人工知能は職場、特に学習と能力開発を変革するでしょう。
AIは私たちの学び方を広げ、改善することができ、多様で将来に備えたリーダーの可能な限り幅広い育成パイプラインを育てることができます。
特に生成AIは、能力開発の公平性を高め、職場の多様性を改善するための公平なアクセスを生み出す上で重要な役割を果たすでしょう。
人工知能（AI）に関する現在の議論の多くは、AIが私たちから何を奪うかに焦点が当てられがちです。どのような破壊的技術もそうであるように、私たちは立ち止まって考える必要があります。むしろ、AIが適切な方法で活用・管理されれば、私たちの仕事との関わり方や仕事の進め方を変える可能性を秘めているのではないでしょうか。
学習と能力開発（L&D）の機会に関して言えば、それはこの技術がどのように価値をもたらせるかを理解することを意味します。
AIは学び方を進化させるだけでなく、L&D体験の範囲と利用しやすさを広げ、多様で将来に備えたリーダーの可能な限り幅広い育成パイプラインを育むことができます。
人々の学び方を変える
パンデミック期に急いで行われた、従業員のスキルのクロストレーニング、再教育、またはスキルアップの動きは落ち着いたかもしれませんが、この数年間の変動の大きさは、継続的な専門能力開発の必要性を一層浮き彫りにしました。従業員は現在、企業のL&Dへの投資を、新たな雇用主のもとに「留まる」または「加わる」意思を左右する重要な要因として挙げています。留まる意思または新たな雇用主に加わる意思。
その結果、雇用主の80%は、2023年にL&D予算を削減する予定はありません。これにより、従業員の能力開発への世界的な投資は3,950億ドルに達しています。その結果生じる需要は、組織が独自のL&D機能を立ち上げようとしているのか、外部の提供者と提携しようとしているのかにかかわらず、キャパシティの課題を生む可能性があります。
そこで登場するのがAIです。AIはすでに、次の点で有用なL&Dツールであることが示されています。
● 個別化され、魅力的な学習体験の提供
● 研修前の評価と、学習者の潜在能力を最大限に引き出すよう調整できる予測分析
● L&D担当者が研修プログラムの戦略に集中できるようにするコンテンツ作成
● 需要に応じた拡張性――いつでも、どのような形式でも、どれだけ多くの学習者に対しても
これまで、学習の質と拡張性の間には、認識されているものも実際のものも含めてトレードオフが存在してきました（1対1の家庭教師は、50人規模の教室よりも学生により大きな価値をもたらします）。AIを適切に活用すれば、高品質な学習を初めて大規模に超個別化できるようにすることで、このコストと質の妥協を打破できる可能性があります。
たとえば、AIは外部提供者のコンテンツを企業独自のコンテンツと組み合わせ、リーダーと企業の両方の目標に沿った、真にカスタマイズされた学習の道筋を作り出すことができるようになるでしょう。
さらに、AIを通じて、企業はリーダーシップ開発のソリューションを、電子メール、メッセージングアプリ、ビデオ会議プラットフォームなどのコミュニケーションチャネルと統合し、進行中のプロジェクト、会話のトピック、バーチャルプレゼンテーションなどに基づいて、学習の推奨事項や、その場でのコーチングを受けられるようにすることができます。
人的、財務的、または時間的なリソースの制約を受けずに、生成AIは、より幅広く多様な受講者にも利用できるよう、高いインパクトと高品質を備えた学習体験の届く範囲を広げる可能性を持っています。
AIは学習と能力開発を民主化する
多様性に関しては、AIにも課題がありました。ほとんどの技術と同様に、AIは人間によって提供されるデータとルールに基づいており、そこには人間固有のバイアスが含まれています。
そのため、特にそのバイアスを急速に拡散させる指数関数的な可能性を考えると、この技術を頭ごなしに退けるほうが容易かもしれません。しかし、そうしたバイアスは、既存のオンラインおよびオフラインの学習体験にすでに存在しています。ならば、AIの力を活用して、不平等の是正と緩和に役立ててはどうでしょうか。
