職場の業務の約3分の1がすでに自動化され、従業員が昇進に向けて実力を示すための試金石が失われつつあり、最終的にはリーダーシップへと向かうキャリアの軌跡にも影響を及ぼしている。
大半の人事リーダーは、人工知能（AI）が業務を適切に遂行するよう導くうえで中間管理職が重要だと認識しているが、必要な研修は依然として不足している。
AI時代に効果的なリーダーシップに必要な人間中心のスキルを組織に備えるには、業務の再設計とリスキリングに時間を投じなければならない。
両立するはずのない2つのデータを考えてみよう。人事リーダーの96%は、今後5年以内に初級職が人工知能（AI）の監督を担う職務へと進化すると予想している。それにもかかわらず、46%はAIに特化したスキル向上研修を積極的に提供していない。
仕事の行き先は変わった。しかし、多くの組織は今なお、地図も渡さずに従業員がそこへたどり着くことを期待している。
従来のキャリアパスは、技術的なスキルの向上によって形作られることが多く、ときには進展が遅く、不公平でもあった。また、なくなって初めてその価値を軽視していたと気づくものも生み出した。実務を経験し、失敗から学び、判断力を培ってリーダーになる資格を得た、地に足のついた管理職だ。
AIは今、従来のキャリアのはしごの土台を成していた初級業務、定型業務、大量処理業務といった業務カテゴリー全体を自動化している。
以下の新たな調査によると、Wakefield Researchが米国、英国、インドの人事リーダー750人を対象に実施したCognizantとPearsonの調査では、初級業務の平均33%がすでにAIによって行われており、英国では39%に達している。
こうした業務の多くは反復的で、常に公平に分担されていたわけではない。しかし、それらにも役割があった。人々が実力を示し、判断力を養い、時間をかけてリーダーになる資格を得る機会を与えていたのだ。
短期的な効率向上は確かにあるが、長期的な変化はより深い。従来のキャリアのはしごは再定義され、これまで経験として重視されてきたものが揺さぶられるとともに、能力の獲得、昇進、リーダーシップに至るまったく新しい道筋が生まれている。
自動化の拡大がリスキリングの格差を生む
AIと労働力をめぐる公の議論は、ほぼ全面的に初級職の労働者に焦点を当てている。再訓練の方法、雇用を守る方法、新たな職務に備える方法だ。この議論は必要だが、十分ではない。より大きな見落としはリーダーシップ層にあり、その下位職と並行してリーダーの役割も再設計する必要がある。
しかし、データは看過できない格差を示している。人事リーダーの95%は、従業員がAIを効果的に活用するうえで中間管理職が最も重要な要因だと答え、92%は、AIが日々の業務を変えるなかで職務を再定義するうえでも中間管理職が重要だと答えている。大半の組織は、権限のあり方が根本的に異なるこの役割に向けて、管理職のリスキリングを積極的に進めていない。
これが本当の変化だ。深い専門知識によって信頼を築いてきたリーダーは、その専門知識がますます汎用化する環境で働いている。より難しい転換は、新しいツールを導入することではない。かつて成功を定義していた直感、習慣、自己認識を手放し、自動化できない人間の能力に置き換えることだ。
専門家から支援者へ、権威者から調整役へ。この転換を意図的に設計している組織は少ない。
AI時代に組織が最も重視するリーダーシップスキル
AIが技術的な実行業務をより多く担うようになると、専門知識だけではリーダーシップの基盤にならなくなる。信頼は別のところで築く必要があり、人事リーダーの97%は、AI時代には人間中心のスキルがかつてないほど重要だと認めている。
一方、64%は、組織が既存の問題を解決する能力より、新たな問題を特定する能力を重視するようになったと答えている。特に注目すべき変化として、67%は、学際的な思考、文脈に応じた推論、コミュニケーションを含むリベラルアーツの学位を、以前より重視するようになったと答えている。
新しいリーダーとは、最も多くの知識を持つ人ではない。方向性を示し、信頼を得て、人と機械を共通の目的に向けて結びつけられる人だ。AIを深く理解し、組織を調整する役割を担う人である。
人とのつながり、状況に即した判断力、場の空気を読む力。これらは多くのリーダーシップの枠組みで最も目に見えにくいスキルだが、まもなく構造上、最も不可欠なものとなる。今日のリーダーは、人間だけを管理する最後の世代となる。次世代は人間とAIが共に働く環境に生まれ育つため、移行はさらに複雑になる。
リーダーシップモデルを再構想する
従来のリーダーシップモデルが機能した理由の一つは、その仕組みが見えにくかったことだ。判断力は時間とともに培われ、組織の知識は受け継がれた。明確に設計されたプロセスがなくても、実践を通じて学び、段階的により大きな責任を担うようになった。しかし、その仕組みがなくなった今、同じスキルを身につけるには、意図的かつ体系的な育成が必要だ。
この報告書によると、人事リーダーの94%は、AIが日々の業務をどう変えているかを反映するため、職務を再定義する計画だという。しかし、職務記述書を見直すことと、成長への道筋を再設計することは同じではない。組織は、AIが職務をどう変えるかを問うだけでなく、リーダーシップ能力をどう変え、最終的にリーダーシップをどう定義するかまで考える必要がある。
答えは、仕事そのものを再設計することにある。AIが実行業務をより多く担い、分析や洞察にもますます貢献するなか、初級職での経験をなくすのではなく、意図的に判断力を養う経験へと変えることが目標だ。
すべての業務を自らこなすのではなく、一人ひとりが方向性を示し、文脈を提供し、成果に責任を持ちながら、仕事を導き、問い直す。AIを活用する組織では、リーダーシップは専門知識の深さだけで定義されない。複雑な状況を明確にし、他者がそれを実現できるようにする能力によって定義される。
次世代のリーダーは、従来の業務を温存することで育つのではない。判断力、文脈の理解、説明責任を学び、試し、信頼される、成長の循環へと仕事を再設計することで育つ。
AI時代に活躍する機会
人事リーダーの94%は、AIによって、まだ存在しない新たな初級職が生まれると考えている。リーダーシップ育成へのアクセスを広げる機会は確かにある。ただし、組織が思い込みではなく、明確な意図をもって前進する場合に限られる。
登るべきキャリアのはしごがなくなったのなら、問うべきはどうすれば昇進できるかではない。その代わりに、私たちが本当に必要とするリーダーのための道筋、つまり、すでに役目を終えた仕事の仕組みではなく、より良いものを築けるかどうかだ。
