フランシス・ディンハ氏は、大手企業向けネットワークセキュリティ企業OpenVPN Inc.のCEO兼共同創業者である。
今日のAIに関する議論は2つの陣営に分かれている。一方には懐疑派がいる：AIは過大評価されている、信頼性がない、あるいは一過性のトレンドだと主張する人々だ。もう一方には、AIが一夜にして産業全体を置き換えられると信じる熱狂派がいる。残念ながら、私には両方の視点が完全に要点を見失っていることは明らかだ。
真の変革には、AI駆動型組織になることが必要だ。それは採用、開発、マーケティング、サポート—つまり、あらゆるプロセスを再考することを意味する。
私たちは企業テクノロジーの岐路に立っている。一方の道では、AIは単なる目新しさ—ダッシュボードのウィジェット、チャットボット、またはチェックボックスに過ぎない。もう一方の道では、AIは組織の運営方法を再形成する根本的な力だ。私は後者を企業が受け入れるべきだと強く信じている：単にAIを活用するのではなく、真にAI駆動型になることだ。この記事では、OpenVPNでのAI統合の取り組み、他社の成功事例、そして同様の成果を上げるための具体的なステップについて解説する。
OpenVPNにおけるAI
OpenVPNでは、摩擦を減らし、提供スピードを上げ、全体的な品質を向上させるために、開発プロセスにAIを組み込んでいる。会議や長い引き継ぎで知識が失われる代わりに、AIがチームディスカッションを文字起こしし、エンジニアが後で過去の決定に関する文脈を得るために参照できる生きた知識ベースに整理する。これにより、コラボレーションがスムーズになり、組織の知識が保存され、新しい貢献者のオンボーディング期間が短縮される。
AIはまた、会議のメモやアクションアイテムの生成、コードやソリューションのレビュー支援、業界ベンチマークを超える信頼性を向上させるテストの作成により、日常業務を効率化する。開発者はAIツールを使用して、複雑なシステムを素早く理解し、プロトタイプを探索し、移行を計画する。強力なセキュリティ管理を使用することで、機密データを保護しながら、AIを活用して人間の専門知識を補強し、生産性を向上させることができる。
AI駆動型組織になる
「AI駆動型になる」という言葉は、誰もが同意するけれど誰も実際に定義しないような、流行語に満ちたフレーズのように聞こえるかもしれない。しかし、実際には組織がデータを収集、構造化、適用する方法を体系的に再考し、その上にAIを重ねてより賢く、より速く、よりアダプティブな意思決定を行うことについてだ。
規模に関わらず、すべての組織が取れる実践的なステップがいくつかある。
1. 強固なデータ基盤を構築する。
AIは与えるデータと同じくらい賢くなる。多くの場合、企業には部門ごとにデータサイロが散在している：人事には一つのセット、ITには別のもの、マーケティングには独自のものがある。AI駆動型になるということは、そのデータを統合、クリーニング、管理して、正確で安全かつアクセス可能にすることを意味する。Netflixは構造化された高品質のデータパイプラインに早期投資することで、パーソナライゼーションエンジン全体を構築した。それがなければ、AIの魔法はなく—ただのノイズだ。
2. 狭く、インパクトの大きいユースケースから始める。
ビジネス全体を一度に「AI化」しようとしないこと。AIが測定可能な違いをもたらせる、明確に定義された問題から小さく始めよう。金融サービスでの不正検出、製造業での予測保守、サイバーセキュリティでの自動脅威検出などを考えてみよう。例えば、UPSはAIを使用して配送ルートを最適化し、毎年何百万ガロンもの燃料を節約している。これは、実際の競争優位性にスケールする焦点を絞ったユースケースだ。
3. ツールだけでなく、ワークフローにAIを組み込む。
多くのAIプロジェクトが失敗するのは、人々が実際に行う作業とは別のサイロに存在するからだ。AI駆動型になるということは、AIが目に見えない—チームがすでに運用している方法に織り込まれるべきだということだ。SalesforceのEinsteinやMicrosoftのCopilotを見てみよう：彼らは確かに開発チームを置き換えるものではないが、人々が日常的に使用するワークフローに直接組み込むことができる。それが採用が定着するときだ。
4. AIリテラシーと文化に投資する。
テクノロジーの採用は技術的なものだけではない—それは文化的なものだ。チームがAIができることとできないことを理解していなければ、信頼しないだろう。IntelやDeloitteのような企業は、社内AIスキルアッププログラムを展開し、エンジニアから経営幹部まで全員が基本的な理解を持つようにしている。そのような文化的な賛同こそが、AIをペットプロジェクトから企業のDNAの一部へと変えるものだ。
5. 最初からセキュリティとガバナンスを組み込む。
ここが私の世界であるサイバーセキュリティがAI変革と直接交差する部分だ。データプライバシー、アクセス制御、規制遵守は後付けであってはならない。最初からこれらを正しく行わなければ、AI採用は責任になってしまう。私たちはすでに、機密顧客データが誤って公開された初期のAIチャットボット立ち上げでこれを目にしている。AI駆動型になるということは、単に速いだけでなく、安全であることを意味する。
企業がAI駆動型になる必要があると言うとき、私が意味するのは、AIを単なるツールではなく戦略として採用する必要があるということだ。それは技術、人、プロセスを整合させ、責任を持って行うことについてだ。これをうまく行えば、効率性の向上は単に現れるだけでなく、複合的に増加する。
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