マイクロソフトやアップルから映画スタジオや音楽会社まで、AI技術への投資はグローバルレベルで業界を超えて行われているが、その結果は様々である。後払いサービスを提供するクラーナ社は、こうした投資が大きく裏目に出る可能性を示す最近の例である。同社はAIに多額の投資を行い人員を削減した後、わずか1年で人間の顧客サービス担当者を大規模に採用するキャンペーンを実施した。この方針転換は、企業がAI投資の決定を慎重に行うべきという警告となるべきだ。
自らもAI導入を進めるリーダーとして、フォーブス・ビジネス・カウンシルのメンバーたちは、AI投資の潜在的な利点と課題を熟知している。以下では、20名のメンバーが、企業がAIに多額の投資を行う前に考慮すべきことと、これらの投資が事業に与える影響について共有している。
1. 明確な目標
AIへの大規模な投資は、組織が明確な目標、適切なプロセス、人材の準備態勢という基本をスキップすると、しばしば躓きます。重要なのは華やかなツールを追いかけることではなく、「我々はどのような問題を解決しようとしているのか？」と問うことです。明確さと戦略がなければ、AI投資は無駄になるリスクがあります。明確さと戦略があれば、AIは力の乗数効果をもたらすことができます。 - アビー・クロブリッジ、ファイアオーク・ストラテジーズ
2. 現在のインフラ
企業はデータインフラ、ガバナンス、運用の成熟度を考慮すべきです。なぜならAIはプロセスを置き換えるのではなく、変革するからです。したがって、企業がクリーンなデータを持たない、またはAIワークフローに合わせてデータを再構築していない場合、獲得した効率性は急速に失われます。さらに、AIは人間を排除するのではなく、補強すべきです。 - ウバイ・アル・ヘンディ、twigBIG
3. 組織への影響
企業はしばしばAIが単なる技術的な賭けではなく、組織の再設計であることを忘れています。AIへの大規模投資は合併のように扱われるべきです。人員を削減する前に、モデル統合のリスク、文化的影響、可逆性、顧客の期待に焦点を当てましょう。これを無視すると「ムチ打ち効果のコスト」が生じます。信頼の喪失、士気の低下、方針転換はすべて企業にとって非常に高くつきます。まずバランスに焦点を当て、次にスケールを考えましょう。 - イネス・ナスリ、WebPower USA LLC
4. 内部および外部からの圧力
AI技術はまだ初期段階であり、多くのビジネスケースは開発中です。アーリーアダプターであるリスクは、利益を上回る可能性があります。社内外からの圧力に屈しないようにしましょう。大規模な投資を約束する前に、実際の指標を用いて意味のある期間パイロットプロジェクトを実施しましょう。 - ダンカン・ギリス、TERREPOWER（旧BBB Industries）
5. 技術の限界
技術の限界を理解せずにAIに大規模投資することは、高価な試行錯誤のプロセスです。AIは魔法のスイッチではなく、レバーです。人を置き換える前に、AIが本当に人間より優れている領域をテストするための実際のパイロットを実行しましょう。自動化する前に補強しましょう。私は文脈の少ない作業にはAIを使用し、判断には人間を残すことをお勧めします。動きが速すぎると、無駄なお金と信頼の崩壊につながります。 - クイン・リュウ、Finiti Legal
6. トレードオフ
企業はトレードオフを評価する必要があります。顧客は人間とのつながりを重視することを忘れないでください。賢く使用すれば、AIはプロセスを迅速化し、チームをサポートします。使い方を誤ると、サービスと信頼を弱めます。効率性と忠誠心の両方を維持するには、バランスが重要です。企業は人間をAIに置き換えることでどのような問題を解決しようとしているのかを自問すべきです。そして、それが問題を解決するのか、それとも実際に害を与えるのかを予測する必要があります。 - アディ・クレヴィット、ビジネス・サクセス・コンサルティング・グループ
7. 人間的なタッチ
企業は顧客が人間的なタッチを求める場所を考慮する必要があります。人間がより良くできることはどこでしょうか？より多くのAI技術が展開されるにつれ、人々はパーソナライズされた人間的な体験をさらに求めています。彼らはボットと話すことにも疲れています。私のビジネスでは、彼らが最も人間とのつながりを重視していることがわかります。AIに投資する前に、その人間的なつながりを維持する必要がある場所に焦点を当てましょう。 - キンバリー・アフォンソ、KAコンサルティング・グループ
8. 共感
AIは効率性を高めることはできますが、共感はできません。クラーナのケースは、人間をあまりにも急速に置き換えることがしばしば裏目に出ることを示しています。企業はまず実際の問題を定義し、チームを準備し、自動化と人間の判断をブレンドすべきです。AIは代替品ではなく、コパイロットとして最も効果を発揮します。それが顧客の信頼を失うことなくスケールする方法です。 - ムハンマド・ムザンミル・ラワジャニ、ソフトウェア・オルカ
9. 戦略的な人材計画
クラーナの経験は警告的な例です。戦略的な人材計画なしに積極的なAI自動化を行うと、高価な軌道修正とブランドへのダメージにつながることがよくあります。人間の知性とAI最適化のバランスを見つける前に、多くの企業が完全な自動化に急いで向かい、その後人間中心のアプローチに後退するという同じ振り子の揺れを経験すると予測します。 - スピウェ・ジェファーソン、モヤナ・ミュージック
10. 確立された連絡システムの維持
