「チームメイト」としてのAIのハーバードのカリム・ラカニ

ハーバードビジネススクール教授 Karim Lakhani AIの変容作業に関する理論を持っているだけでなく、彼はそれが実際にどのように起こっているかを研究しています。

「」と呼ばれる画期的な論文でサイバネティックチームメイト、」彼と彼の共著者はその方法を示しました 個人 AIを使用することは、全体と同じくらい効果的です チーム それなしで働いています。彼はまた、Age of AIのためのハーバードのMBAプログラムを急速に進化させています。 リーダー向けのデータサイエンスとAI。

先月ラスベガスで開催されたMicrosoft 365 Community Conferenceで会話のためにKarimをホストしたとき、彼は挑発的な質問を提起しました。AIは専門知識の限界費用をゼロに向けて促進しますか？ AIはドメイン全体で専門的な知識へのアクセスを民主化するため、専門知識は希少で費用がかかるから豊富でアクセス可能になることになります。 「これは、私たちの組織と戦略の性質に劇的に影響を与えるでしょう」と彼は私に言いました。

AI時代の組織とリーダーシップについての会話は次のとおりです（明確にするために編集され、凝縮されました）。

AIがどこに向かっているのか、それがリーダーにとって何を意味するのかについて、私の友人の一人と話すことは喜びです。 Karim、私はProcter＆Gambleで行われたその「サイバネティックチームメイト」の研究から始めたいです。バックストーリーを教えていただけますか？

Karim Lakhani： 私がハーバードで運営する研究所 デジタルデータデザイン研究所、経済における新しい「薬物」のような生成AIを見ています。その有効性、適切な用量、副作用、または使用中に従うべき適切な食事はわかりません。このテクノロジーの導入により実際の作業がどのように変化するかはわかりません。そのため、「臨床試験」、つまりランダム化対照試験を実行します。

Procter＆Gambleの研究開発責任者であるVictor Aguilarは、P＆Gのイノベーションプロセスを生成的に根本的に変えることができる方法を理解したかったのです。イノベーションでは、多くの場合、R＆Dと商業担当者の間にはこの相互作用があります。R＆Dは技術的なアイデアを思いつきますが、商業チームは「これのための市場はありますか？」と尋ねます。ベストプラクティスは、チームで協力することです。

758人の専門家のこの研究を2回のデザインと呼んでいるものとして設計しました。ビジネスリーダーからの課題に挑戦し、AIなしで作業しているグループとAIとの課題に取り組んでいます。また、同じ条件下で個人をテストしました。次に、誰がどの治療法であるかをランダム化し、それらのツールで問題を解決させました。

結果について話しましょう。これは、AIを装備した個人が少なくとも、AIのない人々のチームをエンパフォームすることができるように、そして時にはアウトパフォームすることができることを示した研究です。それはランドマークの発見です。それについて教えてもらえますか？

ラカニ： チームメイトは何を提供しますか？彼らはあなたに機能的な専門知識を提供し、調整を助け、あなたに友情の感覚を与えます。 Microsoftチームをプラットフォームとして使用して、これら3つの要素をリモートで測定しました。

最初の発見は、純粋なパフォーマンスを見ると、作成されるアイデアの質、個人が と AIはチームと同じくらい良かった それなし AI – しばしばAIのチームと同じくらい良い。それは私たちの観点からは驚くべきものでした。

私たちが見たもう1つの興味深いことは、AIのない個人が彼らの機能的専門知識に向かって変化する傾向があるということでした。マーケティング担当者はマーケティングベースのソリューションを提供し、R＆DはR＆Dベースのソリューションを提供しました。しかし、AIを持つ個人は、チームから見たバランスの取れたソリューションに比較可能なバランスの取れたソリューションを生成しました。それは私たちにとって大きな瞬間でした。

人々がどのようにAIを使用したか、自分の作品を再構成した、または今後それを使用したかった驚きはありましたか？

ラカニ： 品質と時間の両方の観点から、AIの生産性効果を示す前に、さまざまな研究を行っていました。タイム圧縮は実際には非常に注目に値しました。チームは通常、時間のペナルティを経験します [because coordination takes time]。しかし、AIでは、その時間のペナルティが消えました。

それは大きな驚きでした。もう1つの驚きは、AIを使用している間、人々がどのように感じたかでした。彼らは、より肯定的な感情を報告し、仕事をしているときに否定的な感情が少ない。

