Akash Pugalia | TPのチーフデジタルオフィサー。
テクノロジーは私たちがそれを統制する能力よりも速く進化してきた。私たちは考え、学び、判断するシステムを設計し、今や、リーダーシップもそれと同じくらい速く進化しなければならない。
デジタル良心の時代へようこそ。この時代は単により多くのデータによってではなく、より良いデータによって定義される。信頼され、文脈化され、人間の現実に結びつき、行動に組み込まれたデータだ。
「データ」はしばしば新しい石油と呼ばれ、人工知能は新しいエンジンと言われる。単なる自動化を超えた真の次のステップは、より多くのアルゴリズムを追加することではなく、データサービスとAI/ML機能をインテリジェントなインフラとして設計し、規模と意味を組み合わせることにある。
もはや大量の情報を収集するだけでは不十分だ。組織は人々—顧客、従業員、パートナー—を中心に据えた方法で、情報を解釈し、注入し、行動に移さなければならない。
その可能性は指数関数的であり、責任も同様だ。スタンフォード大学の人間中心人工知能研究所によると、米国だけでAIへの民間投資は2024年に1090億ドルに達し、組織の78%が何らかの形でAIを使用していると報告している。
一方、マッキンゼー・アンド・カンパニーの調査データによれば、「回答者の4分の3以上が、自社組織が少なくとも1つのビジネス機能でAIを使用している」と述べており、多くの企業がそれに応じてワークフローの再設計とガバナンス慣行の導入を行っている。しかし、ここにパラドックスがある。熱意は高く、導入は続いているものの、多くの組織はAIを意味のある成果に変えることに苦戦している。
なぜ新たな課題は階層的思考を要求するのか
企業は一貫してデータとAIイニシアチブの価値を十分に引き出すことに苦戦している。あまりにも多くの場合、組織はAI/MLを個別のプロジェクトの集合と見なし、十分に活用されていないデータによる洞察の機会を逃し、さらには人的エラーが多く、タスク定義が不明確なことによる不整合に直面している。このアプローチはますます不十分になっている。より広範な階層的フレームワークが視点の転換に役立つ：
レイヤー1. AI/MLインテリジェンス：人間＋AIワークフロー
このレイヤーでは、現代の人工知能システムの運用基盤を構築し、組織が正確性、拡張性、ガバナンスを備えたモデルを開発、トレーニング、維持できるようにすることが目標だ。このエコシステムは、データ収集、データ注釈・ラベリング、データ検証・品質保証という3つの統合された柱にまたがる。これは生のインプットから本番環境対応のデータセットまでのライフサイクル全体をカバーする。
レイヤー2. データ処理と保存のための信頼性と拡張性のあるシステムの設計
中核として、データエンジニアリングは堅牢なデータパイプライン—バッチおよびリアルタイム—の構築と維持、シームレスな接続のためのAPIの統合、アーキテクチャの展開に焦点を当てている。このレイヤーは、マスターデータ管理（MDM）、カタログ化、系統追跡、プライバシー、アクセスおよびライフサイクル管理を通じて信頼と制御を確立するデータガバナンスによってサポートされ、データ損失防止や規制遵守などの保護措置が講じられている。
レイヤー3. 構造化されたエンジニアリングデータからの実世界の洞察の導出
インテリジェンスはビジネスに組み込まれない限り無用だ。これには分析、チェック、モデル評価を実施して品質とコンプライアンスを維持することが含まれる。自然言語処理、音声分析、自動データ変換、AIによる可視化などの高度な機能を通じて、組織はパターンを発見し、異常を浮き彫りにし、洞察を大規模にパーソナライズすることができる。
データ活用の再構築
洞察から行動へ
分析があまりにも頻繁にダッシュボードで終わってしまう。私は、データが成果につながるときに真の価値が生まれると考えている：より速い解決、より少ない転送、より高い忠誠度、改善された定着率、大規模なパーソナライゼーション。洞察が行動を引き起こすとき、真の成果が得られる：エージェントガイダンス、ジャーニーの再設計、チャネル最適化、積極的なアウトリーチ。
規模から重要性へ
規模だけでは、関連性と結びつかない限り、差別化要因にはならない。多くのサービスプロバイダーや企業はグローバルに、あるいは複数の地域や言語にまたがって事業を展開している。データ量は大きいが、サイズだけでは価値を生み出さない。
したがって、私はマクロ分析と「ローカライズされた」洞察を組み合わせることを強調している。データは文脈化され、関連性があり、人間のニュアンスに根ざしていなければならない。これは、マクロデータ（トレンド、ベンチマーク）とマイクロデータ（セグメントのニュアンス、行動シグナル）を組み合わせることで、洞察が各コンテキストで意味を持つようにすることを意味する。
テクノロジーから人間の経験へ、AI、分析プラットフォーム、クラウドアーキテクチャはますます私たちのデータ能力を支えている。しかし、究極の目的は顧客とエージェントの両方にとって人間の経験を向上させることだ。機械は人間に取って代わるべきではなく、人間を高めるべきだ。
だからこそ、リーダーシップの次のフロンティアはテクノロジーをマスターすることではなく、デジタル良心をもってリードすることにある。機械には価値観がない。リーダーには価値観がある。課題は単に誤用を防ぐことではなく、人間の可能性を高める成果に向けてイノベーションを導くことだ。
なぜ良心が新たな競争優位なのか
豊富な情報の時代において、信頼は希少になっている。人々やパートナーは、明確さと信念をもってイノベーションを起こす組織に引き寄せられる。
データはしばしば運用領域から始まる：インタラクションの量、処理時間、チャネル、転送などだ。しかし、より価値のある視点は、これらの指標を人間の物語に結びつける：顧客が感じること、エージェントが経験すること、ジャーニーが意味することだ。
野心と良心を結びつけるリーダーは、変化に追いつくだけでなく、それを形作る。彼らは自分たちの価値観を共有する人材、顧客、投資家を引きつけ、信頼と共通の目的に基づいたエコシステムを創造する。
AIがますます浸透する中、ビジネスリーダーの課題はテクノロジーを追い越すことではなく、それを高めることにある。これは、インテリジェンスと意図を組み合わせ、イノベーションが人々のために機能することを確実にすることを意味する。
データそれ自体が景観を革命的に変えることはない。しかし、それがどのように枠組みされ、設計され、組み込まれるかは変革をもたらす可能性がある。リーダーにとって、その命題は深遠だ：人間の洞察を認識し、意味のある成果につなげ、設計によって信頼を組み込むデータ能力を構築すること。
インタラクションを関係に、コンタクトを会話に、量を価値に変えることが目標であるならば、データ戦略は思慮深く人間中心で、運用に統合され、未来志向でなければならない。そうすることで、データは単なる数字の集合ではなく、規模と重要性をつなぐ橋となる。
単に追従するのではなく、リードする準備のある組織にとって、問いはデータに投資するかどうかではなく、データ駆動型で人間主導のシステムにどのように投資するかだ。
