CIOの役割はAIに打ち勝てるだろうか？

AI-Enabled ICT Workforce Consortiumの最近の報告書によると、IT職の92%がAIによって中程度から高度に変革されるという。しかし、上級職レベルになると、100%が中程度に変革されることになる。そして、ビジネスおよび経営のIT職に関しては、63%がAIによる「高度な変革」に分類された。オンライン教育企業であるPluralsightは、米国と英国のIT専門家の調査を実施し、74%がAIツールによって日常的なスキルの多くが時代遅れになるのではないかと懸念していることが分かった。

「ジェネレーティブAIは、企業に訪れる革新的な変化を受け入れないCIOを置き換える能力を持っている」と、自身も元CIOであり、現在はテクノロジーコンサルティング企業AVOAのCIO戦略アドバイザーを務めるティム・クロフォード氏は言う。 それ以外については、ジェネAIはCIOの役割の力と価値を大幅に高めるだろう、と同氏は言う。

コンソーシアムの報告書によると、AIはデータ主導の洞察を通じてより効率的な意思決定を促進することで、これらの役割を革命的に変える可能性がある。そして、それは最高レベルの職務にも当てはまる。2023年後半にedXが800人の経営幹部を対象に行った調査では、半数以上が経営幹部のリーダーシップや最高幹部の職務が部分的に、あるいは完全にAIに置き換えられるだろうと考えていることが分かった。また、10人中9人が、少なくとも自分の職務の一部はAIによって自動化される可能性があると答え、半数近くが、自分の職務のほとんど、あるいはすべてが完全にAIに置き換えられる可能性があると答えた。

コンステレーション・リサーチの副社長兼主席アナリストであるアンディ・トゥライ氏は、AIは予算編成、調達、取締役会に提出するビジョンステートメントの作成にも役立てられていると付け加える。CXOは、自社が非効率的だとAIが考える点についてAIに尋ね、その回答を経営コンサルティング会社から得た回答と比較することさえあると彼は言う。「生成型AIの利用は、最高レベルのプレミアム料金を支払ったとしても非常に安価です」とトゥライ氏は言う。

金融ソフトウェア会社BlackLineのCIOであるスミット・ジョーハル氏は、AIによって代替または補強できる業務には、会議の準備や承認、ITチケット管理などの反復的な作業が含まれると話す。

「AIは一般的な問い合わせにも対応できるよう訓練することができます。常に利用可能で、組織内のあらゆる知識にアクセスできるパーソナルアシスタントを創り出すのです」と彼は言う。また、大量の文書を理解し、迅速な意思決定を可能にする手助けもできる。「私はAIを、仕事とスキルを根本的に変える触媒だと考えている」と彼は付け加えた。

しかし、CIOの仕事がなくなるわけではないと彼は強調する。確かに生産性は向上するかもしれないが、仕事は進化し、高度な専門知識や戦略的意思決定を必要とする分野での仕事が増えるだろう。

現在、ジョハル氏の時間の70%は業務管理に費やされており、残りのわずかな時間は、ビジネス変革と成長イニシアティブの推進に充てられているという。AIの拡張により、そのバランスはバックエンド管理からイノベーションや前向きなプロジェクトへとシフトしていくことになるだろう。

ジュニパーネットワークスのCIOであるシャロン・マンデル氏は、ジョハル氏と同様に、AIによって読むべきメールや出席すべき会議が減り、時間が確保できると述べている。

「しかし、私の役割は通常、従来の常識が当てはまらない質問に答えることであり、リスクの所有と説明責任を伴う意思決定を行わなければなりません。AIはデータの収集プロセスを合理化できますが、リスクと説明責任を伴う意思決定には常に人間の手が必要です」と彼女は言う。

戦略的な転換、危機管理、倫理的配慮が必要な場合には、特にその傾向が強いと彼女は付け加える。

それでも、テクノロジーを基盤とするキャリアを長く続けるには、テクノロジートレンドに常に目を光らせ、そうしたテクノロジーを活用してスキルや能力を向上させる方法を学ぶ必要がある。「ジュニパーネットワークスに入社した主な理由の1つは、CIOが懸念する問題の1つであるネットワークの信頼性とセキュリティの管理を容易にするために、同社がAIへの投資を明確に行っていたからだ。AIが可能にするものや、それが自分の役割にどのような変化をもたらすかについて学ぶには、実際に経験する以外に方法はない。