OpenAIは最近、助成金プログラムを発表しました。これは、AIの振る舞いに関する議論と民主的なガバナンスを促進することを目的としています。これは、どの企業も現在の技術を理解するために行うべきデューデリジェンスを超えるものです。すなわち、データの出所、そのキュレーションの方法、トレーニングとルールの基盤、そしてそれが企業の価値観や従業員育成へのアプローチとどのように整合しているかを検討するものです。この助成金プログラムは、おそらく私たちの生活におけるAIの将来の役割と、社会への影響を見据えたものでしょう。
しかし、精査が必要なのは技術だけではありません。企業では、能力開発の機会は通常、リーダーとしての高い潜在能力を持つと認められた人々に限られています。しかし、その認定は、内輪の外にいる人々の実際のパフォーマンスよりも、現在のリーダーとの近さを重視している可能性があります。
リーダーシップの多様性を促進するためにAIを活用する真の力はそこにあります。自然言語インターフェースを備えた生成AIは、これまでのどのバージョンのAIよりもはるかに魅力的で、利用しやすいものです。
そのため、範囲を広げ、あらゆるレベルの潜在的なリーダーを育成するために利用しやすくなります。能力開発の公平性、すなわち、キャリアを高める正式な能力開発機会への、過小代表のグループの公平なアクセスを促進することで、最大の効果を発揮します。
L&Dの実際の影響を測定する
L&Dは、しばしば漠然としていて測定が難しいものと見なされています。私は多くの企業が、能力開発への取り組みを正当化するために共有できる内容への期待値を下げているのを目にしてきました。データは持っているにもかかわらず、単にフレームワークが欠けているだけなのです。
L&Dの影響の測定は、その事業目標との関係をどのように定義するかにかかっています。私の経験では、能力開発への投資は、以下の分野で測定可能な効果を生み出すのに役立ち、AIはこれらの成果の重要な推進要因となりえます。
● 定着率：リーダーがスキルセットに対してより多くのサポートを感じ、安心できるよう支援することで、リーダーが定着するよう促します。AIは、リーダー育成のためにオンデマンドで、常に利用できる環境を提供することで貢献できます。
● 生産性：エンゲージメントを高め、リーダーが組織のために期待以上の成果を上げるよう動機づけます。AIは、L&D担当者の効率を高め、研修プログラムの革新を可能にすることで間接的に、また学習者にインタラクティブな体験を提供することで直接的に貢献できます。
● 目標達成：組織の目標をより良く達成するために必要なスキルをリーダーに身につけさせます。AIは、カリキュラムの内容やスケーリングの取り組みに貢献し、能力開発前の評価を基に、客観的な能力開発後の評価を組み合わせることができます。
フレームワークの中で運用することで、企業は長期にわたって有用なデータを確実に収集できます。なぜなら、加速する変化に直面して、事業の優先事項は変化し、あるいは方向転換さえすることを私たちは理解しているからです。
世界経済フォーラムは、多様性、公平性、包摂性について何をしているのでしょうか？
新経済社会センターは、経済と技術の変化が雇用、スキル、機会をどのように再構築しているかを理解するために、リーダーをつなぎます。
センターは、共有の洞察と協働を通じて、パートナーが移行期において人々と社会を支える包摂的な経済モデルを探求できるよう支援しています。
3年前、ジョージ・フロイドの殺害を受けて、企業は多様性と包摂性への約束を表明しましたが、いまだにその実現に苦慮しています。意図はあるかもしれません。データもあるかもしれません。あるいは今では技術もあるかもしれません。しかし、リーダーシップの多様性を前進させるには、これらすべてが協調して機能することが必要です。
また、視点の転換も必要です。多様性、公平性、包摂性、そして帰属意識は、企業目標に付加するものではなく、その不可欠な一部であるべきです。企業のあらゆる意思決定の場は、プロセスに公平性と包摂性を組み込む機会です。それには、俊敏性と生涯学習に対する新たな期待に応えるためのAIの活用も含まれます。
社内のプロセスとインフラを公平に整えると同時にAI技術を責任を持って活用することこそが、未来の働き方において持続可能なリーダーシップの多様性を支えるものとなるでしょう。
