AI（人工知能）の進歩が停滞している。今日の企業では、優秀な従業員が本来必要のない業務に時間を費やしている。
「ほとんどの業界の企業がAIに多額の投資を行っている。AIを定期的に使用していると報告する企業は88%に上る」と、4人の著者が最近ハーバード・ビジネス・レビュー誌で指摘した。「しかし、多くのリーダーが同じような不満を報告している。AI導入が停滞しているのだ」
ボストン大学は、多くの組織が頼りがちな言い訳を指摘している。「AI施策が停滞すると、組織はしばしば同じ説明に手を伸ばす。ツールが十分に進歩していなかったという説明だ」と、クエストロム・スクール・オブ・ビジネスは報告している。
私は多くの業界でこの現象が起きているのを目にしている。同時に、この問題を引き起こしている最大の要因の1つと、その解決方法も見えている。
AIにはオンボーディングが必要
これは完璧主義の罠と考えることができる。人々がAIの可能性について耳にすればするほど、短期的に成功することを期待するようになる。AIは驚異的な成果を上げるか、使用するには危険すぎるかのどちらかだと考えてしまう。より複雑な現実に気づいていないのだ。
組織にAIを導入することは、優秀な新入社員を迎え入れることに似ている。トレーニングが必要なのだ。
これはオンボーディングの一形態である。AIには文脈が必要だ。組織、顧客、目標、課題など、大量のデータ、つまり情報が必要となる。また、明確な範囲設定も必要だ。どのような目標を追求すべきかを教えなければならない。これらすべてには、組織のデータベース全体へのアクセスが必要となる。しかし、データサイロがしばしばAIの支援を妨げている。
例えば、クラウドコミュニケーションプラットフォームを考えてみよう。組織が可能な限り最高の顧客体験（CX）を提供できるよう支援するには、AIツールは各顧客のあらゆるタッチポイントにわたる全体的なジャーニーにアクセスする必要がある。個別のチャネルにデータが閉じ込められていると、AIは仕事を完遂できない。
AIは、各顧客がチャットボット、電子メール、アプリ、あるいは人間のエージェントやAI受付との電話を通じて何を言い、何を経験したかを知る必要がある。統合顧客体験管理（UCXM）プラットフォームのみが、ツールがこれらすべてを確実に持てるようにできる。
Nextivaの調査「リーダーのためのCXトレンドガイド」によると、複数のCXツールを持つ企業の86%がデータサイロを抱えていると報告している。しかし、すべてのCXツールが同じUCXMプラットフォーム上で動作すれば、この問題は解消される。生成AIからインテリジェント仮想エージェント、インバウンドおよびアウトバウンドのコールセンターソフトウェアまで、すべてが同じ共有データ上で動作すべきである。
足場と説明責任
それでも、AIは最初から完璧ではない。各インタラクションから学習し、スタッフメンバーからより良い方法についてのガイダンスを受ける必要がある。
新しい研究は、特定の構造が整っていれば、組織は初期の困難にもかかわらずAIの活用を成功裏に進められることを実証している。学術誌「Information」に掲載された研究は、エージェント型AIに焦点を当てている。「適切に構築された制御と説明責任の手がかりは、パフォーマンスが不完全であっても継続的な信頼を支えることができる」と、著者のステファノス・バラスカス氏は説明する。
同氏はいくつかの重要な要素について論じている。AIがどのように機能するかについての可視性が必要であり、これはブラックボックスソリューションを避けることを意味する。ツールには「承認ゲート」を含めるべきで、これにより最終的には人間が主導権を握る。そして、システムは「エラー回復をサポート」すべきで、問題が発生した際にアクションをキャンセルし、チケットを人間のエージェントにエスカレートする明確でシンプルな方法を備えるべきである。
AIには「スイートスポット」があり、AIが共同アシスタントとして機能する「中程度の自律性」は、「低い自律性と高い自律性の両方を超えて優れた成果を上げることができる」とバラスカス氏は書いている。このようにして、ツールはユーザーの意思決定権を奪うことなく、支援を最適化できる。
AIで成功する企業は、技術がすべてを処理する神話的な瞬間を待っていない。慎重に展開し、結果を測定し、うまくいくものを拡大し、問題が発生したら修正している。
私はビジネスリーダーと多くの会話をしている。最も苦戦している人々には1つの共通点がある。待っているのだ。技術が「準備完了」になるのを待っている。確実に機能するユースケースを待っている。誰かが先に進むのを待っている。
AIは自力で準備完了にはならない。ビジネス内部で稼働し、顧客を学習し、チームの運営方法を吸収することで、より多くのタスクを処理する「準備」が整うのだ。
これは、人間のエラーに関してビジネスリーダーが一般的に認識している教訓と同じである。個々のスタッフにとって、「生産性の執拗な追求は、皮肉なことに、燃え尽き症候群への最速の道となり得る」とNextivaはブログ記事で述べている。
しかし、自動化に関しては、途中での失敗を受け入れる準備ができていない人もいる。AIを導入する際には、挫折があるだろう。それに落胆してはいけない。同じ論理を適用すべきだ。各ステップを学習の機会にする。AIを教育し、忍耐強く待ち、そして成功を見守る。要するに、完璧を良好の敵にしてはならない。
