レベッカ・ジョーンズ氏はWestCXの最高執行責任者（COO）である。
ビジネスリーダーたちは、AIベンダーのノイズやバズワードを見抜くための厳しい質問をするスキルを向上させている。彼らはROIの証明を求め、統合の複雑さを精査し、リファレンスに問い合わせている。しかし、すべての評価リストの最上位に置くべき重要な問いがある：「このAIは我々のビジネスの変化するニーズに適応できるか？」
柔軟性は、AI投資が顕著なリターンをもたらすか、それとも資源を浪費するかを左右する基盤的特性である。
AI評価パズルの欠けているピース
評価フレームワークは、リーダーが測定可能な成果、システム統合、長期的な実行可能性について厳しい質問をするのに役立つ。これらはすべて、現在のビジネスとの整合性と即時の価値提供を確保するために不可欠である。
しかし、重要なギャップがある：評価時にはまだ存在していない将来のニーズに対する適応性の評価だ。すべてのビジネスは、規制の変更、市場の変化、競争圧力、自然な成長を通じて定期的に進化する。今日のニーズに完璧に対応するAIソリューションが、明日には進歩の柔軟性のない障壁になる可能性がある。
2つの企業：同じ質問、異なる結果
この対比は、2つの企業が同様の評価質問をしながらも、柔軟性をどう優先したかによって、非常に異なる結果になる様子を見れば明らかになる。
良い質問だけでは不十分な場合
私のキャリアのある時点で、中規模組織のAI評価を観察した。企業のリーダーたちはAIツールのROIについて質問し、コアシステムとの統合について尋ね、そのソリューションに満足している複数のリファレンスと話をした。しばらくの間、すべてがスムーズに進んだ。しかし、数年以内に、変化する顧客の期待により、そのプラットフォームがニーズに適応するのに苦労していることが明らかになった。
本来なら簡単なはずの調整が、広範な再構成を必要とした。その企業はシステムをニーズに適応させるために貴重な時間とお金を費やし、リーダーたちはそのツールが投資に見合うものかどうか疑問を抱いた。
柔軟性を最優先した場合
これと対照的に、大規模企業のAI評価では、意思決定者が最初から柔軟性を優先している。これには、AIツールの変更をどのように実装するか、新しいチャネルを追加するのにどのくらいのコストがかかるか、ガバナンスが子会社全体でどのようにスケールするかをベンダーに説明するよう迫ることが含まれる。
これは成果をもたらすタイプのデューデリジェンスだ。これらの要件を満たすAIツールを実装することで、技術的制約なしに規制の更新やビジネスの成長にうまく対応できる。プラットフォームが企業のビジネスとともに進化できれば、投資は価値を生み続けることができる。
柔軟性が最も重要な問いに答える
成果、統合、スケーラビリティ、コンプライアンスといった核となる評価質問はすべて、より深い要件を指し示している：ビジネスの変化に応じて能力を進化させる能力だ。
測定可能な成果は、長期的に意味を持つためには持続可能でなければならない。現在のシステムとの統合は重要だが、異なるテクノロジースタックを持つ企業との将来の合併や買収についてはどうだろうか？
コンプライアンス要件は定期的に進化する。特に医療分野では規制の更新、小売業では季節的・市場的適応、金融業では新たな不正パターンやリスク基準の変化がある。柔軟なプラットフォームは構成を通じて変更に対応するが、硬直したシステムは高価な再開発や置き換えを必要とする。再開発コストは問題の一部に過ぎない。より大きな打撃は、柔軟なシステムを持つ競合他社が高速レーンで飛び去る中、市場投入の遅いレーンに閉じ込められることだ。
柔軟性評価フレームワーク
ビジネスニーズが進化したときにプラットフォームがどれだけ速く変化するかに焦点を当てよう。まず適応速度に関する質問から始める。ベンダーに、ビジネス要求からライブデプロイメントまでの最近の3つの本番変更について説明してもらおう。クライアントが新しいチャネルやワークフロー変更を必要とする場合、修正には構成が必要か、それともカスタム開発が必要かを尋ねよう。
次に、変更の経済性を掘り下げよう。チャネルの追加、他の企業のテックスタックとの統合、規制変更のためのワークフローの修正にはどのくらいのコストがかかるか？価格設定は部門、子会社、新しいユースケース全体でどのようにスケールするか？
最後に、ガバナンスのスケーラビリティを探ろう。プラットフォームは監査証跡と説明可能なAIを維持しながら、変化するコンプライアンス要件にどのように対応するか？組織構造が変化したとき、ガバナンス機能はどうなるか？
学習の優位性：柔軟なAIはよりスマートになる
適応性のあるプラットフォームを持つ組織は、市場の変化により迅速に対応し、各適応から学ぶことができる。各構成変更により、チームはプラットフォームで可能なことについてより多くを学び、各成功した修正はフライホイール効果を生み出す。
このようにして、チームはより運用的に洗練され、事業部門は以前なら考えもしなかったイノベーションを提案できるようになり、時間をかけた適応は硬直したシステムが複製できない競争優位性となる。これらの優位性には、顧客の苦情へのより迅速な対応、新製品のより迅速な展開、競合他社が次のアップグレードサイクルを計画している間に新しいサービスモデルをテストして反復する能力などが含まれる可能性がある。
あなたのリストの最上位に置くべき質問：「我々のビジネスが必然的に変化するとき、我々のAI投資は適応を速めるか、それとも遅らせるか？」
この質問は、機能リストやベンダーの約束を超えて、長期的な成功を決定する要素に焦点を当てている。長期的にAIに備えた組織は、柔軟性がAI投資の成長を加速させるか、それとも妨げるかを決定することを理解している。
