AI導入において、本当に測定すべきことは何か？
パイロットプロジェクトの数を数えたり、大規模な一括導入プロジェクトを追跡したりするのではなく、AIの成功を示す真の指標は以下のようなものだ。
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・チームメンバーは、小規模で反復的なタスクをどのくらいの頻度で自動化しているか？
・ナレッジワーカーは、より良く協力し、より速く成果を出しているか？
・従業員が汎用AIと専門知識を組み合わせることで、職務内容は進化しているか？
・新たなパイロットプロジェクトを1つも立ち上げることなく、非公式なワークフローが静かに事業価値を高めているのはどこか？
AIのビジネスインパクトを見るための新たな視点
企業のAIが本当に失敗しているのか、それとも私たちが単に適切な場所での成功を測定できていないだけなのかを問うべき時が来ている。次の偉大な経営革命は、ニュースの見出しを飾るようなパイロットプロジェクトによってではなく、目に見えないところで起きている何百万もの小規模で強力な変化によって推進されるのかもしれない。確かに、生成AIによる格差は実在する。しかし、それは勝者と敗者の問題というよりは、「測定された成功」と「測定されていない成功」の問題である。仕事が実際にどのように行われているかという隠れた革命を受け入れ、認識する方法を見いだした者こそが、AIの未来を勝ち取るのだ。
真のAI革命は失敗しているのではない。ただ私たちの現在の指標が届かない範囲で起きているだけだ。そして、それこそがAIが成功する大きな可能性を秘めている理由なのである。つまり、私たちが見ることさえない場所で、無数の試行錯誤を通じて進化しているからだ。
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