ベルナルド・マルティネス氏は、コンサルティングおよびアドバイザリー企業Inverdeco, Inc.のマネージングディレクターである。
人工知能（AI）は今やあらゆる場所に登場している—ニュース見出し、職場での会話、ソーシャルフィードなど。ChatGPTのようなツールは週に数億人が利用していると報じられており、AIが一過性のトレンドではないことは明らかだ。ゴールドマン・サックスのリサーチによると、ビジネスにおけるAIの導入も加速しており、特に大企業での採用が進んでいる。さらに、特定分野に特化した大規模言語モデル（LLM）も登場し始めている。例えばClaudeのFinancial Analysis Solutionは、「金融専門家が市場分析、調査、投資判断を行う」ことを支援することに特化している。
この勢いは刺激的だが、同時に盲点も生み出している。AIの活用は単に最新ツールをダウンロードするだけではなく、明確な戦略とリスクの理解が必要なのだ。
以下は、ビジネスチームがAIツールを活用する際に注意すべき3つの一般的な間違いである：
1. 「今なら何でもできる！」という幻想
AIが生産性をどれだけ向上させるかを目の当たりにすると、「ついに全てができるようになった！」と考えたくなる。同じ人員で、3つのプロジェクトの代わりに10のプロジェクトを追求できると想像してしまう。
しかし、これは企業が余剰能力を持つときに陥る典型的な問題だ。チームを薄く広げすぎると、コアビジネスが危険にさらされる。競争力の源泉を強化する代わりに、競争優位性のない気晴らしや新しい目立つものを追いかけることになってしまう。
一流シェフが最先端のオーブンを手に入れたと想像してみよう。彼らはそれを使って看板料理を磨くべきだろうか？それともオーブンがたまたま高温になるからという理由で陶芸に手を広げるべきだろうか？優れた企業はAIを使って自社の強みを強化する—あらゆる新しい機会に手を広げるためではない。
AIには自社の強みを鋭くするよう活用し、焦点をぼやけさせてはならない。AIは重要なことを加速させるためのツールであり、重要でないことに拡張するためのものではない。
2. 機械を少し信頼しすぎる
AIモデルは急速に改善しているが、まだ完璧からは程遠い。AIが誤った情報を事実として自信を持って提示する「ハルシネーション（幻覚）」の例を私たちは皆見てきた。これを考慮すると、金融の専門家は日常的な財務タスクにこれらのツールを活用する際に特に注意が必要だ。人間の介入がなければ、誤った出力を生成する可能性がある。
しかし、もっと微妙な問題もある：迎合性だ。これはAIが、たとえ間違っていても、あなたの仮定に同意してしまう現象だ。欠陥のあるアイデアに異議を唱える代わりに、より説得力のあるバージョンを構築するのを手伝ってしまうかもしれない。例えば、私はある論理的な質問を解くためにLLMを使用した。質問を投稿した後、LLMは回答とその根拠を提供した。その後、私がLLMの回答に異議を唱えると、驚いたことに、LLMは私が提案した回答に変更した。この過程を繰り返したところ、毎回LLMは回答を調整し、私の提案に同意したのだ。
これは特に出力が賢く、迅速で、もっともらしく感じられる場合、誤った判断につながる可能性がある。批判的思考は依然として最も価値のあるツールだ。AIは支援できるが、判断力に取って代わることはできない。AIをコパイロット（副操縦士）として使用し、機長にはしないことだ。
3. コモディティ化する
あなたも、競合他社も、業界全体も同じツールを使ってメールを書き、アイデアをブレインストーミングし、データを分析しているとしたら、何が起こるだろうか？出力は同じように見え始める。ブランドの声は薄れ、メッセージは混ざり合う。一般的なコンテンツの海の中で、顧客はあなたを区別できなくなる。そうなると価格が唯一の差別化要因となり、それは底辺への競争となる。
AIは出力を加速できるが、差別化には依然として人間の洞察が必要だ。重労働にはAIを使用するが、チームの創造性と判断力を加えて、結果を間違いなくあなたのものにしよう。企業の成長戦略を推進するCEOを支援する金融専門家として、私は差別化され持続可能な戦略を開発することを確実にするよう努めている。
まとめ
AIはなくならない—そしてなくなるべきでもない。AIは成長、効率、イノベーションの強力な加速装置となりうる。しかし、どんな強力なツールでも、思慮深い使用が必要だ。AIで成功するリーダーは、すべてを試みたり、すべての判断を外部委託したり、自動化されたコンテンツに過度に依存したりする人ではない。焦点を維持し、批判的思考を保ち、人間らしさを保つ人々だ。それが真の競争優位性なのである。
