人工知能は、まるでビジネスの世界がこれまで技術的な転換に直面したことがないかのように語られている。しかし、それは何度も経験してきたことである。

それぞれの世代には、その時代ならではの画期的なイノベーションが存在する。企業の事業運営、競争、成長のあり方を再定義すると期待されるイノベーションである。技術そのものは変化しても、企業の反応は驚くほど類似したパターンをたどる。企業は新たなシステムの導入に急ぎ、専門家を雇い入れ、大規模な変革構想を打ち出す。どのプラットフォームを選ぶか、どれだけ迅速に展開できるか、競合他社より速く動いているかといった点に関心が集中する。

そうした熱狂の中では、技術の導入と戦略の保有を混同しやすくなる。

このダイナミクスは過去にも繰り返されてきた。1990年代のエンタープライズソフトウェアブームから2010年代のクラウド移行の波に至るまで、新しい技術は競争環境を一変させるとの予測とともに登場する。企業は多額の投資を行い、それに合わせて組織を再編し、早期導入が持続的な優位性につながると仮定する。しかし時間が経つにつれ、アクセスは拡大する。競合他社も同等の機能を獲得し、かつては画期的と思われた特徴が標準的な期待へと変わっていく。

その時こそ、企業間の真の差が明確になる。ツールを入手することと、それを活用できる組織を構築することは、根本的に異なる取り組みである。

AIは、先行する技術よりも強力になる可能性がある。より速く移動し、企業のあらゆる機能により深く浸透するかもしれない。変化の規模が大きいことは疑いない。しかし、その根底にあるビジネスの教訓は目新しいものではない。技術単独では持続的な優位性を生み出さない。人こそがそれを生み出すのである。より正確に言えば、他のどの組織よりも速く学ぶ組織こそが生み出す。

それこそが、企業が見落とすリスクを抱えているAI論議の側面である。企業はモデルの評価、ベンダーの比較、ツールの展開を急いでいる。こうした決定は重要だが、最終的にどの組織が勝ち残るかを決める要因になる可能性は低い。アクセスは拡大し続け、機能は普及し、今日の画期的な成果は明日の標準機能になる。

より重要な問いは、技術が進化する中で、組織の従業員が学び続ける準備ができているかどうかである。

だからこそ、企業が行える最も重要なAI投資は、技術そのものに対するものだけではない。好奇心を持ち、適応力があり、仕事が常にこう行われてきたという前提に疑問を持つ意欲のある労働力を育成することにある。そうした文化はベンダーから購入することはできない。時間をかけて構築しなければならない。

眼健康分野における産業・技術変化の波を約170年にわたり乗り越えてきたボシュロムでは、学習をたまの研修イベントに限定するのではなく、日常の業務運営に組み込むことを目指してきた。

昨年、ボシュロムはCourseraと提携し、全社規模のAI学習プログラムを立ち上げた。AIリテラシーは専門的な技術能力ではなく、コアとなるビジネススキルになるべきだという考えに基づいている。また、同社はナレッジワーカーに対してこれらのコースを必修とした。このアプローチは大企業におけるより広範な傾向と一致しており、金融サービスから製造まで、企業はAIの習熟度を特殊スキルではなく不可欠な職場能力として扱う方向に向かっている。

この決定には一部からの反発もあったが、それは理解できるものだった。必修研修は常に歓迎されるわけではなく、コースを修了したからといってAIの専門家になれるわけではない。しかし、AIがほぼすべてのビジネス機能に影響を与える可能性があるのであれば、それを理解し使用するための基礎を従業員に提供することは、オプションとして扱うべきではない。

もちろん、研修は出発点にすぎない。学習は、人々がそれを実践に応用した時に真の価値を生み出す。

ボシュロムは「VisionAIチャレンジ」を立ち上げ、AIの専門家だけでなく、全社の同僚を招き、AIが業務をどう改善できるか、実践的な方法を特定してもらった。製造、研究開発、営業、財務、人事をはじめとする各部門からアイデアが寄せられた。

際立っていたのは、提案の幅広さであった。スケールの大きな野心的な提案もあれば、時間を消費し、日常業務に不必要な複雑さをもたらす小さくもしつこい非効率を取り除くものもあった。こうした小さなアイデアは見出しを飾ることはないかもしれないが、総合すれば組織をより速く、より効率的にすることができる。

この経験は、長年のキャリアを通じて観察してきた原則を再認識させた。仕事に最も近い人々こそが、それをどう改善できるかについて最も明確な視点を持っていることが多いのだ。リーダーシップの課題は、彼らに知識と許可と機会を与え、その洞察に行動を起こさせることである。

同様に重要なのは、優れたアイデアを広めることである。

それが「AI in Action」の目的である。同僚がAIを使って問題を解決し、反復作業を排除し、顧客サービスを改善している具体的な事例を共有する社内プラットフォームだ。月に何十時間も節約できる事例もあれば、1、2時間の節約にとどまる事例もある。すべてに価値がある。特に、ある従業員の解決策が、組織の別の場所にいる同僚に似た課題に対するより良いアプローチを提供する時にはなおさらだ。

時間とともに、そうした漸進的な改善は蓄積されていく。それと同等に重要なのは、それらを開発した人々が、問題解決者であると同時に教師へと成長することである。

それも、AIに先行して存在していた教訓である。企業は変革を、中心から指示されるものとして捉えがちである。少数のグループが技術を選び、プロセスを定義し、組織の他のメンバーにその使い方を指示する。標準、セキュリティ、責任ある導入といった点においては、中央集権的な調整が確かに一定の役割を果たす。しかし、持続的な変化が企業の命令だけで定着することはまれである。

AIから最も恩恵を受ける組織は、あらゆるレベルの人々に責任を持って実験し、学んだことを共有し、同僚の改善を支援する権限を与える組織である。その転換は、リーダー自身の役割の見直しも求める。

長年、リーダーには明確な答えを用意することが期待されてきた。しかし今後は、人々がより鋭い問いを投げる環境を醸成することが義務となりつつある。リーダーは明確な期待とガードレールを設定する必要があると同時に、この技術が最終的にどこに行き着くのか、まだ誰にも正確には分からないことを率直に認めることに慣れておかなければならない。

AIは進化を続ける。今日の最先端モデルはいずれ代替され、今は非凡に思える機能が日常的なものになる。特定の時点で正しいツールを選ぶことだけで、持続的な優位性を確保できる企業はない。

持続し得るのは、好奇心と適応力、そして継続的な学習が仕事の不可欠な一部であると理解された組織文化である。

AIは人間の可能性を代替するものとして語られることが多い。現実には、AIはその可能性を拡大できる。ただし、企業が技術プラットフォームの評価と同等の努力を従業員の育成に注ぐ場合に限る。

現在の熱狂は、過去の技術変革の波と同様に、いずれ収束する。AIはより深く組み込まれ、より身近になり、より広く利用可能になる。その時、優位性は最も新しい技術を最初に購入した企業ではなく、その技術で何をすべきかを学び続けた人々を持つ組織に属する。

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