今日企業が直面している最大の脅威は人工知能ではありません。人工知能がすべての課題であるというのは幻想です。世界中で取締役会が AI 戦略を要求し、CEO が AI への取り組みを発表し、コンサルタントが変革計画を売り込み、投資家がこの新しく新興テクノロジーのリーダーであると主張する企業に報酬を与えています。
ただし、これらの取り組みの多くは原因ではなく症状に対処しています。 AI は企業の運営方法を変えるだけではありません。それは社会の根本的なあり方を変えます。本当の問題は、企業が人工知能を使用するかどうかではなく、工業化時代に向けて設計された企業がインテリジェント時代に生き残れるかどうかです。
1 世紀以上にわたって、現代の企業は経済生活において支配的な機関でした。その基本的なアーキテクチャは、階層、部門、計画サイクル、管理層、レポート ライン、制御システムなど、驚くほど安定していました。このモデルは並外れた繁栄を生み出しました。資本を調達し、労働力を組織し、規模を拡大し、発明を世界市場に向けました。
しかし、どの機関も最終的にはその時代の産物です。この企業は、情報の移動が遅く、市場が徐々に変化し、競争上の優位性が何年にもわたって守られる世界を想定して設計されました。この世界はなくなってしまった。
経営陣は何十年もの間、リソースの最適化、無駄の排除、生産性の向上、規模の達成など、効率性を重視してきました。このロジックは機能しました。しかし、もはや効率だけでは十分ではありません。アルゴリズムを最適化できます。機械は自動化することができます。データは予測できます。
知性そのものが豊かになると、決定的な優位性の源泉は想像力、判断力、信頼、目的、そして何よりも適応力へと移っていきます。勝者は必ずしも最大規模、最も裕福な組織、または最も技術的に進んだ組織であるとは限りません。彼らは環境の変化よりも早く学習する人になるでしょう。
テクノロジーへの巨額投資にもかかわらず、多くの既存企業が苦戦する可能性があるのはこのためです。彼らの挑戦は技術的なものではありません。それは制度的なものです。企業が高度な AI システムを導入していても、失敗する可能性があります。四半期利益予想は下回る可能性もあるが、依然として減少する可能性がある。利益が出ても死ぬこともあります。
歴史によれば、企業が変化の到来を予見できなかったために消滅することはほとんどありません。ほとんどの人が見たことがあります。彼らにできなかったことは、自分自身を変えることだった。成功は習慣になっています。足が硬くなってしまった。剛性が低下してきました。
したがって、将来の工場は単なる機械ではなく、より生きたシステムになる必要があります。階層が減り、インテリジェンスネットワークが増える。部門の集まりではなく、統合されたエコシステムのようなものです。顧客、サプライヤー、従業員、パートナー、研究者、スマート テクノロジーから継続的に学習します。その境界線はより流動的になるだろう。彼の戦略は常に進化します。その従業員は常に新しい能力を獲得していきます。
学習はその中心的な管理プロセスになります。適応力が彼女の決定的な能力となるだろう。この目標は彼女の結束力と信頼の源となるでしょう。これには実際的な影響があります。
戦略はもはや、実行される前に時代遅れになる文書を作成する毎年恒例の儀式ではありません。それは、感知、実験、学習、適応という継続的なプロセスでなければなりません。社内のサイロは、顧客、サプライヤー、パートナーが実際に価値を体験する方法を反映するエンドツーエンドのシステムに取って代わる必要があります。
仕事は、タスクを次々と自動化するだけでなく、人間の知能と人工知能のコラボレーションを中心に再構築する必要があります。サプライチェーンはインテリジェントなエコシステムにならなければなりません。トレーニングは継続的な学習にならなければなりません。パフォーマンスは効率だけではなく、組織が革新するスピードによって判断されるべきです。
リーダーも同様に根本的に変わらなければなりません。 20 世紀の英雄的なリーダーは、しばしば決断力があり、指揮官で全知であると描かれてきました。インテリジェントな時代により、このモデルは時代遅れになります。今日の環境の複雑さを単独で理解できる人は誰もいません。リーダーの仕事は、もはやすべての答えを提供することではありません。それは、より良い答えを継続的に発見できるシステムを構築することです。
産業時代のCEOは指揮官だった。情報時代の CEO は戦略家でした。インテリジェント時代の CEO は、継続的に学習する組織の設計者にならなければなりません。取締役会も、コンプライアンスと財務実績だけでなく、将来の関連性の管理者にならなければなりません。彼らの最も重要な質問は、「今日のパフォーマンスは良好ですか?」ではないはずです。それは、「私たちは明日も生きていけるほど早く学習しているだろうか?」ということであるべきです。
この挑戦はビジネスをはるかに超えています。国の繁栄は、その機関が加速する変化に適応できるかどうかにますますかかっています。ほとんどの組織が段階的に変化する一方で、テクノロジーは飛躍的に進歩します。このギャップは、現代の経済的および社会的課題を決定づける可能性があります。
今日の議論の多くは、当然のことながら、個人の仕事の消滅に焦点を当てています。しかし、より差し迫った問題は、企業全体が消滅するのかどうかということかもしれない。人工知能が次の時代の勝者と敗者を決めるわけではありません。
決定的な要因は、継続的な学習、継続的な適応、継続的な再発明の能力です。生きたインテリジェントなシステムに変化する工場が未来を定義します。自分たちが大きすぎる、成功しすぎる、確立されすぎている、または権力がありすぎて自分自身を再発明できないと信じている人は、自分たちが歴史の間違った側にいることに気づくかもしれません。