OriはTeramindのCROとして、AI、データ駆動型のGTM戦略、および業務効率化を通じて企業の安全な拡大を支援している。
AIはもはやビジネスツールキットの中の新しい輝くツールというだけではなく、必需品となっている。しかし重要なのは、AIの導入は単に最も賢いアルゴリズムを持つことや、より多くのプロセスを自動化することだけではないということだ。それらのシステムが説明責任を果たし、公平で、私たちの価値観に沿ったものであることを確認することが重要なのだ。そうでなければ、私たちは意図せぬ結果に急速に向かってしまう可能性がある。
私が話す多くのリーダーたちは、できるだけ早くAIを展開しようと競争している。それは刺激的なことだが、時に私たちは立ち止まって「本当に責任ある対応をしているだろうか？」と自問することを忘れてしまう。誰かが意図したわけではなく、難しい質問が早い段階で問われなかったために、ブラックボックスシステム、偏った結果、見落とされた盲点などに行き着いてしまうことがあまりにも多い。これを変えていこう。
AIは単に下階の技術者のためだけのものだという考えを超えなければならない。責任ある効果的なAIは、C層レベルから始まり、C層レベルで完結する。それは成功の測定方法、チームの構築方法、そして最も重要なこととして、社内外での信頼の獲得方法に影響を与えるべきだ。
なぜ責任あるAIがC層リーダーにとって重要なのか
私の経験上（特にサイバーセキュリティと従業員分析の分野で）、AIには信じられないほどの可能性がある：リスクを明らかにし、トレンドを発見し、誰もがよりスマートに働けるよう支援する。それでも、AIが裏目に出るのも見てきた：混乱したモデルや、誰も説明できない判断を下すシステムなどだ。
リーダーシップがこれらの会話に関与していなければ、AIは本来恩恵を受けるはずの人々をサポートするのではなく、主導権を握り始める可能性がある。私たちはAIを単に速く展開することから、実際にそれをうまく管理することへと移行しなければならない。その賭け金は現実的だ：誰が決定し、誰が影響を受け、どのような波及効果があるのか。責任を持つことは単に「あれば良いもの」ではなく、実際のROIなのだ。
AIを導入する上級リーダーのための5つの行動
倫理的な基本ルールを早期に確立する。
倫理について心配するのは展開を待ってからではなく、最初から技術だけでなく、法務、人事、セキュリティ、DEI（多様性・公平性・包括性）の担当者も参加させよう。公平性と説明可能性があなたのチームにとって何を意味するのかを明確にしよう。もしあなたのデータが従業員の行動をカバーしているなら、それが従業員に力を与えるのか、単に監視するだけなのかを自問しよう。そしてもしAIが誰かを「リスク」としてフラグを立てるなら、その背後にある論理が見えることを確認しよう。上級リーダーがこれらの質問をしなければ、他の誰も質問しないだろう。
あらゆる段階で説明可能性を要求する。
もしあなたのAIが自分自身を説明できないなら、それを責任ある立場に置くべきではない。私たちは実際の人々の仕事、生活、評判について話しているのだから、AIによるすべての推奨やアラートは追跡可能でなければならない。「コンピュータがそう言ったから」では不十分だ。ブラックボックスは解決策ではなく、責任問題だ。
人間とAIのコラボレーションを基盤にする。
私が見てきた最良の結果は、常に賢明な人間がループ内にいる場合だ。ブラックボックスはなく、より良いコンテキストがより早く得られる。人間と機械は、どちらか単独よりも優れている。
AIのROIの定義を見直す。
コスト削減だけを測定しているなら、本当の価値を見逃している。責任あるAIは、より高い従業員エンゲージメント、堅実なコンプライアンス、より深い顧客信頼、そしてもちろん、持続的な効率性をもたらす。これを現代のトリプルボトムラインと呼ぼう：パフォーマンス、誠実さ、信頼だ。
流行ではなく、ミッションに忠実であり続ける。
AIは速く動く。それは羅針盤を失う言い訳にはならない。どんな取り組みを始める前にも、それが本当にあなたの文化と価値観を反映しているかを問おう。それはあなたの人々により多くの可能性を与えるのか、それとも奪うのか？顧客や規制当局の前でそれを支持できるだろうか？もしそうでなければ、技術がどれほど素晴らしくても、それはまだ準備ができていない。
単に実装するのではなく、リードしよう
私たちが今リードする方法は、私たちの企業だけでなく、業界全体を形作るだろう。AIは仕事、セキュリティ、イノベーションを作り変えるだろうが、最良の結果を望むなら、意図、透明性、そして安定した手でリードしなければならない。
これを正しく行えば、それは単に技術的な自慢の権利だけでなく、信頼を獲得し、最高の人材を引きつけ、責任あるAIが皆にとってどのようなものであるべきかを定義するのに役立つだろう。
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