プラシャント・コンドル氏は、デジタル変革、プロセス最適化、AI導入を推進するテクノロジーリーダーである。
過去20年間、デジタルトランスフォーメーションは企業の近代化を推進する原動力だった。当初は、紙ベースのワークフローをデジタルシステムに置き換えることが中心だった。第二段階では、ロールベースのアクセス、統合ダッシュボード、クラウドインフラに焦点が当てられ、より迅速な洞察、コスト削減、業務のリアルタイム可視化が実現された。
しかし、根本的な変化が起きている。人工知能が登場したが、これはこの傾向の延長ではなく、それ自体が新しいパラダイムである。人間の解釈のための情報や洞察を提供する以前のシステムとは異なり、AIは新しい種類のリソース—私たちと協働し、学習し、場合によっては意思決定さえ行う知的エージェントを提供する。
この変化が非常に差し迫った問いを投げかけている：デジタル化された業務プロセスはAIネイティブな世界で適用可能なのか？ほとんどの場合、答えはノーである。
これは企業がすべてを放棄して最初からやり直すべきだということではない。しかし、新しいプレイブックが必要だということだ。過去3年間、医療、航空宇宙、コンプライアンス重視の産業にわたって働く中で、私は企業がデジタル成熟度からAIネイティブな再創造へと移行するのを支援するための実地検証済みのアプローチを開発した。これは苦労して得た経験に基づいている：失敗したパイロット、組織内からの抵抗、ダッシュボード上では素晴らしく見えたが展開時に崩壊したシステムなどだ。
以下がそのロードマップである。
デジタル最適化からインテリジェンス・ファースト設計へ
デジタルトランスフォーメーションはアクセス、速度、体系的な自動化を可能にした。それらは当時にとって正しい目標だった。しかしAIは異なる運用パラダイムをもたらす。予測システム、継続的学習、大規模な人間と機械の協働をサポートする。
そしてここで多くの組織が失敗している：学習するように設計されていないシステムの上に構築しようとしているのだ。その結果、静かに失敗するモデル、スケールしないパイロット、システムがなぜそのような動作をするのか説明できないチームが生まれる。
AIが変革に求めるもの
従来のシステムでは、クリーニングされたデータが事前定義されたワークフローにパイプで送られ、限定的で狭い質問が投げかけられる：前四半期の収益はいくらだったか？どの商品が在庫切れか？これらは限定的で構造化されたクエリである。
AIは異なる動作をする。より開かれたアーキテクチャが必要だ。クエリは必ずしも事前定義されていない。入力は確率的だ。出力への道筋は非線形だ。つまり、コンテキスト、プロンプトエンジニアリング、ガバナンスが重要になる。
ほとんどの企業はそのために構築されていない。これが、アップグレードではなく再創造が必要な理由だ。
三本柱の再創造戦略
世界的な製造業者、公衆衛生機関、防衛請負業者との共同パートナーシップを通じて、私は三部構成のアプローチを開発した。これは単にプロセスをデジタル化するだけでなく、組織をインテリジェンスネイティブにする。
1. データ戦略：資産からアーキテクチャへ
AIシステムはデータを消費するだけでなく、それを用いて推論する。つまり、データの品質、コンテキスト、系統が重要になる。
あまりにも多くの企業がデータをバックオフィスの問題と見なしている。しかし、AIネイティブなアーキテクチャでは、データはシステムの知的基盤である。これが意味するのは：
• サイロ化されたソースから動的で、ラベル付けされた、説明可能なデータへの移行
• 運用の現実と機械ロジックを橋渡しするセマンティックレイヤーの構築
• 透明性、追跡可能性、モデルフィードバックループのためのガバナンスの採用
2. AIアップグレード：インテリジェンスレイヤーを強化する
すべてのシステムの再構築は必要ない。ほとんどの現代的なデジタルプロセスは、的を絞ったAI介入によって強化できる。
例えばコンプライアンスを考えてみよう。デジタル化されたシステムは、紙のフォームをフォーマット化された入力とバージョン管理されたプロセスに置き換えたかもしれない。それは有益だ。AIで強化されたシステムは：
• 定期的に規制をスキャンする。
• 内部プロセスログを管理目標と相互参照する。
• ギャップ分析を開発し、是正措置計画を立案する。
3. システムの再設計を想像する：AIが最初からあったら何を作るか？
これは最も急進的で、最も重要な一手だ。ほとんどの変化は「このプロセスをどう改善するか？」から始まる。再創造は「AIが最初から存在していたら、このプロセスはそもそも存在するだろうか？」から始まる。
そのマインドセットで始めると、以下の恩恵を受ける自由が得られる：
• 人間のボトルネックを解消する自己監査システム
• リアルタイムのリスク信号に応じて再方向付けする適応型サプライチェーン
• すべてのユーザーを専門家にする労働力増幅ソフトウェア
ガードレールなしで再創造しないこと
ダッシュボードから適応型AIエージェントへの移行において、2つのガードレールは譲れない：
• AIガバナンス：データ使用、プロンプト制限、モデルの説明可能性に対する管理を設ける。リリースするだけでなく、監査、モニタリング、改良を行う。
• 説明可能性：システムが何かを提案する場合、誰かがその理由を説明できなければならない。そうでなければ、信頼の欠如が広がり、導入が停滞する。
なぜほとんどのAIイニシアチブが依然として失敗するのか
私は複数の企業テクノロジー責任者と話をしたが、普遍的に表明されている見解はシンプルだ：AIの概念実証から拡大製品への転換率は依然として落胆するほど低い。熱意をもって始まったものが、休眠状態のパイロットや放棄されたイニシアチブで終わる。
根本的な問題は何か？あまりにも多くの組織がAIをシステム、データフロー、意思決定アーキテクチャの根本的な再考ではなく、付加的なコンポーネントとして見ていることだ。デジタルシステムでは、データとコンテキストは固定出力と明確に定義されたレポートを可能にするためにしばらくの間安定している。しかし、AI環境を持つ企業は流動的だ—データは変化し、ユーザー行動は適応し、規制インフラは変化する。それでも、出力への期待は固定されている。
この断絶—動的な入力と静的な出力設計の間—が、パフォーマンスの低いまたは失敗するAIシステムが多い理由だ。モデルが間違っているのではなく、それが組み込まれているアーキテクチャが同期していないのだ。
ここで三本柱の戦略が登場する。
強力なデータ戦略により、システムは生のフィードを単に大量消費するのではなく、リアルタイムでコンテキスト化、構造化、規制することを確実にする。AIアップグレードはデジタルシステムをスマートな動作に合わせ、受動的なレポートから積極的な問題解決へと調整する。そしてAIファーストの視点からプロセスを再設計することで、企業は時代遅れのワークフローを廃止し、インテリジェンス、俊敏性、信頼のために構築された新しいワークフローを構築することを強いられる。
AIの成功した展開には、技術的優位性ではなく、組織の成熟度が必要だ。フィードバックループの再設計、人員の再配置、成功の再測定が必要だ。三本柱の方法論は、企業がAI駆動型の企業世界で採用し成功するためのフレームワークを提供する。
