人事部門は人材とスキルを、財務部門は人員計画の目標とコストを、調達部門は請負業者とサービス支出を管理している。別々のシステム、計画のスケジュール、前提条件が存在するため、経営者は人材に関する意思決定がどのように成果へつながるのかを把握しにくい。SAPの調査によると、経営幹部の62%は、人材データと業績データの統合に満足していない。組織の50%がAIの生産性とキャパシティへの影響を計画している一方で、仕事の設計や組織構造への影響を評価しているのはわずか21%にとどまる。
現在の労働力には、従業員だけでなく、請負業者、専門パートナー、実際の業務プロセスを遂行するAIシステムも含まれる。そのため自動化は、人員、スキル、サービス支出、生産性に関する前提条件に同時に影響を及ぼす。リスキリングによって請負業者への依存を減らせる一方、請負業者のキャパシティを増やすことで短期的な不足を埋め、長期的な能力不足を拡大させる可能性もある。異なるチームが別々のデータに基づいて意思決定を評価していることが、健全な計画を妨げている。
本当の課題は、採用、自動化、リスキリングのどれを選ぶかだけではない。人とインテリジェントシステムの間で仕事をどのように分担するのか、そしてそのコストをどう考えるのかが問われている。CFOは財務データを業務上の選択に結び付け、CHROは仕事の設計に結び付けなければならない。両者が協力することで、計画を各期の予算策定から継続的な戦略評価へと移行できる可能性がある。
なぜ重要なのか
この枠組みは、労働力に関する意思決定を人事や財務だけの責任として扱うことはできず、人員配置、サービスの外部委託、スキル開発、オートメーションの選択が、同じコストとキャパシティの計算に集約されることを示している。特に、AIが組織構造や仕事の設計に及ぼす影響が計画に十分反映されていないため、生産性の計算と、従業員やプロセスをどのように再編するのかとの間に隔たりが生じている。この状況は、短期的なキャパシティの解決策を、長期的な能力上の課題と併せて評価する必要性を浮き彫りにしている。しかし本文は、具体的な企業での実践や事例を示していない。また、SAPの調査方法と実施時期が明らかにされていないため、調査結果の対象範囲と最新性については、限られた文脈しか提供していない。