ビッグ ああ 私たちにとっては、AIがチームメイトになることからチームメイトに移行したということでした。これは前例のないものです。私たちは今持っています タップに関するインテリジェンスと専門知識。

人々の心にあるのは、「私はそれを手に入れます。私はテクノロジーがどこにあるのか理解しています…しかし、これは私にとって何を意味しますか？私はリーダーとして何をしますか？」グループに対してどんなアドバイスをすることができますか？

ラカニ： オフィスでWi-Fiを使用するべきかどうかについての議論を覚えていますか？あなたの何人かが彼らに参加したと確信しています。質問はあなたのボードに上がったかもしれません。または、「従業員にブラウザを持っているべきですか？グローバル情報へのアクセス」という質問を覚えておいてください。

それらのことは、仕事の性質を根本的に変えませんでした。しかし、インテリジェンスオンデマンド、専門知識オンデマンド – これらのテクノロジーは仕事そのものに関するものです。技術的な変革と同じくらいの組織の変革を推進する必要があります。多くの場合、それは30％の技術、70％の組織だと言います。 HRチームに自分自身をステープルしてください。または、Copilotにあなたが知っておくべき人事についてのことを教えてもらいます。ご存知のように、素晴らしいチュートリアルを作成します。それが最初のことです。

第二に、人々はこれらのテクノロジーに腹を立てて心配しています – 本当に心配しています。それはあなたが持っている必要がある会話の一部です。これにどのように豊富な考え方がありますか？ロック解除機能は何ですか？繰り返しますが、これらはテクノロジーリーダーが通常尋ねられていないものです。しかし、あなたはそれを所有し、それについてあなたのリーダーやチームメイトと会話する必要があります。

第三：このタイプの変化は、トップから来なければなりません。私はその時代に現れました 有線 雑誌と ファーストカンパニー 1990年代、インターネットが職場に来たとき。 ファーストカンパニー すべての変更エージェントについてでした。しかし、変更エージェントはほとんどの企業で虐殺されます。なぜ？なぜなら、トップダウンの賛同がなければ、変化エージェントはつるで死ぬからです。ここでの鍵は、トップリーダーがこれを理解し、AIを情報技術としてではなく、仕事とビジネス技術と見なすことです。企業のリーダーは、「AIを話す」のと同じように、「AI」（AIを実行する」（常に思考パートナーとして使用し、独自のエージェントを構築する）必要があります。

あなたが言われていないと思う最後の概念やアイデアはありますか？

ラカニ： まあ、もし私が将来を予測するのが得意なら、私は学界ではなく株式市場にいるでしょう。私は非常に経験主義者になる傾向があります：私は発見の考え方を持って来て、実験を実行し、それから事実を得るでしょう。しかし、私はこの知性ビューの周りにフレーミングを提供したいと思います。

1990年代にオープンソースソフトウェアを発見したときに、アカデミックになることにしました。私たちは今同じ時点にいます。これは実際には機能しますが、私たちの管理理論や経済理論は、この種のテクノロジーをどのように処理するかを知りません。

ブラウザが利用可能になったとき、再び90年代を思い出してください。ブラウザとインターネットは本当に何をしましたか？基本的に、彼らは情報伝達の限界費用を削減しました。今日、グローバルまたはナショナルチームでチームに電話をかけると、30年前にカメラオペレーター、サウンドオペレーター、衛星トラックのアップリンク、ダウンリンクが必要だったでしょう。これは非常に高価です。しかし、今日、情報伝達の限界コストはゼロになり、世界的に誰でもシームレスに接続できます。

この瞬間、私たちは専門知識のために同じことを予測しています：の限界費用 専門知識 ゼロになります。

共同パートナー（ボストンコンサルティンググループとP＆G）との臨床試験は、この方向を指摘しており、これは私たちの組織と戦略の性質に劇的に影響を与えます。なぜなら、企業は何だからですが、専門知識の束は？財務、マーケティング、販売、R＆D、ブランドがあります。あなたはこのすべての専門知識を持っています。その専門知識のコストが低下するにつれて、企業が何をしているのか（私たちの役割のすべてが何であるか）は、発明と再発明のためにすべてです。

この変化の方向は私たち全員にとってです。私たちはそれのレシーバーだけになることはできません。私たちは何が起こっているのかを理解し、自分自身と会社の方向性を設定する必要があります。

聞く Karim Lakhaniの最近のThe WorkLab Podcastに登場しました。 AIと仕事の未来に関するより多くの洞察については、 購読する このニュースレターに