レイ・ラスムッセンは、AI事業変革を専門とするコンサルティング会社rGen Consultingの創業者兼マネージングパートナーである。
将来の義理の息子が「スロー・ゾンビ対策」に取り組んでいると言った時、最初は困惑した。彼の理由は？「速いゾンビに対する計画を立てても意味がない。逃げるしかないから」
これは私たちがAIへの準備をどのように考えるかについて考えさせられた。多くの組織がAIの終末に備えているが、もし私たちが完全に間違ったシナリオに備えているとしたらどうだろうか？もしAIの変革が、重要ではあるものの、パニックに駆られた対応ではなく、思慮深い戦略的計画を必要とするものだとしたら？
まずはAIテクノロジーに対するよくある反応を検討してみよう。
選択肢1：待つ
一部の組織は、リスクを取らずにパフォーマンスに影響を与えることなくAIを使用することは不可能だと言う。その根底にある前提は、当該組織がすでにかなり最適化されているか、AIは何も信頼すべきではないというものだ。
また「これまでも同じことがあった」と言う人もいる。例えば、デジタル表計算ソフトが初めて登場した時、人々はVisiCalcやLotus 1-2-3に興奮したが、多くの人は状況が落ち着くまで傍観していた。新しいテクノロジーの採用に消極的だった人々は、金融業者やアクチュアリーなどが指一本動かさずに表計算ソフトのスキルを急速に向上させていくのを見ていた。
待つことの問題点はこうだ：表計算ソフトはレザーマンのマルチツールのようなものだ。多くの作業をこなせるが、誰もが必要とするわけではない。AIは急速に電気のようなものになりつつある。それはどこにでもあり、それなしの生活を想像するのは難しい。
選択肢2：大規模な変革
変革ツールとしてのAIを無視することも賢明ではない。少なくとも10年間、テクノロジー企業はデジタル変革について語ってきた。今、それにはAIも含まれる。素晴らしいアイデア、有能なエンジニア、そして時間とお金があれば、カスタムAIソリューションで組織や業界さえも変革できる。資本があれば、これは素晴らしいニュースだ。
しかし多くの企業にとって、テクノロジーは副業のようなものだ。私たちは製品を作り、配送を調整し、電力を生成する。情報技術は手段であり、目的そのものではない。
最近まで、これらが最良の2つの選択肢だった。今日、第3の選択肢がある。
選択肢3：民主化
かつてはコスト面で手が届かなかったAI、自動化、分析などのテクノロジーが、突然非常にアクセスしやすくなった。価格は劇的に下がり、使いやすさは大幅に向上した。小規模な組織でさえ、すべての従業員にこれらのツールを提供することができ、適切なサポートがあれば、それらを使用すべきという期待を設定できる。これにより、再考と変革の可能性があらゆる規模の組織だけでなく、組織のあらゆるレベルで、しかも即座に利用できる環境が生まれる。
多くの企業にとって、これはすでに行った投資を最大限に活用することを意味する。多くの企業はすでに強力な製品スイートのライセンスを持っており、ブラウザを通じてAIアシスタントにアクセスすることもできる。ほとんど、あるいはまったく追加投資なしに、AI、分析、自動化ソリューションを今すぐ始めることが可能だ。すでに見られる民主化の3つの例を紹介しよう。
退職するチームメンバーの経験を捉える
従業員の相当数が今後10年間で退職する予定の公益事業会社は、チームメンバー全体の経験と知識を捉えるために奔走している。そのような企業の1つは、既存の保守・テスト記録、マニュアル、運用手順を補完するために、大量の写真を集めて、手遅れになる前にこの知識を捉えることを決めた。
データを収集した後、彼らは何千もの整理されていないファイルを抱え、一目で必要なものを見つけるのが困難だった。彼らはAI、分析ツール、および資産管理データウェアハウスへの接続を組み合わせて、特定の作業に関連する写真やファイルを整理、管理、検索することを決めた。
3か月以内に、チームは経験がなくても誰でも作業指示を検索し、その仕事に関連する写真、履歴情報、指示を見つけることができるワンストップショップを持つようになった—これらの情報は以前は主に経験豊富なスタッフの頭の中に保存されていた。
プロジェクトポートフォリオを軌道に乗せる
多くの組織と同様に、この公営企業は多くのプロジェクトが進行中だった。彼らは主要プロバイダーからポートフォリオ管理ソリューションを検討したが、ポートフォリオ管理ツールへの移行には数か月以上かかる予定だった。
この組織はプロセスを合理化し自動化するために内部を見ることにした。既存のAIツールを使用して、60以上の表計算シートを単一のソースに統合した。次に、時間、お金、リソースがどこに向かうかを示すポートフォリオ全体のビューを提供するAI駆動のダッシュボードを構築した。これらの取り組みにより作業量が大幅に削減され、新たな洞察が得られ、生産的な行動が促された。そして新しいプログラム管理ソリューションのために予算化していた200万ドル？その資金は今も安全に金庫に残っている。
管理業務の排除
21人のコンサルティング会社は、オーバーヘッドを低くすることで競争優位性を持ちたいと考えていた。彼らはビジネス全体にわたってAI駆動の自動化と分析を実装した。採用、トレーニング、給与計算、請求書発行、人事管理など—すべてが自動化された。数年の努力の後、このコンサルティング会社は現在、時間、エラー、コストを劇的に削減する内部システムを持ち、世界中の企業にサービスを提供できるようにスケールする態勢が整っている。
終末に備える3つのステップ
AIを組織に組み込むことは、あなたが思うよりも簡単だ。以下が基本的な構成要素だ：
• アクセスとトレーニング：チームが既存のツールを最大限に活用できるようにする。ほとんどの組織はすでにAI対応の生産性スイートに対価を支払っているが、十分に活用していない。適切なトレーニングを提供し、アクセスの障壁を取り除く。
• 理解をもってリードする：リーダーとして、これらのツールが実際に何を達成できるかを学ぶ時間を投資する。AIの能力と限界について実践的な理解なしには、現実的な期待を設定したり、機会を特定したりすることはできない。
• 明確な期待：AIツールの使用に関する具体的な期待を確立する。これはトレーニングの完了を要求し、実験を奨励し、AIをワークフローに成功裏に統合する従業員を認識することを意味する。
来るかどうか分からないAIの終末を待ったり、手の届かない変革に投資したりするのではなく、すでに持っているリソースでAIの能力構築を今すぐ始めよう。あなたの「スロー・ゾンビ」計画は、失敗に備えるだけの競合他社よりも何マイルも先を行くことになるだろう。
