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刷新されたIESE MBAプログラムでは、人工知能（AI）を独立した科目として扱うのではなく、学習体験全体に組み込んでいます。IESEは、AI@MBAという取り組みを通じて、新たなテクノロジー関連の能力を育成するとともに、新しいツールや学習機会を導入することで、ケースメソッドなどの従来の教育手法の効果をさらに高めることを目指しています。
このアプローチを初めて実践したのが、9月上旬にIESEのバルセロナキャンパスで開催された、実践・体験型の集中ワークショップ「AI Learning Lab」です。このイベントには、60カ国の出身者で構成される2028年卒業予定のMBA学生371名全員が参加しました。学生たちはチームに分かれ、複数の段階からなるビジネス課題に取り組みました。その過程では、AIが生成した成果物に指示を与えて検証すること、人間とバーチャルアシスタントの協働を評価すること、さらにはシステムにエラーが発生した場合に最終的な責任を引き受けるかどうかを判断することが求められました。
「私たちは、人工知能とともに働くことでマネージャーの役割がどのように変化するのかを、学生たちに初日から体験してもらいたいと考えています。テクノロジーは情報を分析し、代替案を生み出し、特定の業務を担うことができます。しかし、目標を設定し、結果を評価し、最終的な責任を負うのは、あくまでもマネージャー自身です」と、学務・イノベーション担当副学部長のエフゲニー・カガナーは説明しています。
AI時代におけるリーダーシップへの新たなアプローチ
このワークショップは単発のイベントではなく、学生がキャンパスに到着する前から始まる一連の学習プロセスにおいて、重要な役割を果たしています。その土台となるのが、AIの基礎を学ぶオンラインコース「AI Foundations」と、学生全員が共通の知識基盤を身につけられるよう設計された一連の事前評価です。
IESEがMBA向けに開発したコンピテンシー・フレームワークは、今後、同校の他のプログラムにも段階的に展開される予定であり、以下の3つのレベルで構成されています。
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個人レベルでのAI活用能力（Personal AI Fluency）：業務を評価し、適切な文脈や前提条件を整理し、AIが生成した結果を検証する個人の能力です。
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ワークフローと業務運営モデルの再設計（Workflow and Operating Model Redesign）：チーム内の業務プロセス、役割分担、評価指標を根本から見直す能力です。
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戦略的なAI判断力（Strategic AI Judgment）：ビジネスモデル、投資、リスク管理について、企業全体の視点から意思決定を行う能力です。
今回のカリキュラム刷新の最終的な目標は、単にテクノロジーを理解することではなく、**経営全般に関する判断力（General Management Judgment）を強化することにあります。
IESEは、AIをケースメソッドや実際のビジネス課題に組み込むことで、単に何をすべきかを理解するだけでなく、「何が優れた成果なのか」を自ら判断できるリーダーの育成を目指しています。これにより、テクノロジーがビジネスのあらゆる側面を変革する環境において、効果的な経営に必要な判断力を養います。