企業がAIの才能を失っている理由 - そしてリーダーがそれを止めることができる方法

しかし、これが雇用危機ではない場合はどうでしょうか？リーダーシップの場合はどうなりますか？

スポットライトは給与とスキルの不足にかかっていますが、一部の専門家は、AIの専門家が雇用するのが難しいだけでなく、失うのが簡単であると主張しています。議論は、この現象は、これらの専門家が仕事に関与していないからではなく、彼らが働くように求められている環境は、多くの場合、AIのイノベーションがどのように繁栄するかと根本的に整列しているからです。

「AI Professionalsの珍しい専門知識は、今日の市場で前例のないレバレッジを提供します」とC-Suiteのエグゼクティブ兼ボードアドバイザーであるErika Glenn氏は述べています。 「彼らは他の場所で職場の柔軟性を優先しながら高い補償を命じることができます。多くの企業は、AI文化の独自のニーズをめったに理解しないことをめったに理解していないリーダーシップの下で厳格な政策を維持しています。

少なくとも業界の大部分の場合、今日のケースは、AIの才能がピンポンのテーブルや膨らんだ仕事のタイトルを追いかけていないことです。彼らは意味、自律性、将来に焦点を当てたミッションを追いかけています。彼らがそれを見つけられないとき、彼らは去ります - 多くの場合、彼ら自身のベンチャーを始めたり、より適応性のある文化で中小企業に参加したりします。

リーダーシップの盲点のコスト

Neurochange Solutionsコンサルタントでありグローバル教育者であるMichelle Machadoによると、より深い問題はレガシーの考え方にあります。 「21世紀のAIレースで競争しようとしている間、20世紀の考え方でまだ多くのリーダーが活動しています」と彼女はインタビューで私に語った。 「2000年にウェブサイトが必要かどうかを議論する企業を見るようなものです。」

マチャドは、統計を語ることを指摘しました。リーダーシップがその可能性を理解していないため、企業のほぼ40％がAIの実装に失敗しています。この誤解は、すべての間違った方法で現れます。AIをサイドプロジェクトのように扱う、リモート対応の仕事にオフィスベースのルーチンを要求するか、実験システムとするものに滝のプロセスを課します。

グレンは、多くのリーダーが「従来のソフトウェアエンジニアリングのようなAI開発を依然として扱い、厳格なスケジュールを実施し、イノベーションを抑制するマイクロ管理を強制している」と付け加えました。そのような制御が多いアプローチは、まさにその心の企業が保持することを切望していることを撃退します。

さらに悪いことに、それはresりを構築します。リーダーシップが技術チームに敏ility性を要求するが、それ自体の意思決定において官僚主義に固執するとき、AIの専門家は信号を大声で明確に読みます。これは本当の革新が歓迎される場所ではありません。

補償に対する文化

一般的な誤解は、AIの専門家が単に大きな給料に密猟されているということです。しかし、マチャドはそれに挑戦します。 「リーダーが実験、コラボレーション、将来に焦点を当てた思考の文化を構築しない限り、最高のAI雇用者でさえもとらない」と彼女は言った。 「補償だけでなく、最終的にトップの才能を引き付けて維持するのは文化です。」

グレンは、偉大な指導者が「開かれた対話の文化と共有されたインセンティブの育成であり、物議を醸す視点が影響なしに歓迎される」と述べている。彼らは自律性と説明責任、政治からチームのシールドチームのバランスを取り、それが失敗したとしても実験に報酬を与えます。

その環境はまれです。しかし、それが存在するとき、それは才能を保持する重力を生み出します。そして、最も明るいAIの心を描き、維持する組織は、そのような重力を持つものであり、必然的に最も高度なモデルを持つものです。

透明性と信頼

才能を維持することになると、マチャドのアドバイスは、透明性が燃料を供給するものであるということです。 「人々は自分の仕事の影響と、それがより広範なビジネス結果にどのようにつながるかを理解しているときにとどまります」と彼女は言いました。 AIのような職域と速いペースの分野では、モデルが操作、コンプライアンス、顧客データ、倫理に触れなければならない場合、その透明性はリーダーシップのあらゆる層に焼き付けなければなりません。