LLMやその他のジェネレーティブAIが登場した今、彼女は自身の時間を大幅にシフトし、それが現在および将来のビジネスにどのように役立つかを理解することに費やしている。

「また、AIが役立つべき分野で、まだ役立っていない部分についても考えています。」と彼女は言う。「ですから、最終的に私に取って代わるかどうかは別として、今はそのことに膨大な量の知的サイクルを費やしているのです。」

次に彼女がAIを活用したいと考えているのは、テクノロジー起業家でLinkedInの共同創設者であるリード・ホフマンが構築したものと同様の、自身のデジタルツインを作成することだ。

「特定のシナリオでは、『私と会う前に私の見解を入手するために私のデジタルツインに来てください』という世界が想像できます」と彼女は言う。「しかし、それはかなり非人間的になり、リーダーシップのEQを持つこととは一致しません。

戦略に重点を置く

ジョーハル氏とマンデル氏だけではない。AIの進化に伴い、仕事がよりダイナミックになることを期待しているITリーダーは他にもいる。

「AIがルーチンワークの一部を担ってくれることを期待している」と、職場での負傷への対応を企業に支援するCompany NurseのCTO、ヘンリー・スベンブラッド氏は言う。「CIOの中には、そういったことを好む人もいれば、あまり好まない人もいるが、私はそういう仕事が好きではない。私はビジネスを前進させることが好きだ」

同氏は、同社がAIに投資したことで競合他社よりも速い成長を遂げることができたと語る。「当社のサービスレベルは、これまでよりも向上しています。なぜなら、コンタクトセンターのエージェントが日常的に行っていた多くの作業をボットが代行しているからです。」つまり、同社の看護師は負傷した従業員と話す時間をより多く確保できるようになったのだ。「より速く、より多くのことを行うことができ、より多くの共感を提供できるようになりました。」とスベンブラッド氏は語る。

AI を革新的な方法で活用し、企業の収益に影響を与えることで、テクノロジーリーダーは、日常的なコモディティ型のテクノロジー管理業務以上の価値を提供することができる。「一部のCIOがコモディティ的な立場にあることは否定しない。そして、そのようなCIOは自分の仕事について心配すべきだ」と彼は言う。

LLMがコア機能に適用されるにつれ、職が確実に失われると、クラウドセキュリティ企業Saviyntのチーフトラストオフィサーであるジム・ラウス氏は言う。生き残るためには、変革的リーダーシップのスキルが不可欠である。

「CIO、CDO、CISOは、コンセンサスを促進するために必要なスキルに多額の投資を行うべきであり、ビジネスの言語を話す能力を示すべきである」と彼は言う。

ジェネラルAIへの移行は、業務運営の変化を意味し、持続可能な成果を向上させながら変化を管理するには、変革的リーダーシップが不可欠であると彼は付け加える。しかし、カーネギーメロン大学のAI教授であるアナンド・ラオ氏によると、持続可能性、サイバーセキュリティ、データの取り扱い、クラウド環境への移行、技術的負債の解消、レガシーシステムからのアップグレードなど、多くの組織が取り組むべき課題はまだ数多く残っているという。

「CIOが戦略的、業務上、人材面で真に価値を付加している場合、AIがその仕事を奪うことはまだ先のことだと私は考えている」と彼は言う。

AIの責任能力の限界とEI

人間とAIの相違点のひとつは、責任能力である。企業環境において、責任能力は新しい概念ではない。例えば、規制順守においては、企業は個々のタスクを外部委託することはできるが、順守に対する責任を外部委託することはできない。同様に、企業は意思決定をAIシステムに委任することはできるが、その決定に対する責任は人間が負わなければならないと、IDCのアナリスト、ケビン・プラウティ氏は言う。

小規模な企業や効率化が進んだ企業では、もはや専任のCIOは必要ないかもしれないと彼は付け加える。「CIOの役割が他の役割に吸収されるか、あるいはCIOとCTOを統合できる可能性もある。しかし、彼らの役割がなくなることはない。誰かが意思決定を行う必要があるのだ。」

