戦略的な人工知能の取り組みは、戦術的な導入よりもはるかに大きな成果をもたらすだろう。それはわかるが、AIの取り組みを「戦略的」にするものとは何だろうか？
MITの研究者らが発表した、生成AIに関する「95％が失敗する」という話題の研究は、著名なAIおよび分析の専門家トム・ダベンポート氏が最近のエッセイで述べているように、これらの取り組みが戦略的な焦点を欠いていることを明らかにした。「その主な発見は、戦術的で個人レベルの、広く浅い生成AIの実装は、それを採用する企業に実質的な価値をもたらさないということだ。一方、企業の事業戦略と一致した企業レベルの、深く狭い生成AIプロジェクトは、しばしば測定可能な価値をもたらす」
ダベンポート氏は、AIで成功を収めている企業は、単なる生産性の向上や派手な画像生成ではなく、変革をもたらす力としてAIを捉えている企業だと付け加えている。
では、「戦略的な」AIアプローチを採用するとは正確にはどういう意味なのか？これは混乱の原因となっていると、Platform Thinking Labsの創設者で『Platform Revolution』と『Reshuffle』の著者であるサンギート・ポール・チョーダリー氏が、最近マイケル・クリグスマン氏のCXOTalkプログラムでインタビューを受けた際に語った。
「今日、経営幹部が『AIの戦略が必要だ』と言うとき、私が彼らに尋ねると、多くの場合、彼らが意味しているのは『AIで何をすべきかを理解したい』ということです」とチョーダリー氏は説明した。「そして、それによって彼らは『ここに私たちのビジネスがある。より安く、より良く、より速くするためにAIをどう適用するか？』という考え方に閉じ込められてしまいます。しかし、それは本当の戦略ではありません。戦略は基本的に2つの質問に答えることです。どこでプレイするのか？どうやって勝つのか？」
AIのより大きな意味を理解するために、コンテナ輸送は、破壊され再構築された産業の古典的な例を提供している。数十年前のコンテナ輸送の影響は、産業全体の再構想をもたらした。
「今日のAIで何が可能かを理解するための興味深い例えです」とチョーダリー氏は説明した。「コンテナ輸送が導入されたとき、その一次的な効果は自動化と見なされました。それ以前は、バラ積み貨物の世界に住んでいました。船の上下に移動して貨物を船から降ろしたり積んだりするドック作業員が必要でした。そして、その標準化の欠如が港の運営を遅くしていました。そのため、コンテナが発明されたとき、クレーンが船への貨物の積み降ろしを行えるようになるため、港が自動化されると人々は考えました」
貨物移動の自動化が一次的な効果だった。そして、今日のAIと同様に、ドックでの仕事の喪失に大きな懸念があった。
しかし、コンテナ輸送の影響はその後、供給、流通、製造チェーン全体に波及した。「次に起こったのは、トラック、列車、船がコンテナの共通規格に合意し、それによってグローバルな規模での物流が完全に解放されたことです」とチョーダリー氏は述べた。「なぜなら、今や出発地から目的地まで完全にシームレスに貨物を移動できるようになり、それによって物流が信頼できるものになったからです。そして、輸送が出発地から目的地まで信頼できるものになったため、製造の論理が変わりました」
これは、以前は製造が輸送が遅く信頼性に欠けるという前提に基づいて構築されており、垂直統合とサプライヤーの共同立地が必要だったからだ。しかし、マルチモーダルコンテナによる信頼性の高い標準化された輸送により、製造業者はコンポーネントベースの生産とグローバルサプライチェーンに移行できるようになった。「そのコンポーネントベースの製造と競争の出現により、新しい雇用が創出されました。そして最終的には、この新しいグローバルサプライチェーンシステムにどのように組み込まれるかによって、国々の盛衰さえも左右されるようになりました」
AIにより、「特定の形式の知識労働を実行するコストが劇的に低下します」とチョーダリー氏は言う。「例えば、文書を翻訳するコストとスピードは、ほんの数年前は非常に高かったですが、今日では完全に崩壊しています」そして、ドックサイドの効率性と同様に、AIの影響は文書の移動をはるかに超えている。「あなたのビジネスが構築されている前提が根本的に変わり、それに伴い、ビジネスを再構想し、どのような競争が来るかを再構想し、優位性の基盤を再構想する必要があります」
AIの意味合い、ひいてはその利益を把握するために必要な変化をもたらすために、ダベンポート氏は以下の提言をしている。
- 戦略的AIと戦術的AIの違いを理解する。戦略的アプローチでは、AIは「組織が市場に出て顧客と成功するための全体的な戦略」に採用される。「戦略的なAIの実装は、戦術的なものよりもコストがかかり、時間がかかり、より多くの人々を巻き込むことが多い。通常、ビジネスプロセスとビジネス能力に大きな変化をもたらす。おそらく、それらは新しい製品ラインや顧客との新しい関係の基礎となる」一方、「戦術的AIプロジェクトからの戦術的リターンは、一般的に実装が容易で、多くの上級管理職の審議なしに段階的な変化を伴う。ビジネスプロセスへの変更は通常比較的小さい。多くの場合、AIは既に人間が行っているタスクを実行するために使用されている」
- 企業文化とリーダーのマインドセットが重要である。「戦略的プロジェクトと戦術的プロジェクト、およびそのリターンの選択は、多くの場合、企業内の経営状況と財務状況によって決まる」と彼は述べている。「上級リーダーはAIができることを認識し、積極的に採用する動機付けがされているか？AIの戦略的意図は明確に定義され、会社全体に伝えられているか？会社全体に深い実験的マインドセットがあるか？これらの要因が整っていれば、戦略的プロジェクトは自然なステップとなる。これらが欠けていれば、戦略的プロジェクトが成功する可能性は低い」
- 企業が戦略的AIを受け入れる準備ができていない場合は、戦術的に始めて徐々に部分を組み合わせていく。最低でも、企業はより広い戦略的目標を可能にするためにどのように組み合わせることができるかを念頭に置いて、戦術的AIプロジェクトを実施すべきである。
- AI価値を達成するために必要なレバーを特定する。「これらのレバーには、ビジネス戦略、リーダーシップ、文化、AIの人材、組織、テクノロジーの変化が含まれる可能性がある」とダベンポート氏は言う。「主要なギャップを特定する。リターンを生み出すための一貫したビジョンの周りに、代替の戦略的イニシアチブと、最終的に戦略的価値を生み出す可能性のある戦術的プロジェクトを特定し評価する」
- ビジネスのすべてのレベルとコミュニケーションを取り、協力する。マネージャーと従業員の両方からより大きな支持を得るためのセッションやワークショップを実施する。
- 監視と測定を行う。「戦略的リターンは、段階的な節約ではなく、ビジネスの変化で測定されることを忘れないでください。組織へのこれらの深い変化は一夜にして起こるものではありませんが、それらを達成するための時間をかけた投資と努力は、組織を長く成功した未来に向けて位置づけることができます」
