Behnam Tabriziは、スタンフォード大学の経営科学・工学部およびエグゼクティブ・プログラムで、25年以上にわたり「リーディング・オーガニゼーション・トランスフォーメーション」を教えてきました。組織変革とリーダーシップ変革の専門家であり、何千人ものCEOやリーダーが革新的な変革イニシアチブの計画、動員、実施を支援してきました。これまでに 10 冊の本を執筆しており、最近では著書も執筆しています。 ゴーイング・オン・オフェンス。
ババク・パフラヴァン 彼は2008年にAIスタートアップCleverSenseを設立して以来、AIに取り組んできました。 取得しました 2011年にグーグルによって。彼はGoogleでプロダクトマネジメントのシニアディレクターとして11年間勤務しました。彼は2022年10月にグーグルを退社し、ニンジャテック AI を設立しました。NinjaTechの使命は、AIを活用したエグゼクティブアシスタントへのアクセスを民主化し、すべてのプロフェッショナルに管理時間を還元し、面倒な仕事をなくすことです。
多くの議論の末、人工知能からの仕事の転職をめぐる議論は、コンセンサスに落ち着きつつあります。歴史的に見て、新しいテクノロジーによるマクロレベルの失業はこれまで一度も経験したことがないので、人工知能は 作る可能性は低い 多くの人々が長期的に失業しています— 特にそれ以来 現在、ほとんどの先進国では生産年齢人口が減少しています。しかし、企業がChatGPTやその他のジェネレーティブAIを非常に急速に採用していることから、次のようなことが分かるかもしれません。 短期的には大幅な失業が発生する。
20年代前後の電力の増加とAIを比較第四に 世紀。工場が蒸気駆動の中央ドライブシャフトから各機械の電気モーターに切り替えるのに数十年かかりました。新しい電気技術を活用するには、レイアウトを再編成する必要がありました。このプロセスはゆっくりと進んだため、経済は順応する時間があり、最初は新しい工場だけがモーターを採用していました。電力が新たな雇用を創出するにつれ、蒸気を動力源とする工場で解雇された労働者が転職することも可能になった。富が増えるにつれ、労働者を雇用する全く新しい産業が生まれ、期待も高まった。
20世紀半ばのコンピューティングの普及でも同様のことが起こりました。電化よりも速いペースで進んだが、それでも大量失業を防ぐには十分遅かった。
AIが他と異なるのは、企業がAIを業務にすばやく統合しているため、成果が現れる前に失業が増える可能性が高いからです。ホワイトカラーの労働者は、短期的には特に脆弱になる可能性があります。実際、コメンテーターは、Nvidiaなどの先進的なチップメーカーが後押しするバブルではなく、「AIゴールドラッシュ」について説明している。ゴールドマン・サックス 最近予測された 企業がこれを利用して、米国とヨーロッパで現在行われているすべての作業の 4 分の 1 を削減できると予測しています。つまり、おそらく数千万人が失業していることになります。特に、自分の専門知識を持っていると思っていた人はそうです。 彼らに雇用保障を与えた。
そのため、このリスクを軽減する方法が 2 つあります。1 つ目は 政府が介入するAIの商業的導入を遅らせるため（ありそうもないことですが）、あるいは新たに失業した人々を支援し再訓練するための特別な福祉プログラムを提供するかのどちらかです。
しかし、政府の介入による意図しない結果なしに、しばしば無視されてしまう可能性がもう1つあります。一部の企業では、タスクを自動化するためだけでなく、従業員が以前よりも多くのことを行えるようにするため、つまり生産性を高めるために、ジェネレーティブAIをシステムに急速に統合しています。A) 抜本的な再設計 の企業プロセスがあらゆる種類の新しい価値創造のきっかけとなる可能性があります。多くの企業がこれを行えば、社会全体として、短期的な移動の罠から逃れるのに十分な数の新しい雇用が創出されるでしょう。
しかし、彼らはそうするだろうか？それほど積極的でない会社でも、コスト削減にはかなり長けている傾向があります。しかし、イノベーションは別の問題です。攻撃的な企業が少しずつ業界を変えていくのに十分な時間があったので、これまでは心配していませんでした。移住させられた職が徐々に失われていくのを補うために、彼らは時間をかけて革新を続けてきました。そのイノベーションは新しい雇用を創出し、失業率を低く抑えました。しかし、マクロ経済学的に言えば、AI への移行には時間の余裕がありません。
