ビーナ・アンマナス - グローバル・デロイトAIインスティテュートリーダー、「Trustworthy AI（信頼できるAI）」「Zero Latency Leadership（ゼロ遅延リーダーシップ）」の著者。
企業のリーダーが問うべき質問がある：私たちはAIの野心と目標について、十分に大きく考えているだろうか？
AIの導入は、まず業務改善のレンズを通して見られ、次に製品やサービスの機能として捉えられることが多い。一般的な考え方は、既存のワークフローを見て、業務の遂行方法を最適化するのに役立つAIのユースケースを特定することだ。そうすることで企業は一定の価値を見出せるが、このアプローチは通常、AIの最大の可能性につながるものではない。実際、ユースケース優先の考え方は制限的かもしれない。
現在のプロセスは、それが作られた時点で存在していた制約の上に構築されている。これらの制約は現代のツールで克服できる可能性がある。AIが主に既存のプロセスの一部を自動化するために使用される場合、制約は解決されず、そのプロセスは別の時代の仕事の遺物となる。それは痛みを和らげるための絆創膏であり、根本的な問題を解決するものではない。
AIの変革的な可能性を追求するには、ビジネスリーダーがこの技術の使い方、それが産業全体をどう変えるか、そして働き方の未来にとって何を意味するかについて、はるかに大きく考える必要がある。
破壊的変革への道
リーダーがどれだけ大きく考えるべきかというスケールを示すために、自動車産業を考えてみよう。自動車への自律機能の統合は段階的に進んできた。初期のレーン逸脱警告は、レーンキープアシスト技術や自律ブレーキへと進化した。今日、自動運転車は改良が進み、多くの国で自律走行車が許可されている。
完全自律型の自動車が消費者への価値提案を変えるとき、自動車産業はどうなるだろうか？
道路上の車両のほとんどが自動運転車になるシナリオを想像してみよう。目標はまだAからBへの移動だが、今や人間はドライバーではなく、単なる乗客だ。これによりデザインが変わる：車にはステアリングホイールが必要なのか、それがエアバッグ機能にどう影響するのか？ パフォーマンスの要求も変わる：エンジンは0-60 mphを10秒で出す必要があるのか、それとも革新的な焦点は主に燃費効率と安全性に置かれるべきなのか？ 消費者が支払う用意のある金額とそれを中心に構築されたビジネスモデルも変わる：あらゆるコストを伴う個人所有の車は過去のものとなり、AからBへの輸送のサブスクリプションモデルに道を譲るのだろうか？
これらの変化は、自動車メーカーだけでなく、メンテナンスサービス、保険、インフラ計画など、隣接する産業にも連鎖的な影響を与える。このようなAIの大きなビジョンによって破壊される可能性のある組織のビジネスリーダーは、未来が到来する前に準備し戦略を立てる必要がある。これは、プロセスの一部を改善したり、製品やサービスに限定的な自動化を組み込んだりするという、より控えめなビジョンとはかけ離れた考え方だ。
リスク、価値、変化のバランス
エージェント型システムがアクセス可能になるにつれ、AIの導入を大局的に見ることが重要になる。AI、データ、推論能力を組み合わせたエージェント型AIは、ワークフロー全体を自動化できる。現在のプロセスは、エージェント型システムなし、あるいはAIなしで働く人間のために作られた。ボトルネックや制約があるこれらのプロセスは、AIが支援のために導入されると、最も生産的でも効率的でもない働き方となる。
破壊的な変化を起こすことにはリスクが伴い、すべての組織や産業が同じ程度のリスクを許容するわけではない。AIの導入初期段階にある企業は、AIの価値を示し、一定のリターンを得て、AIの成熟度と従業員の支持を構築するための限定的な展開に焦点を当てているかもしれない。ゆっくりと小さく始めることはリスクが少ないことを意味する。ユースケース優先のアプローチには、ビジネス上の論理がある。しかし、それは真の変革への道ではなく、ROIもそれを反映したものになる。
AIで最も価値のある成果にアクセスするために、リーダーは一歩下がって全体像を見るべきだ。企業は何を達成しようとしているのか？どのような大胆な未来を創造できるのか？最適化に焦点を当てた断片的なアプローチを取るのではなく、最も野心的な最終目標から始めて、最も変革的な明日を構築するために今日何を変えたり再考したりできるかを判断するために逆算して考えるべきだ。
