワークフローに正式に組み込んでいる創業者は、非公式に使用している創業者に比べて、人員数への影響を約4倍大きく見積もっており、採用や管理の方法が変わったと報告する可能性がはるかに高かった。次に、研究者たちは巧妙な手法を用いた。彼らは創業者に対し、AIが特定のタスクをどれほどうまくこなせるかについて、楽観的あるいは悲観的な情報をランダムに提供した。予想通り、信念は変化した。委譲の意欲も変化した。しかし、パフォーマンスに関する信念が収斂した後も、マネージャー間の大きな違いは残り続けた。
そこを慎重に読んでほしい。2人のマネージャーが機械のできることについて完全に意見が一致していても、機械に何を「させるべきか」については正反対の決定を下すことがあるのだ。
3月のNBERによる大規模な国際比較研究は、異なる視点から同じ方向を示している。米国とヨーロッパ全体の労働者および企業の調査を比較し、著者らは、人口動態や企業の構成だけでは導入格差の一部しか説明できないことを発見した。導入を予測した他の要因は何だったのか？ 人事管理慣行であり、企業が労働者にそのテクノロジーの使用を積極的に奨励していたかどうかだった。インフラでもない。アクセスでもない。経営（マネジメント）だ。
AIはテクノロジーの変数として到来しているのではない
浮かび上がってきた全体像はこうだ。AIはテクノロジーの変数として到来しているのではない。それは経営の変数として到来しているのだ。
それは居心地の悪い事実のはずだ。なぜなら、言い訳がなくなるからだ。制約が機能（能力）であれば、待つことも戦略になる。しかし、制約が判断力であるならば、5年後の企業間の違いを決めるのはAIのスタックではない。リーダーたちが「人間は何のために存在するのか」をどう信じたかである。
そして、その信念はすでにひそやかに働き始めている。マネージャーが機械にどれだけの権限を委譲するかを決めるとき、彼らは同時に、その隣にいる人間が何に責任を負うべきかを暗黙のうちに決定している。答えは2つある。
1つ目は、人間とは機械のより低速なバージョンであり、委譲されたすべてのタスクは純粋な引き算であるという考え方だ。この信念のもとでは、同じ仕事をこなす小規模な組織ができあがる。
2つ目は、人間とはシステムの中で「何をする価値があるか」を決定し、答えが自信満々に間違っているときにそれに気づき、仕事を取り巻く人間関係を維持し、誰も思いつかなかった問いを投げかける部分であるという考え方だ。この信念のもとでは、これまでとは異なる仕事をこなす組織ができあがる。
権限委譲の好みは、実際には予測ではない
どちらの信念もデータによって否定されることはない。だからこそ、それらは根強く残るのだ。権限委譲の好みは、実際には予測ではない。それは人類学（人間観）なのだ。それらは人間に関する圧縮された理論であり、ほとんど検証されることなく抱かれ、いまや企業全体で猛烈なスピードで実行に移されている。
私はこれを厳粛であると同時に希望に満ちていると感じる。厳粛なのは、ほとんどの組織が調達の決定を下していると信じ込みながら、実際には哲学的選択を行っているからだ。希望に満ちているのは、結果が私たちに一方的に手渡されているわけではないことを意味するからだ。自動化の宿命など存在しない。そこには理論を持ち、選択を下すマネージャーがいるだけなのだ。
もしそれが真実であるなら、今年リーダーシップチームができる最も価値のあることは、新たなツールの評価ではない。自分たちの権限委譲の決定がすでに内包している「人間についての理論」を表面化させ、部屋にいる誰もが本当にそれを信じているかを問い直すことだ。
なぜなら、その理論はいずれにせよすでにインストールされているからだ。唯一の問題は、それが意図して設計されたものか、それとも無意識に引き継がれたものか、ということなのだ。