アジェンティックAI（自律型AIエージェント）の導入を妨げているのは、従業員の抵抗ではない。『The Information』が281名の読者を対象に実施した調査によると、従業員の反発は導入の主な障壁として最も低い位置にあり、わずか14％にとどまった。多くの従業員はAIの導入を歓迎しており、特に仕事の負担軽減や高付加価値業務への移行を期待している。実際、スタンフォード大学の調査では、AIによる職務の自動化による失業の恐れを抱く従業員は23％にとどまり、69％が時間の節約につながる自動化を歓迎している。 一方で、AIエージェントの導入を阻むのは、技術的課題、セキュリティリスク、ROIの明確な見通しの欠如など、組織的な課題である。特に、データプライバシーとセキュリティの懸念が最大の障壁（調査でトップ）とされ、次いで「実証済みの信頼できるAI製品の不足」と「短期的な価値創出の使い道が見つからない」という課題が挙げられた。また、大規模言語モデル（LLM）の誤情報（ハルシネーション）や、プロトタイプ段階を越えられない信頼性の低さも、一部のユーザーから懸念されている。 一方で、AIエージェントの期待される効果は非常に高い。半数以上が運用効率の向上を予想し、コスト削減、イノベーション、意思決定の質の向上も主なメリットとして挙げている。特にデータ分析や業務自動化、コンテンツ作成、アプリ開発といった分野での活用が期待されている。AWSのエグゼクティブ・イン・レジデンス、Jake Burns氏は、AIの真の価値は「コスト削減」ではなく、「従来不可能だった新機能の創出」にあると指摘。AIを「簡単なボタン」として扱うのではなく、適切な訓練と努力を投入することが成功の鍵だと強調している。 組織としての準備としては、内部のAI推進者（チャンピオン）の発掘、実験用の安全な環境（sandbox）の提供、従業員の参加型の導入プロセスが有効とされる。しかし、人材育成には課題があり、変化の速さ、時間不足、訓練リソースの不足が大きな壁となっている。 結論として、アジェンティックAIの進展を妨げる本質的な課題は「人間の抵抗」ではなく、「技術の未熟さ」「セキュリティリスク」「価値の可視化」にある。企業は、従業員の理解と協力を促す教育プログラムを強化しつつ、実用的な活用事例を段階的に創出することが、今後の競争優位を確保する鍵となる。