AIアプリケーションの開発は、システムが顧客とのやり取りから学ぶため、しばしば大幅な適応を必要とします。状況が想定された範囲外である場合、ユーザーが人間に連絡するオプションを常に提供してください。徐々に、より多くのシナリオが組み込まれ、AIと人間の関係が完全に最適化される点に達するでしょう。 - アルバロ・ディエス、Pieocentral LLC
11. 明確な成功指標
私の経験から、あまりにも多くの企業がAIの成果が証明される前に人員に関する決定を下しています。AIへの大規模な投資は必須ですが、その投資は顧客とビジネスの最善の利益のために決定が行われているという高い確信を与える明確な成功指標とバランスを取る必要があります。 - ホルヘ・オラバリエタ、インテュイット
12. パイロットプログラム
まず、リーダーは人員削減を行う前に常に思慮深くあるべきです。しかし、新しいアプローチを試す際に過度に慎重になるべきではありません。通常うまくいくのは、パイロットと概念実証を構築し、「猛烈な」ペースでそれらを試すという古典的な方法でアイデアをテストすることです。この段階では完璧を目指しているわけではありません。結果により、優先順位付けされた変更アプローチが可能になります。 - サニー・バネルジア、DFWエンジェルズ
13. 潜在的な価値創造
AIに大規模投資を行う前に、企業はそれが最も価値を生み出せる場所に焦点を当てるべきです。例えば、AIを使って反復的なタスクを自動化し、洞察を明らかにし、エラーを減らす一方で、人間のタッチが最良の結果をもたらす場所も認識しましょう。AIが従業員を置き換えるのではなく強化するために使用される場合、効率性が向上し、意思決定が鋭くなり、チームがより高い影響力のある仕事に集中できるようになります。 - ローラン・シャルパンティエ、Yooz
14. AIの理解能力
クラーナの方針転換は、顧客サービスにAIを過度に頼ることのリスクを示しています。人々は質問を無数の方法で—しばしば感情的に—表現するため、問い合わせが整然としたフローに従うことはめったにありません。「正しい」入力を期待するAIはフラストレーションを生み出します。成功するためには、AIは言語を柔軟に、ニュアンスと共感を持って大規模に処理できなければなりません。そうでなければ、人間のタッチが不可欠です。 - トーマス・ブランチフィールド、Complex Law
15. 最終目標
企業はAIが労働者を置き換えるためのものか、既存の労働者をより効果的にするためのものかを決定する必要があります。今日、AIは人間がループ内にある場合に最も効果を発揮し、規模を処理する一方で、人間はニュアンスを処理します。従業員を過度に置き換えると、顧客とモラルを傷つけ、裏目に出る可能性があります。より賢明な動きは、インフラが追いつくまで、人間を補強するAIに投資することです。 - ダイヴィク・ゴエル、Shor
16. AIプロセス能力
スイスでは、どの金融およびコミュニケーションプロセスがAIに置き換えられるか、どれが置き換えられないかのリスク分析がなかったため、1年後に失敗したAI債権回収会社がありました。これらの教訓は、すべてのプロセスが自動化とAIエージェントの準備ができているわけではないことを思い出させるものです。リスク管理を伴う戦略がイノベーションを導く必要があります。 - ボヤン・イリッチ、スイス・セキュリティ・ソリューションズ
17. 顧客の成熟度
企業は顧客の成熟度を理解せずにAIに急いで参入します。何かを構築できるからといって、それが価値があるとは限りません。AIに大規模投資を行う前に、それが実際の顧客の問題を解決するのか、それとも単に技術者を興奮させるだけなのかを自問してください。派手な機能ではなく、顧客が実際に必要としていることに焦点を当てましょう。戦略とは、本物の問題と市場の適合性を見つけるまで、魅力的な技術に「ノー」と言うことを意味します。 - シャラット・ポサラジュ、Uniqode
18. 最悪のシナリオ
AIは「魔法のボタン」ではなく、データ分析、パーソナライゼーション、レコメンデーションなど、システムにエラーの余地がある場所でのみ展開されるべきです。しかし、顧客はミスに対して全く寛容ではないため、重要なやり取りにはまだ人間が必要です。リーダーはAIに大規模な賭けをする前に、単なる節約だけでなく、最悪のシナリオを計算する必要があります。リスクは過剰投資ではなく、失敗が許されない場所にAIを誤って配置することです。 - シマ・モスバッハー、HIGHSCALE AI
19. 緊急時対応計画
AIは魔法の杖ではありません。それは効率性と潜在的には収益性に大幅な改善をもたらす可能性のある強力なツールです。しかし、すべての強力なツールと同様に、評価、理解、そして緊急時対応計画を整えた上で展開する必要があります。あなたのバックアップや緊急時対応計画は何ですか？AIの影響はどのように監視されますか？決断のゲートは何ですか？AIは発射して忘れる武器ではなく、誘導魚雷です。 - ブレンドン・グルーネヴァルト、Praefidi
20. 長期的な影響
企業は大規模投資を行う前に、AI導入の長期的な影響を慎重に評価する必要があります。AIは効率性とコスト削減をもたらす可能性がありますが、万能のソリューションではありません。重要なのは、組織が後退して長期的に高い財務的・文化的コストを被ることがないよう、自動化と人間の監視のバランスを取ることです。 - ラジャン・セツラマン、LatentView Analytics
