AIで勝つ企業は企業のように見えないかもしれない

ここ2年間、人工知能（AI）に関する企業の主な議論は驚くほど予測可能なものでした。経営者たちは生産性、コパイロット、効率化、コスト削減について語ります。取締役会はAIロードマップを要求します。コンサルタントは緊急性をスライドにまとめます。組織全体が「何らかのAIをやっている」ことを証明しようと奔走しています。

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しかし、そのノイズの下にははるかに大きな変化があり、多くの企業はそれを見ようとしないようです：AIは単に組織をより効率的にするツールではありません。それは組織の最小実現可能サイズを変える技術です。

そしてそれが起こると、近代的な企業を定義してきた多くの前提が、以前ほど安定していないように見え始めます。

私は以前、AIは戦略を置き換えないが、それを露呈すると主張しました。また、AI革命の最中にコスト削減に焦点を当てることは戦略的な誤りだとも述べました。両方のアイデアは同じ方向を指しています：AIを運用最適化の層として扱う企業は、本当の変革を見逃す可能性が高いのです。

なぜなら、本当の変革はAIが人々の仕事を速くすることではないからです。それはAIがどれだけ少ない人数でどれだけ多くのことができるかを変えることなのです。

100年以上にわたり、規模とは人員数を意味してきました。より多くのことをしたければ、より多くの人を雇いました。成長したければ、層を追加しました：より多くのアナリスト、より多くのマネージャー、より多くのコーディネーター、より多くの専門職、より多くの内部報告、より多くのプロセス。近代的な企業は単純な1つの前提の周りに構築されました：複雑さは人間を必要とし、人間は構造を必要とする。

その前提は現在、圧力を受けています。適切なAIツールを装備した1人の人間が、つい最近まで小さなチームを必要としていた仕事をすでに行えるようになっています。リサーチ、起草、コーディング、分析、翻訳、デザイン探索、統合、カスタマーサポート、プロトタイピング—これらの機能のどれも消えるわけではありませんが、多くはますます圧縮されています。

学術研究はまさにこの効果を示し始めています：人間とAIの協働は、特定のワークフローにおいて生産性を大幅に向上させ、従来のチーム構造の必要性を減らすことができます。その圧縮は、ほとんどのマネージャーが認めようとしている以上に重要です。なぜなら、アウトプットが人員数にこれほど密接に結びついていなくなると、組織そのものの論理が変わり始めるからです。

問題はもはやAIが仕事にどのように影響するかではありません。はるかに興味深い問題は、AIが企業のアーキテクチャ自体にどのように影響するかです。

ほとんどの企業はまだマネジメントの観点からAIについて考えています。どのように生産性を向上させることができるか？どのようにタスクを自動化できるか？どのように摩擦を減らせるか？どのようにコストを削減できるか、あまり大きな混乱を引き起こさずに？

それらは無関係な質問ではありません。しかし、それらは二次的なものです。より重要な変化は、マネジメントからオーケストレーションへの移行です。

従来の企業では、価値は大勢の人々を調整することから生まれました。AI対応の企業では、価値はますます、比較的少数の人間がワークフロー、エージェント、モデル、データソース、意思決定プロセスを調整するシステムを設計することから生まれます。

それは非常に異なるスキルです。それは労働の監督よりも、能力のアーキテクチャ化に関するものです。

勝者は必ずしもAI予算が最大の企業、最大のモデルを持つ企業、最も大きな発表をする企業ではありません。彼らは人間の判断と機械のレバレッジを組み合わせて、実際にオペレーティングモデルを変える方法を学ぶ企業です。

そしてそれがまさに、多くの既存企業が苦労する可能性がある場所です。官僚主義は、企業がライセンスを購入したからといって単に消えるわけではありません。実際、多くの組織はすぐに、AIは単にタスクを自動化するだけではないことを発見するでしょう。それはまた、彼らの構造のどれだけが非効率性、断片化、内部慣性を補うために存在していたかを露呈するのです。