したがって、政府に頼る代わりに、経済全体が既存の雇用を排除するのと同じペースで、多くの企業に十分な速さでイノベーションを起こさせ、新しい雇用を創出させることです。ジェネレーティブAIはビジネスや社会で急速に普及していますが、そのスピードは企業がイノベーションのペースを上げる機会にもなります。十分な数の企業がこのように攻撃を仕掛ければ、人工知能の失業を心配する必要がなくなります。
もちろん、企業がマクロ経済の問題を解決するためにAIに頼ることはありませんし、そうすべきでもありません。しかし幸いなことに、企業にはそうするだけのビジネス上の理由があります。AI から機会を創出する企業も、長期的に見れば成功を収めることができるでしょう。
AI で攻撃を続ける
AIの革新を目指す積極的な企業はすでに指摘できます。再利用可能なロケットや電気自動車の先駆者となったイーロン・マスクは、今やそうではありません。 作ることを約束する ツイッター リーダーと同じくらい マイクロソフトやグーグルなどのAI分野で。しかし、マスクは 有名な外れ値 そして陪審員はまだツイッターに出ていない。では、企業がAIに攻撃を仕掛けるとはどういうことでしょうか。
この質問に答えるために、企業が今起きているような変化への対応に長けている理由を見てみましょう。ベーナム・タブリージ チームを結成しました の研究者が、2006年と2022年の優れたデータに基づいて26の大企業を調査しました。チームは、企業を時系列的にアジリティとイノベーションの高・中・低のグループに分け、それぞれの比較可能なデータとケーススタディを用意しました。
アジャイルで革新的な企業が、中立または防御的な企業と何が違うのでしょうか？チームは差別化要因をアジャイル・イノベーションの8つの推進要因に絞り込んだ。すなわち、実存的な目的、顧客が求めるものへのこだわり、ピグマリオン流の同僚への影響、スケールアップ後もスタートアップの考え方、大胆さへの偏見、抜本的なコラボレーション、テンポをコントロールする意欲、バイモーダルな運営だ。ほとんどのリーダーはこれらの特徴を称賛していますが、大規模な組織が長期にわたってそれらのいずれかを維持することは非常に難しいことが判明しました。
タブリージは書いた 他の場所 マイクロソフトがヒエラルキーを見直し、オープンAIなどのパートナーシップを追求することで、企業のリーダーになるためにどのように攻撃したかについて説明します。しかし、こうした推進力の結果として、他の企業も AI に関して同様のことを行っています。ここで最も重要な 2 つの要因、「大胆さへの偏見」と「スタートアップのメンタリティ」に焦点を当てましょう。これらの推進要因を整えることで、企業はアジャイルイノベーションに深く取り組むことができます。なぜなら、これらは組織全体の変化を強制するからです。
大胆さへの偏見
近い将来、AIに投資する企業は、AIから収益を上げる可能性があります。しかし、単なる投資では少しずつしか利益が得られない可能性があります。特にコスト削減の面では、この数字は良さそうに見えるかもしれません。しかし、企業が実質的な価値を創出し、大きな利益を得る機会、あるいは将来的に有利なニッチ市場を創り出す機会を逃すことになります。慎重な投資を行っても、長期的には競争からあなたを守ることはできず、私たちが直面しているマクロ経済的課題の解決にも役立ちません。
それがどんな新しいテクノロジーでも問題です。慎重に進めれば、おそらくうまくいくでしょう。大企業はリスクを嫌い、 それが理由です それらは十分な給油された機械のように動作し、手頃な価格で信頼できる製品を作り出します。また、彼らの多くがスタートアップ企業を買収してイノベーションを外部委託している理由でもあります。そのようなアプローチでさえ、しばしば臆病な改善につながります。成功しているすべての組織は、特に規模の大きい組織は、リスクを最小限に抑え、大胆になることを好みます。しかし、ブレネ・ブラウンのように 指摘する、「勇気を選ぶこともできますし、慰めを選ぶこともできますが、両方を選ぶことはできません。」
リーダーたちが抗議しすぎたため、大胆さは企業の決まり文句になってしまいました。しかし、AIに関しては、リスクを最小限に抑えるのではなく、受け入れるという真の意味を持つ企業が必要です。アドビを例にとってみましょう。アドビのPhotoshopプログラムは、長年にわたり写真デザイン市場で最大のシェアを占めてきました。アドビは、ジェネレーティブAIが台頭してきたので、テクノロジーがどのように機能するかを待っている間、小さな領域に採用していたとしても、安全策を講じることができたはずです。それがコダックがデジタル写真で行ったことであり、モトローラがデジタルテレフォニーで行ったことです。しかし、その代わり、 アドビはプッシュしました ジェネレーティブAIはPhotoshopに深く組み込まれており、一般ユーザーはこれまで不可能だったあらゆる種類のビデオを作成できるようになりました。アドビは AI を脅威または注意散漫と見なす可能性があったため、AI なしで Photoshop を改善し続けてきました。しかし、そのリーダーたちには、ユーザーができることを高めるために、積極的にAIに投資する勇気がありました。