AIが人間に対してできるのは、どのような決定を下すべきか助言することだが、それでもなお、いくつかの重大な限界がある。AIには大量のトレーニングデータが必要だが、高度で戦略的な決定のいくつかのタイプについては、それほど多くはない。多くの低レベルの機能は、追跡やモニタリングされることが多いが、この可視性は、高度で戦略的な意思決定にはほとんど及ばない。

「CIOのパフォーマンスを測る有効な手段がありません」とラオ氏は言う。「すべての意思決定を記録している組織はほとんどなく、記録していても、その意思決定が良かったのか悪かったのか？

このベースラインデータがなければ、AIを訓練することは難しいだけでなく、AIが人間と比較してどの程度のパフォーマンスを発揮しているのかを判断する方法もありません。

「CIOのパフォーマンスを測定できないのであれば、AIの方が優れていると言えるだろうか？」と彼は言う。「それはできないだろう。

UCLAのチーフデータ＆AIオフィサーであるクリス・マットマン氏によると、一部の企業では、教訓として意思決定を追跡しているという。

「教訓は通常、失敗モードです。何がうまくいかなかったのか？」しかし、AIによる意思決定については、企業は成功も追跡する必要がある。「うまくいかなかったことだけをAIに学習させるのは望ましくありません。うまくいったことを追跡したいのです」と、同氏は付け加えた。

しかし、意思決定に対する責任能力の欠如や、AIが意思決定の方法を学習するのに役立つ良質なデータの不足に加え、意思決定を実際に実行するという仕事もある。そして、それには相当な感情的知性（EI）が必要となる。

誰もがAIの指示に従いたいと思っているわけではない、とマットマン氏は言う。「しかし、ほとんどの人は尊敬できる人間、いつかは自分もそうなりたいと思える人間に報告したいと思っているでしょう。

また、人々はインスピレーションを求めて他の人間にも目を向ける。これは彼の以前の職場でも同様だった。今年初めにUCLAに来る前、マットマン氏は20年以上にわたってNASAに勤務し、過去4年間はCTIOを務めていた。「NASAのCIOは変革の推進者です。」と彼は言う。「この役職は、テクノロジーと有人宇宙飛行を理解し、何千人もの人々の文化を維持する人材管理を行う必要があります。その場合、AIが彼らに取って代わることはできないだろう。

CIOは従業員と協力するだけでなく、他の事業部門とも協力しなければならないが、この点でもEIが重要な役割を果たす。

「EIは、組織変革管理の観点から新しいテクノロジーを採用する際に必要となる取り組みの度合いを測る指標です」と、ユニシスのグローバルAIプラクティスリーダーであるブレット・バートン氏は言う。「EIは、人々が働き方を変える意欲についてアドバイスしてくれます。

」EIがここで重要な役割を果たす、とバートン氏は言う。「ビジネス部門の同僚との対人関係に重点的に取り組むことで、言葉だけでなく意図する方向性を理解し、おそらく彼ら自身も気づいていなかったソリューションを提供することが重要です」とバートン氏は言う。「1サイクルか2サイクルはかかるでしょうが、突然、信頼が得られ、尊敬されるようになり、そのビジネス部門の変革を可能にするパートナーとして求められるようになります。

DataChatの共同創設者でありCTOであるロジャース・ジェフリー・レオ・ジョン氏は、ジェネレーティブAIがすでに同氏の業務に影響を与えていることを身をもって経験している。

「私はもはや、日常業務の一部に時間を費やすことはなくなりました。」と彼は言う。「私は、長期的な戦略の策定、組織内の改善と変革の機会の特定、ビジネス目標とAIイニシアティブの整合化など、より戦略的な業務に重点を移しました。

そして、AI分野で何が起こっているのかを学ぶことに時間を費やし、チャンスが訪れたときにそれを捉えられるようにしている。

「また、ITリーダーシップの未来には、技術的な専門知識だけでなく、ビジネス戦略の理解が必要であることも明らかになりつつあります。」と彼は付け加える。「ですから、ビジネスリーダーたちと交流し、ネットワークを広げ、ビジネス上の課題に対する理解を深められるようにしています。」