エージェント時代の成長を促進する 3 つの考え方

1 世紀以上にわたり、世界の経済成長は、労働力の増加と生産性の向上という 2 つの力によって推進されてきました。人口が拡大すると生産量も増加しました。生産性が向上すると、生活水準も向上しました。

現在、両方のエンジンが同時に減速しています。

先進国全体で、出生率は人口置換水準を大幅に下回っている一方、人口の高齢化は急速に進んでいます。米国では、 11,000人以上 毎日65歳になる人が増えており、継続的な移民がなければ労働力は 縮小し始める 2030年代初頭。

ヨーロッパはさらに急激な人口減少に直面しているが、日本と韓国は 高齢化社会の展望 増え続ける退職者をサポートするには労働者が少なすぎる。 2030年代半ばまでに、世界中で80歳以上の人口が史上初めて新生児の数を超えることになる。

歴史的には、生産性の向上が人口動態の減速を相殺していましたが、現在では同じように成果を上げることはできません。 2008 年以降の驚異的な技術進歩にも関わらず、経済全体の生産性は向上 もっている かろうじて 改善された。 Automation Anywhere の分析によると、100 万ドルの経済生産を生み出すには依然として約 5 人が必要であり、これはガラケー時代と同じ比率です。

スマートフォンやクラウド コンピューティングなど、一部のテクノロジー集約型セクター以外では、生産性の向上は均一ではありません。人口増加の鈍化と生産性の停滞は、経済成長の鈍化、一人当たり所得の伸びの低下、財政圧力の増大に直接つながります。

人口の高齢化により、一人当たりの所得は次のように減少すると予測されています。 約8% 労働市場の行動が変わらなければ、今後 30 年間にわたって。

実際問題として、これは組織がより少ない人数でより多くの生産を行う必要があることを意味します。雇用を増やし、人員を拡大し、大規模なチームにワークロードを分散するという古い戦略は、もはや機能しません。人口動態と生産性は現在、ビジネス、政府、経済成長の将来を形作る中心的な制約となっています。

それでも、歴史が示しているように、構造上の制約がイノベーションを引き起こす可能性があり、AI と自動化は漸進的なツールから変革の力に移行する可能性があります。今日のリーダーがエージェント時代で成功するために必要な 3 つの考え方を以下に示します。

双発の課題を考慮すると、AI はリーダーに問題解決について飛躍的に考える機会を与えます。今日のリーダーには、10% の利益ではなく、10 倍の成果を中心に仕事を再構築する指数関数的な考え方が必要です。

ブラジルの多国籍エネルギー会社であるペトロブラスは、 例示する これ。ペトロブラスは、数千ページに及ぶ刻々と変化するブラジルの税法によって引き起こされる圧倒的な税負担に直面し、高度な訓練を受けた専門家が何ヶ月もかけて手作業での照合を行い、申告シーズンごとに長い週末を働かなければなりませんでした。

その仕事は疲れるだけでなく、人間のスケールを超えていました。 AI を適用して完全な税コードをマシンの速度で取り込んで分析することで、ペトロブラスは人間には決して気付かないエラー、最適化、控除漏れを特定しました。わずか数週間で、AI は燃え尽き症候群を軽減し、季節的危機を回避し、長期間にわたって成果を上げました 1 億 2,000 万ドルの節税効果。

AI は、組織が部門を中心とするのではなく、収益までのスピード、トランザクションあたりのコスト、顧客満足度など、ビジネスの成果を中心に直接設計できるようにすることで、機能のサイロ化を打破します。

引き継ぎや承認を何層にも重ねて作業をルーティングするのではなく、小規模で自律的なチームが AI エージェントと協力してエンドツーエンドで結果を把握します。仕事は役割ではなく結果を中心に再編成されます。その影響は構造的なものであり、意思決定の迅速化、管理者の数の削減、コストの削減、および一時的な効率の向上ではなく継続的な価値の複利化が実現します。

フェデックスは コアビジネスの取り組みを再設計する DRIVE プログラムの一部として AI を活用し、組織の効率性、柔軟性、顧客対応力を向上させます。たとえば、FedEx の仕分け業務の 40% 以上が現在自動化されており、高度なテクノロジーも摩擦の軽減、透明性の向上、大規模な顧客ロイヤルティの構築に役立っています。

人間の価値は、速度、一貫性、またはパターン マッチングに関するものではありませんでした。それは常に、私たちが誤って自分のものであると主張する機械作業でした。 AI の本当のチャンスは、その負担を軽減し、人間が有意義な成果をもたらすミッションクリティカルで戦略的、創造的で価値の高いタスクに集中できるようにすることです。

この運用モデルに対する従業員の信頼を築くための再教育とトレーニングが重要です。

シティは世界有数の金融サービス企業として、 大規模な AI トレーニング プログラムこれには、大規模な言語モデルをより効果的に活用し、影響力の高い結果を得るためにエンジニアリングを促進する方法を数十万人の従業員に教えることが含まれます。

アクセンチュアは再教育を行っている 同社の全世界の従業員 (70 万人を超える従業員) がエージェント AI システムを使用することで、中央集権的なチームだけに依存するのではなく、自律的で複数ステップの AI 主導のワークフローを構築できるようになります。

AI はもはや将来を約束するものではありません。AI は現代の生産性と人口動態の課題を解決するための決定的な手段です。人間の創意工夫とマシンスケールのインテリジェンスを組み合わせることで、生産性、持続可能な成長、有意義な仕事の黄金時代を切り開くことができます。

優れたリーダーは、成長マインドセットを核に据えて、大胆かつ果断に行動します。