テクノロジーの奥深くでは、チップメーカーのNvidiaは ヘッドラインを取得 AIに最適な半導体チップを提供するために。部外者からすれば、適切なテクノロジーを適切なタイミングで提供できた会社は幸運に思えるかもしれません。しかし、Nvidia の現在の成功は偶然ではありません。過去 10 年間、Nvidia は、カスタマイズされたチップやソフトウェアの開発など、AI に関する専門知識を積極的に獲得し、発展させてきました。こうした積極性は今後も続き、Nvidia にとってより価値の高い製品を提供するだけでなく、単純なコスト削減よりも AI のより良い利用が可能になると予想されます。
大胆さが毎回通用するとは限らない。しかし、企業ヒエラルキーに根付いたリスク回避を克服するには、大胆さを重視する姿勢が不可欠です。
スタートアップの考え方
大胆さと同様に、そしてAIを成功させるためにも同様に重要なのは、会社の年齢や規模に関係なく、新興企業の考え方を採用することです。スタートアップ企業は、市場を広く見渡し、顧客が今求めているものにすばやく方向転換することに長けています。大企業にはこうした機会に応用できるリソースがありますが、多くの場合、動きが非常に遅く、障壁が多い (そして大胆さが欠けている) ため、スタートアップはより早く市場に参入できます。オープンAI、 ビートアウト GoogleとChatGPTは、両方の長所を兼ね備えていました。それは、Googleを妨げていたためらいから解放されたスタートアップ精神と、Microsoftや他の投資家から十分なリソースが提供されたことです。
スタートアップのマインドセットには、勇気と柔軟性だけでなく、大きな成果への猛烈なコミットメント、大きな課題に取り組むヒーローの旅のようなものもあります。スタートアップは、予測可能性をもって優れた製品を大規模に生み出すのではなく (それだけの価値ある目標ではあるが)、何か特別なものを生み出したいと考えている。そのため、周りを見渡し、他の企業と柔軟に提携することを重視しています。彼らは、やるべきことを成し遂げるために、どんなに古く尊敬されてきたとしても、既存の構造や偏見を省きます。
電子商取引の巨人であるAmazonは、AIの導入においてスタートアップ精神を発揮しました。10 年以上前にテクノロジーが発展するにつれ、同社は 機会を見た ウェブへの新しいインターフェースとしての「スマートスピーカー」の創造に力を注いでいますAmazonにはAIの専門知識はありませんでしたが、採用、買収、社内開発を通じて必要なものを習得しました。その結果、EchoスピーカーとAlexaデジタルアシスタントが誕生しました。これは、単により多くの商品を注文して購入できるようにしただけではありませんでした。これにより、多くの分野で価値 (および雇用) を創出するための新しいチャネルが開かれました。Amazonは、CEOのアンディ・ジャシーとともに、アレクサ以外にも積極的にAIに投資してきました。 言って このテクノロジーは、「事実上すべての顧客体験を変革し、改善する」ことを約束します。
企業はこうした推進要因を一夜にして採用することはできませんが、新しい可能性への真剣な取り組みに向けて動き始めることはできます。こうしたドライバーのほとんどは、自分のキャリアにおける目的と達成を求めている個人のレベルでも働いています。彼らは大胆さを受け入れ、スタートアップ精神を取り入れ、その他の義務を果たすことができます。企業と同様に、従業員も必要なスキルと経験を習得することで AI に積極的に投資できます。そうすることで、キャリアを保護するだけでなく、付加価値を高めることができます。 より高いレベルで。
企業生活の多くは、信頼性の高い製品を低コストで製造することに費やされてきました。大量失業を防ぐために今必要なのは、多くの企業がこの規律から脱却し、AIの未来を加速させることです。大きな危険は、ほとんどの企業が安全に行動し、簡単に投資し、短期的にはうまくやっていくことです。
イノベーションを恐れて人類は決して繁栄しません。最初の人間が火を恐れたとしたら、そう、火傷することもあったが、火の力を利用しなければ、私たちは絶滅していたかもしれない。同じことがAIにも当てはまると思います。恐れるのではなく、その力を利用する必要があります。私たちはそれをすべての人間の手に委ねなければなりません。そうすることで、私たちは団結してこのより高いレベルを達成し、生きることができます。
