- CEO が**「AI ファースト」**を宣言し、次の四半期までにすべてのチームに AI の統合を要求すると、自発的な好奇心は強制的な KPI に変わります。通常は非公式なネットワークを通じて広がるイノベーションが、パフォーマンスに変質してしまいます。
- 真のイノベーションは、通常、夜遅くまで実験し、退屈な作業を数時間自動化し、それを Slack で共有する従業員から始まります。指令やベンダーの売り込みからではありません。
- リーダーが競合他社に遅れをとることを恐れると（AI オンボーディング、サポートの自動化、パフォーマンス 40% 向上など）、プレッシャーは C-suite → VP → マネージャー → 従業員へと広がり、各階層で理解が失われ、不安が増大します。
- 結果： 会社はイノベーションを**「演じ」**始めます。タスクフォースを立ち上げ、戦略を書き、中途半端な試行を行ってから放棄します。パイロットは実行されず、チームは古い方法に戻ります。技術が悪いのではなく、組織が原因を理解する代わりに結果を模倣しているのです。
- 2 種類のリーダーシップ：
- 好奇心旺盛なリーダー： 週末に自らプロトタイピングを行い、失敗や教訓を共有し、心理的な安全性を生み出す → イノベーションの勢いを促進する。
- 命令的なリーダー： 「すべてのチームに AI が必要」と要求し、期限を強要する → 不満を生み出す。
- AI は、Tier 1 サポート、コードのデバッグ、小さな自動化の蓄積において真に効果的です。一方、RevOps や自動予測などの分野は、導入時に失敗することがよくあります。
- 会社が実際に AI を使用しているかを見分ける方法： 財務/運営チームに日常的に何を使っているか尋ねる — ほとんどは高価なエンタープライズ AI ソフトウェアではなく、ChatGPT しか使用していません。
- 解決策：
- スライドデッキではなく、実際の行動で模範を示す。
- 「周辺の人々」—静かに実験している人々に耳を傾ける。
- プレッシャーではなく、実験する権限を与える。
- 未来は、**「AI ファースト」**の流行が収まっても、粘り強く試行錯誤を続け、構築し続けるチームに属します。
📌 要約： 真の**「AI ファースト」**と偽りの違いは行動にあります。それは、リーダーシップから押し付けられる命令ではなく、小規模で反復的な実験と学習です。真のイノベーションは、夜遅くまで実験し、数時間退屈な作業を自動化する従業員から始まることが多いです。好奇心旺盛なリーダーは、週末に自ら AI を試行し、失敗や教訓を共有し、心理的な安全性を生み出すことで、イノベーションの勢いを促進します。命令的なリーダーは、「すべてのチームに AI が必要」と要求し、期限を強要することで、不満を生み出します。
