1965年、Paul McCartneyはGeorge Martinに新曲「Yesterday」を聴かせ、何が必要かを尋ねた。MartinはMcCartneyがまだ気づいていなかったものを聴き取った。当時、ほとんど前例のなかった、ビートルズのロックレコードに弦楽四重奏を加えるという発想だ。McCartneyはその案に抵抗したが、Martinは推し進めた。その結果、この曲は史上最も多く録音された楽曲の一つとなった。

経営幹部があらゆる会議にAIを急いで導入しようとしている今、この出来事は思い起こす価値がある。会議室で最も価値のある人物は、必ずしも最も多くの答えを持つ人ではない。時には、他の誰も気づいていない可能性を聴き取れる人こそが重要になる。

私は今日、人々に、ほとんど荒唐無稽に聞こえるかもしれないことをよく話す。「答えの時代」は終わった、ということだ。答えの重要性が失われたからではない。むしろその逆である。人類は歴史上かつてないほど多くの答えにアクセスできるようになっている。人工知能は、事業計画を書き、病気を診断し、市場を分析し、法的文書の草案を作成し、ソフトウェアを構築し、戦略的提言を数秒で生み出すことができる。かつては高度に訓練された専門家チームを必要とした仕事が、ノートパソコンを持つ誰にでもますます手の届くものになっている。

まさにそこが要点だ。答えが豊富になると、それは持続的な競争優位ではなくなる。George Martinは、AIが存在する何十年も前にこのことを示していた。彼はLennonやMcCartneyより優れたソングライターだったわけではなく、HarrisonやStarrより優れたミュージシャンだったわけでもない。彼がもたらしたのは、可能性を聴き取る別の方法だった。オーケストレーション、テープ実験、そして4人の若いミュージシャンに自分たちの素材について厳しい真実を伝える意思である。AIの約束も同じだ。リーダーがそのように使う方法を知っていれば、AIは人間の創造性の代替ではなく、それを増幅するものになり得る。

これは、多くの組織が今日AIを使っている方法とは大きく異なる。数分のうちに、ホワイトボードはタイムライン、マイルストーン、意思決定ツリー、ガントチャートで埋まる。どのチームも地図上の「X」を特定し、そこへ到達する最速ルートを設計する。だが、自分たちが正しい地図を使っているのかを問う人はほとんどいない。

その思考は規律があり、分析は厳密で、実行は完璧かもしれない。しかし、イノベーションが地図上の「X」から始まることはまれだ。まず、その地図がそもそも現実の領域を正確に表しているのかを問うことから始まる。

長年にわたり、実績あるリーダーにその転換を促すことは非常に難しかった。成功は確信に報い、組織は予測可能性に報いる。しかし、意味のあるブレークスルーはすべて、不快な問いから始まる。私たちは間違った問題を解こうとしているのではないか、という問いだ。

今日、リーダーはその問いを抽象的に議論する必要はもはやない。これから作ろうとしていた解決策をAIに生成させればよく、通常は1分もかからない。これにより、議論は完全に変わる。論点は、AIがより良い答えを出せるかどうかではなく、誰もが同じ答えにアクセスできるときにリーダーは何をすべきかである。その環境では、リーダーシップの仕事はより上流へ移る。問いを定義し、前提を検証し、どの答えが信頼、注意、行動に値するかを判断することだ。

新しいものを古い枠に押し込んではならない

この教訓は、特定の一業界をはるかに超えている。多くの組織はAIをテクノロジー上の課題と見ている。だが、そうではない。これはリーダーシップ上の課題である。あらゆる技術革命は、最終的に時代遅れのオペレーティングシステムを露呈させる。制約はテクノロジーそのものではなくなり、そのテクノロジーが置き換えようとしている世界のために作られた前提、構造、習慣へと移る。

Martinは、自分が最も慣れ親しんでいるからといって、ビートルズをクラシックのアンサンブルのように響かせようとはしなかった。新しい音を、自らの古い訓練の枠組みに押し込むこともしなかった。多くの組織はAIに対してその逆をしている。答えが希少だった世界のために設計された構造の中に、革命的な能力を押し込んでいるのだ。

その誤りは今日、はっきりと見える。組織はAIタスクフォースを設置し、Chief AI Officerを任命し、AI研修を義務づけ、社内方針を書き換える。これらの取り組みには価値があるかもしれない。しかしその多くは、情報が希少で、専門知識が高価で、答えを得るのが難しかった時代に作られた組織に、革命的な能力を後付けしようとする試みである。そのような世界は、もはや存在しない。

AIリーダーシップの3つのレベル

中心となる問いは「AIをどう使うか」ではない。より良い問いは、「AIが存在するからこそ、私たちはどのような組織になるべきか」である。その答えは3つのレベルから始まる。

レベル1：最適化。これは、昨日の仕事をより良く行うことを意味する。会議を要約し、報告書を書き、カスタマーサービスを自動化し、コードを生成することだ。得られる効果は現実のものだが、誰もが同じツールにアクセスできるようになると、効率性は競争優位ではなくなる。

レベル2：シミュレーション。これは、今日の前提に挑むことを意味する。私はかつて、軍のフェローの一団にイノベーション課題を与え、彼らがそれが正しい解決策かどうかを一度も問わないまま、解決策へ向かう最速ルートを組み立てるのを見た。今日なら、私はその議論を省く。彼らが1週間かけて作ろうとしていた答えをAIに生成させるのだ。通常、それは1分未満でできる。これがレベル2である。計画を確認するためではなく、その計画がそもそも存在すべきかどうかをストレステストするためにAIを使うことだ。リーダーはAIを、懐疑的な顧客、攻撃的な競合、あるいは容赦ない取締役会メンバーとして使い、シナリオをウォーゲームし、盲点を探すことができる。

レベル3：創造。これは、明日の可能性を発明することを意味する。この段階では、AIは単なるアシスタントではなく、創造的なパートナーになる。多くのリーダーはAIに「どうすれば私の仕事をより良くする手助けができますか」と尋ねる。より重要な問いは、「私たちのどちらか一方だけでは作れないものを、一緒に何を創造できるのか」である。これは、George Martinがビートルズとともに取り組んだレベルだ。彼らのサウンドを最適化したのでも、単にストレステストしたのでもなく、5人の誰も単独では作れなかったものの創造を助けたのである。

だからこそ、本当の革命はAIそのものではなく、AIがリーダーシップについて明らかにすることにある。何十年もの間、知性は希少な資源だった。もはやそうではない。AIは知性を民主化するが、判断を民主化するわけではない。

知性は答えを生み出す。判断は、どの問いを発する価値があるかを決める。判断は、問題が狭く定義されすぎているとき、誰もが、機械を含めて、同じ明白な解決策に収束しているとき、そして誰かがより良い地図を描く前にその地図を捨てるべきときを見抜く。

George MartinはLennonとMcCartneyを上回る曲を書いたわけではない。その必要はなかった。彼は彼らがまだ聴き取れなかったものを聴き取り、それについて真実を伝えた。今求められている仕事も同じだ。機械より多くの答えを出すことではなく、機械が問うことのできない問いを聴き取ることである。

次のAI戦略会議の前に、リーダーはこう問うべきだ。

私たちは単に昨日を最適化しているだけではないか。

私たちはどこで、前提を確認するのではなく挑戦するためにAIを使うべきか。

これまで存在しなかった何を創造できるのか。

答えの時代は終わりつつある。判断の時代は始まったばかりだ。

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この記事はもともとFortune.comに掲載された。