生成AIツールをメンバーが使いこなすと経営者、管理職がボトルネックになる

生成AIのせいで一緒に働いているメンバーの仕事が怖いぐらい速い。

生成AIツールをメンバーが使いこなすと経営者、管理職がボトルネックになる。

このレベルになると自己決定で動く権限委譲が必要で、個々人の集合体組織が強い気がする。つまり「自立分散組織」の理想が現実味を帯びる。

生成AIは苦手な仕事や事務仕事を取り除き、個々人の能力、才能を炙り出す。

良いことのように見えるけれど、管理が非常に難しくなる。なぜかというと才能ありきの働き方はハイパフォーマンス、ハイリスク。高い成果が出る代わりに個人のメンタル、体調に大きく依存する。

したがって以下2点が必要になると感じる

・個人への権限委譲

→ パフォーマンスが高い時に他人がボトルネックになるとたまったもんでないので、可能な限り信じて託す。

・タスク巻き取りの自由化

→ パフォーマンスが下がった時、柔軟に他のメンバーが巻き取れる体制が欲しい。これには信頼と綿密なコミュニケーションが必要。

この組織形態は今まで生きてきて唯一、大学院の研究所で見た事がある。

物理研究の中でも「物性」と言われる領域は一部これを実現している。

ともかくかなりの試行錯誤が必要そう。

ちょっと考えてみたのが

・経営者ワントップより共同体型で生成AIで強化、自律分散

・その人たちのもとでゆるいピラミッド組織を構築。生成AIを徐々に浸透

つまりコンサルファーム型が直近は良い気がする。

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技術ケーパ（実現できる事）が不明確な生成AI事業では、技術検証「まず作る」も重要

「まず作る/試す」をせずに、CursorもChatGPTも生まれる気がしない。技術ケーパを想像しきれず、直感的には「まだ無理では」と思ってしまう

プロダクトづくりはLLMの登場で劇的に変容してきてる。

Github CopilotやCursorをみても明らかに。

生成コストが低いことはもちろんだが、今までのように相手に対する配慮も遠慮も不要になったことが何よりでかい。

即時でアウトプットしてくれるので、要件を細かく定義して渡す、というよりかは、ざっくり雰囲気でなげて、対話の中でアウトプットを洗練させる、という流れになってる。

この観点大事すね。AIと協働する際のベストプラクティスは、人間と協働する時と変わる

例えば、AIとでは、雑な依頼から早く叩き台を作ってもらう+遠慮ゼロな修正ラリーが正解なことも多い

アウトプットを出す速度・コストに革命起きているので、AIのその能力を最大限レバレッジした協働が正解すよね

稼働が下がったホワイトカラー、溢れてるボールを拾いにいったり、自発的兼任したり、新しい部署を作ったり、という形でアジリティを出す選択肢があって、ジョブデスクリプションで強く縛ってるとその妨げになるよな感、社内を個々人が移動できる全社的情報共有がAI時代のアジリティに重要かも

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