それは、失敗した本人が学ぶことで成長するリターンは、失敗させないことで得るリターンよりも圧倒的に大きいということを、組織全体で理解していたからです。
このような経験知があるからこそ、AIの知らないことをAIにインプットして指示できるし、AIが作ったものをレビューすることができるのです。経験知がなければ、AIに何を指示してどう成果を出せばいいかもわからないし、AIが作ったものを評価することもできません。
「減点主義」の組織から脱却し、失敗から学び続ける
ここで最大の問題となるのが、組織の文化です。もし、あなたが今いる組織が、いまだに「失敗＝悪」とする減点主義で動いているなら、あなたのキャリアにとって極めて危険な状態です。
もちろん、失敗が許されない仕事というものも多々あります。医療の現場や軍事、社運を左右するような意思決定などです。しかし、そういった仕事はそもそも、責任の重大さや社会的な複雑性ゆえに、AIに代替されるものではありません。
問題なのは、AIに代替できる範囲がそれなりに広いにもかかわらず、失敗が許されないという環境です。
失敗が許されない環境に長く居れば居るほど、あなたは「検証」の回数を減らし、AI以下の定型業務マシーンへと適応してしまいます。その間に、失敗を許容する組織で泥臭く経験知を積み上げたライバルたちは、AIを参謀にして何倍ものスピードで成果を出し始めます。
では、どうすればいいのか。選択肢は2つしかありません。
1つは、あなたがリーダーシップを発揮して、組織を「加点主義（挑戦を評価する文化）」に変えることです。「この失敗は検証コストだ」と言い切れる空気を、自ら作っていくということです。
もう1つは、変えようがないと判断したのであれば、その組織から抜け出し、失敗できる環境へ身を置くことです。
「失敗できる」というのは、AI時代において特権です。異動であれ転職であれ、自ら打席に立ち、空振りを許容してくれる環境を選ぶというのは、AI時代を生き抜くための前向きな「投資」と言えます。
AI時代において、安定とは「失敗しないこと」ではありません。「失敗を恐れずに打席に立ち、AIにはない経験知を積み上げ続けること」だけが、あなたの仕事を「仕事」として成立させ続ける道なのです。
