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2025.10.24 08:56

AIレディネスを実現する企業の6つの共通点

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ヤコブ・フロイントは、エージェント型AIによるエンドツーエンドのプロセスオーケストレーションと自動化を革新するソフトウェア企業CamundaのCEOである。

AIは急速に戦略的な必須要素となりつつある。業界を問わず、リーダーたちはAIエージェント(タスクを実行し、データ入力に適応し、設定されたパラメータ内で行動できるソフトウェア)の可能性を認識している。しかし、可能性と導入準備は同じではない。実際、ガートナーは2027年までにエージェント型AIと称されるプロジェクトの40%以上が中止されるだろうと予測している。

現実には、多くの組織が小規模で孤立したパイロットプロジェクトから、大規模で管理された展開へと移行することに苦戦している。モデルはデモでは印象的に見えるかもしれないが、適切な構造と基盤がなければ、持続的なビジネス価値を生み出すことはできない。

朗報がある。成功している企業には共通の特性がある傾向がみられる。

AI対応企業が正しく実践していること

CIOやCTOとの対話から、AI対応組織を定義する以下の6つの戦略的特性が一貫して浮かび上がってくる:

• ビジネスに沿ったビジョン:AIが企業にとってなぜ重要かを定義し、各イニシアチブを保険金請求処理時間の短縮、不正検出精度の向上、顧客維持率の向上などの測定可能な成果に結びつける。

部門横断的なオーナーシップ:AIはしばしば機密性の高いビジネスクリティカルなプロセスに関わる。成熟した組織はエクセレンスセンターなどの部門横断的なガバナンス組織を形成し、標準を管理し、ビジネスプロセスの再利用を促進し、ITとビジネスチーム間のサイロを減らす。

• オープンで適応性のあるアーキテクチャ:既存のシステムにAIを単に追加するのではなく、AI対応組織はエージェントと人、システム、他のAIツールを接続するモジュラープラットフォームとオーケストレーション層に投資する。このアプローチはサイロ化したパイロットを防ぎ、中央集権的なガバナンスを維持する。

• 管理されたデリバリー:AI展開には、人間によるレビュー、信頼性スコアリング、フォールバックロジックなどのガードレールを組み込むべきである。組織はテストされていないAIロジックを本番環境に展開することを避けるべきだ。

• ビジネス価値に連動した測定:指標はモデルの精度などの技術的パフォーマンスの追跡を超える。組織はコスト削減、顧客満足度、収益成長などの戦略的KPIを通じて影響を評価する。

• 継続的な学習と適応:テレメトリーとパフォーマンスデータがオーケストレーション層にフィードバックされ、エージェントとプロセスの迅速な微調整が可能になる。

AIを運用化するための5つの実践的ヒント

テクノロジーリーダーが責任を持ってAIを拡大したい場合、以下の5つのステップで一般的なリスクを軽減できる:

• 行動前にマッピングする。重要なビジネスプロセスをエンドツーエンドで特定する。意思決定支援やトリアージなど、エージェントが測定可能な価値を追加できる場所を特定する。人間のタスクと並行してAI駆動タスクをモデル化する。

• 再利用可能なパターンを標準化する。エージェント主導のプロセスを文書化しテンプレート化し、明確な人間の監視と変更管理手順を設ける。「信頼性チェックと人間のレビューを伴うAI決定」などのパターンを使用して、コンプライアンスと一貫性を確保しながら導入を加速する。

• ガバナンスを実行に組み込む。コンプライアンス、エスカレーションルール、倫理的ガードレールをビジネスプロセスロジックに統合する。これは規制産業や重要なシナリオには不可欠である。

• アクションを追跡可能にする。すべてのAI駆動アクションについて、入力、出力、文脈的要因を記録する。透明性は信頼を構築し、デバッグ、コンプライアンス監査、継続的改善をサポートする。

• フィードバックループを閉じる。テレメトリーとKPIを使用して、プロンプトを改良し、モデルをトレーニングし、プロセスオーケストレーションを最適化する。AIエージェントを一度限りの展開ではなく、自動化戦略の進化するコンポーネントとして扱う。

リーダーシップの責務

AIのスケーリングは、適切なツールを購入することよりも、適切な組織能力を構築することが重要である。成功している企業は、目的の明確さを生み出し、部門横断的なコラボレーションを促進し、AIを説明責任のある、ビジネスに統合された部分とするシステムとプロセスに投資している。

AIの可能性を最大限に活用しようとする組織は、大規模な展開を急ぐ衝動に抵抗すべきである。代わりに、新興のエージェント型AIが自律性、透明性、そして全体的な戦略との整合性を持って運用できる将来のための基盤構築に焦点を当てるべきだ。

AIレディネスは単なる技術的能力以上のものであり、組織の技術的、文化的、運用的状態を包含している。

forbes.com 原文

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