IDCによると、CIOの67%が人工知能（AI）などの「新技術の急速な到来」により深刻なスキル不足が生じており、これが顧客体験の変革の取り組みを妨げていると報告している。これにより、製品開発の遅延、製品・サービスの品質問題、顧客満足度の問題、収益目標達成の困難、収益損失など、さまざまな問題が生じている。さらにIDCは、この数字が2026年末までに組織の90%以上に上昇すると予測している。
しかし、新たな技術開発に直面した人材不足は新しい問題ではない。
例えば、10年以上前のビッグデータと分析の爆発的普及の最中にも、企業は同様の課題に直面していた。
当時、EXLのビベック・ジェトリー氏はインタビューで、高度な分析・統計作業ができるデータサイエンティストとアナリストの需給ギャップは、米国と英国だけで約30万〜40万人に達すると推定していた。
しかし、彼はさらに、データサイエンティストやアナリストの採用が企業が直面している最大の人材問題ではないと示唆した。彼は、より大きな問題はリーダーシップとその能力、つまりデータチームが生み出した洞察を導き、解釈し、行動に移す能力にあると考えていた。当時、ジェトリー氏はこのギャップがデータサイエンティストとアナリストのギャップの3〜4倍の規模であると推定していた。
私は過去数週間、特に顧客体験の結果が横ばいになっていることや、新しいAI駆動技術の可能性に直面して、このリーダーシップスキルのギャップについて考えてきた。その結果、AIの専門知識に関連する同様のリーダーシップスキルのギャップが生じているのではないか、そしてそれが企業のイノベーション能力や顧客成果の改善にどのような影響を与えているのかを疑問に思うようになった。
このように言うのは、最近、一部のリーダーがこの新しい技術、それが彼らのビジネスにどのような影響を与えるか、そして効果的に実装するために何が必要かについての理解レベルに疑問を投げかける話をいくつか耳にしたからだ。
このリーダーシップギャップが実際にどのように表れているかを示す2つの例を紹介しよう。
最初の話は、四半期の取締役会で、ある取締役からAI搭載チャットボットの導入を促されたマーケティングディレクターに関するものだ。マーケティングディレクターはこの提案に少し驚いたが、取締役の提案を検討すると返答した。次の四半期取締役会で、マーケティングディレクターは前四半期の出来事と今後の四半期の計画の概要を説明した。しかし残念ながら、前四半期に予期せぬ課題に直面し、目標をわずかに達成できなかったことも報告しなければならなかった。これを聞いた前述の取締役は、チャットボットを導入していれば、そのようなことは起こらなかったのではないかと発言した。
このようなコメントは、多くの上級リーダーがこの新しい技術をあらゆる問題の万能薬として扱っているという、より広いパターンを反映していると私は考える。さらに、このようなコメントは、多くのリーダーがこの新しい技術の可能性と、それが最も効果的に展開できる場所を十分に理解していないことを示唆している。
2つ目の話は、サービス成果と生産性の向上を促進するためにAIセルフサービスとエージェント支援技術を活用するよう、リーダーシップと取締役会から圧力を受けたカスタマーサービス運営ディレクターに関するものだ。
しかし、それを実現するには、最前線のカスタマーサービス業務からエージェントリソースを再配置して、これらの新しいツールの設計、トレーニング、テスト、管理、監視を行う必要があった。
その結果、既存のKPIとサービスレベル契約（SLA）を満たす能力が危険にさらされ、自身のパフォーマンスだけでなく、目標を達成した場合にエージェントが受け取るはずだった報酬も危険にさらされることになった。そのため、カスタマーサービス運営ディレクターは、この新しい業務に必要な予算と追加リソースを受け取るまで何もしないことを決めた。
ここで浮き彫りになった問題は、このブランドのリーダーシップと取締役会が、AI搭載ソフトウェアソリューションの爆発的増加がエンタープライズソフトウェアの性質を根本的に変えているという考えを理解していなかったことだ。
従来、エンタープライズソフトウェアシステムの保守責任は主にベンダーにあった。しかし、AI搭載ソフトウェアの台頭により、責任はベンダーだけでなく、エンタープライズ顧客との間で共有されるようになった。その結果、顧客は以前よりも大幅に多くの作業を行うことになる。
確かに、サプライヤーやベンダーと協力して、新しいシステムのセットアップ、開発、管理を支援してもらうことはできる。しかし、この技術の継続的な管理と開発を完全に外部委託しない限り、その利点を最適化するには新しいスキルと追加リソースが必要になる。
リーダーたちがこの新しい技術の力と可能性をできるだけ早く活用したいと考えていることは理解できる。多くの場合、そうしなければ取り残されるという恐れがあるからだ。しかし、特定の技術がどのように機能するか、どこに最も効果的に展開できるか、あるいはそれを機能させるために何が必要かを適切に理解せずに採用を推奨することは、最良の場合でも気を散らすことになり、最悪の場合はブランドに潜在的な損害を与える可能性がある。
したがって、リーダーや取締役会メンバーが新しい技術について表面的な理解しか持っていないというのは、もはや十分ではない。現代では、そしてますますその傾向が強まっているが、リーダーと取締役会はAIの言語と実用的側面に精通する必要がある。
これを達成するために、リーダーとその取締役会は、既存の技術を活用して現在のビジネスを変革するだけでなく、技術開発に遅れをとらないために必要な知識を継続的に身につける必要がある。このようにして、彼らは将来のビジネスと顧客に提供したい顧客体験がどのようなものになるかを再構想するためにより良く準備することができる。