間違った質問はこれです：AIはどのようにして現在の企業をより効率的にできるか？

正しい質問ははるかに居心地の悪いものです：もし私たちがAIがすでに存在する世界で今日この企業を構築するとしたら、このように構築するだろうか？

多くの場合、答えは明らかにノーです。私たちはこれほど多くの引き継ぎを構築しません。これほど多くの報告層を作りません。機能を同じように分離しません。あらゆる形態の成長が比例した採用を必要とするとは仮定しません。内部の複雑さをナビゲートする能力によって専門性を定義しません。そしてそれでも、それがまさに多くのAI戦略が保存しようとしているものです。

これがなぜ多くの企業のAIイニシアチブが期待外れに感じられるのかです。それらは企業を再考するためではなく、企業が自分自身を再考することから守るために設計されています。それらは変革的な技術を可能な限り最も保守的な方法で使用しています。

それは政治的に都合が良いかもしれません。短期的な生産性の向上をもたらすかもしれません。しかし、それが本当の戦略的価値がある場所ではありません。なぜなら、汎用技術は既存の構造を単に最適化するだけではないからです。それらの構造のいくつかを時代遅れにする傾向があります。

経済学者は長い間、電気、蒸気機関、コンピュータなどの技術を汎用技術として説明してきました：個々の産業ではなく、経済システム全体を再形成する革新です。人工知能はますますそのカテゴリーに属するように見えます。

インターネットは出版のコストを下げ、メディアは変革されました。突然、個人や非常に小さなチームが、かつては全体の機関を必要としていたことができるようになりました。AIは組織全体により似たことをし始めています。

私たちは、小さなチームがかつてははるかに大きな企業を必要としていたアウトプット、スピード、市場への影響を生み出せる時代に入りつつあります。人間が超人的になったからではなく、レバレッジが変わったからです。

イノベーションのダイナミクスを研究する研究者は長い間、小さなチームはより破壊的なブレークスルーを生み出す傾向があり、大きなチームは既存のアイデアを開発することにより焦点を当てることを観察してきました。そして世界の機関はすでに、AIが小さな組織の生産能力を劇的に拡大し、はるかに大きな企業と競争できるようにする可能性があると警告しています。このダイナミックは、AIツールが以前に可能だったよりもはるかに小さなチームで企業を拡大できるようにしているスタートアップエコシステムでも見られます。

このダイナミックはすでに、AI機能がプラットフォーム全体に広がり、商品化している方法に見られます。これは「企業のAIにおける次の大きなこと」や「なぜ世界モデルがプラットフォーム機能になるのか、企業のスーパーパワーではないのか」などの以前の記事で私が探求した傾向です。

それはすべての企業が小さくなることを意味するわけではありませんし、規模が重要でなくなることを意味するわけでもありません。流通、信頼、資本、ブランド、規制、実行は引き続き非常に重要です。しかし、それは小さく、うまくオーケストレーションされた組織と大きく、ひどく設計された組織の間のギャップが劇的に縮小することを意味します。

そしてそれが起こると、多くの既存企業は慣れていない問題に直面します：彼らはもはや自分たちのサイズによって保護されなくなります。数十年にわたり、規模は堀でした。AI時代において、適応性のない規模は負債になる可能性があります。

AI経済における本当の分断は、AIを使用する企業と使用しない企業の間ではありません。その区別はすでに意味をなさなくなりつつあります。

本当の分断は、AIを使って古い構造を強化する企業と、それを使って新しいレバレッジの論理の周りに自分自身を再設計する企業の間にあります。一方のグループは漸進的な利益を得ます。もう一方は企業が何であるかを再定義します。

それがなぜ、次の10年間の最も成功する組織は、最後の10年間の成功した組織のように見えない可能性があるのかです。彼らはより少ない従業員、より少ない層、より少ないサイロ、より少ない工業的論理に由来する儀式を持つかもしれません。それはもはや適合しません。

彼らは外から見ると、彼らができることに対して不気味に小さく見えるかもしれません。そしてそれがポイントです。

AIで勝つ企業は単に新しいツールを使用するだけではありません。彼らは古い前提を放棄します。そしてそれを一度行うと、彼らは企業のように見えないかもしれません。

この投稿は元々fastcompany.comに掲載されました

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