ウィズダムエコノミーにうまく適応する

学習の目的

この単元を完了すると、次のことができるようになります。

• ウィズダム (英知) に基づくエコノミーの特徴を説明する。
  
• AI が雇用市場に及ぼす影響について説明する。
  

このバッジは、コミュニティメンバーであり、ビジネスリーダー兼コンサルタントである Dorian Earl 氏との提携のもとに制作されています。このバッジで取り上げる概念やベストプラクティスは、同氏のコンサルティング業務とコミュニティ活動から着想を得ています。詳細は、Trailhead のパートナーコンテンツを参照してください。

ウィズダムエコノミーの価値を見出す

長い間、世界は「知識が豊富な人ほど価値がある」というシンプルな原則に基づいて機能してきました。これをナレッジ (知識) エコノミーといいます。「The Knowledge Economy: Ideas, Talent, and Innovation (ナレッジエコノミー: アイデア、才能、イノベーション)」という記事に概説されているように、ナレッジエコノミーでは「人的資本、情報、技術的能力」が重視されていました。そうした世界において、Salesforce システム管理者としての価値は往々にして、自動化の設定方法のようなノウハウをどれだけ備えているかに基づいていました。

世の中は変化しています。今や情報は至るところに溢れています。検索エンジンや AI ツールを使えば、ほぼどのような質問にも数秒で答えることができます。知識に簡単にアクセスできるようになった以上、知識を備えているだけではもはや十分とは言えません。

私たちは今、ウィズダムエコノミーの真っ只中にいます。このエコノミーでは、単に情報を備えていることに価値はありません。コンテキストを理解してパターンを見出し、その情報をいつ、どのように活用して問題を解決するかを認識していることに価値があります。つまり、フローの構築方法を知っていることと、そのフローを設定することが正しいビジネス判断である理由を認識していることは異なるということです。

この単元では、AI エージェントがなぜ「仕事」ではなく、「タスク」を実行するために存在するのかを見ていきます。つまり、チェックリストの項目を処理していくことと、ストラテジストのように思考することのバランスの取り方について検討します。

仕事とタスクを区別する

ウィズダムエコノミーについて語る場合、人工知能 (AI) を避けて通ることはできません。AI に仕事を奪われるという不安を見聞したり、実感したりしたことがあるのではないかと思います。もっともな懸念ですが、 ここで仕事とタスクの違いについて考えてみましょう。

システム管理者の日常業務を考えてみてください。その例として、項目の作成、セキュリティの設定、フローの構築などの作業が挙げられます。これらはタスクです。近い将来、AI がこうした作業の一部をうまくこなせるようになるかもしれません。

仕事は違います。仕事は判断力、コンテキスト、意思決定を要する責務の集合体です。AI はコードを記述したりデータを要約したりすることはできますが、そのコードを記述すべきかどうか、そのデータが会社の年間目標の達成にどのように役立つかを容易に判断することはできません。

タスクからストラテジーへ

この目標は、ただ作業を行うことから、価値を見出して実現することへと移行することです。つまり、タスク思考からストラテジー思考への転換です。

タスク思考の人は、「マネージャーに頼まれたから、この自動化を構築する必要がある」と言うのではないかと思われます。

ストラテジー思考の人は、「そもそもこのことを行う必要があるのか? この自動化によって実際にビジネス上の問題が解決されるのか?」と自問するものと思われます。後者はその方法ではなく、その理由を問いかけます。

システム管理者は、組織全体の仕事を一夜にして改善することが可能です。たとえば、項目を作成すれば、その項目が将来のデータの基盤になります。そのデータが、ビジネスリーダーが組織の発展を推進する重要な決定の根拠になります。最終的な結果を意識すれば、インパクトを見出すことができます。確かに AI も項目を構築することができますが、その項目がユーザーに適切なインパクトをもたらすかどうかを判断できるのはあなただけです。

すぐにソリューションに飛びつくのではなく、戦略的な問いを立てることから始めます。次の単元では、ストラテジー思考を掘り下げ、この実際の転換を見ていきます。