また、脆弱性も必要です。会社がまだ知らないことを認める意欲と、その知識を一緒に構築するというコミットメント。 「人々が見られ、聞かれ、大切になったと感じるとき」とマチャドは説明した。

これは、AIの取り組みが組織のサイロの下でしばしば窒息する大企業では特に重要です。 「サイロはイノベーションを遅くするだけではありません」と彼女は付け加えました。 「彼らは変革を失速させます。」

AIの才能を失うことの本当のコスト

トップのAIエンジニアを失うことは、別の求人要求を開くことを意味するだけではありません。連鎖反応を引き起こします。プロジェクトは失速、士気の低下、そしておそらく最悪の場合、制度的知識がドアから出て行きます。

「技術専門家の交代は、年salの半分から2倍の費用がかかる可能性があります」とGallup氏は述べています。 SHRMは、特にAIやサイバーセキュリティなどの高スキルドメインで、業界全体でこれらのコストを確認しています。しかし、真の影響は財政的ではありません。 「チームの士気が悪化し、スキルセットの不均衡が現れ、製品開発が苦しんでいます」と彼女は警告しました。

マチャドは率直に言った：「AIの才能を維持できないと、売上高だけでなく、逃した関連性で急な価格でもたらされます。」彼女はそれをコダックと大ヒット作の警告物語と比較しました。これは、才能の欠如のために失敗しなかったが、リーダーシップの準備ができていないためです。 「この市場では、あなたは進化または解散します。中盤はありません。」

統計によると、マチャドの議論は誇張されていません。 2024年のBain＆Companyの調査では、幹部の75％が、組織内でAIを拡大する方法を完全に理解していないことを認めました。そして、トップでのその不確実性は、摩擦、混乱、そして最終的には飛行を生み出します。

偉大なリーダーは実際に何をしているのか

では、何がAIの才能を維持するのでしょうか？グレンとマチャドは、それが技術的能力だけでなく、リーダーがどのように現れるかについてであることに同意します。

「最高のリーダーは、本物の自律性の環境を作り出します」とグレンは言いました。 「彼らは、技術的な深さに関係なく、問題解決の関与を実証し、チームを政治から保護し、説明責任とエンパワーメントのバランスをとり、失敗をプロセスの重要な部分として扱います。」

マチャドにとって、素晴らしいリーダーシップは信頼と人間のつながりから始まります。 「AIはデータで実行される可能性がありますが、例外的な結果はまだ信頼で実行されます」と彼女は言いました。 「リーダーが目的を共有し、多様な視点を招待し、完璧をめぐる進歩を祝うとき、チームはコンプライアンスからコミットメントに移行します。」これらのタイプの環境では、AIの専門家はより良いモデルを構築するだけではありません。勢いを増し、革新し、最も重要なことには、滞在します。

結論

一番下の行は、才能戦略なしではAI戦略がなく、リーダーシップのない才能戦略はないということです。はい、補償は依然として重要であり、AIの専門家の世界的な不足は現実です。しかし、この問題にもっとお金を投げることは、壊れた文化を修正しません。 AIの才能を引き付けて維持することは、あなたが誰を雇うかだけでなく、あなたがどのようにリードするかについてのことです。

Machadoによると、AIの才能のギャップは、単なる雇用の問題ではなく、リーダーシップの問題です。彼女は、「その核心にあるこの問題は、信頼に関するものです。あなたの人々、あなたの戦略、そして変化を通して導く能力における信頼に関するものです。」

AI企業が競争力を維持したい場合、GlennとMachadoからのメッセージは、高度なモデル以上のものが必要になるということです。彼らは、前進し、共感を持って行動し、AIの専門家が繁栄できる環境を構築できるリーダーを必要とします。

「リーダーシップが失敗するとイノベーションは失速します。しかし、適切なリーダーシップがありますか？AIは飛行リスクではなく、力の乗数になります」とグレンは言いました。

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