ファビオ・カヴァーサン氏はステファニーニのデジタルビジネス・イノベーション担当副社長であり、新製品開発とデジタルトランスフォーメーションを推進している。
AIが私たちの働き方、生活、娯楽を変革する中、多くの組織はこの画期的な技術がビジネスをどう変えるかについて依然として模索している。企業がこれらの懸念に対応する一方で、AI導入に関する別の重要な議論が騒音の中で見落とされている可能性がある。組織がAIの利用に適応し、これらのシステムをどう展開するかを模索する中、企業にとっての主な課題は、組織内の信頼を育み、チームがAIの責任ある使用を受け入れるようにすることにある。
AIを第一とする文化を構築するには、いくつかの重要な要素が必要だ：組織は技術的に準備が整っていなければならず、チームはトレーニングを受け、展開計画は人間中心でなければならない。
個人がAIに脅かされるのではなく、力を与えられていると感じたとき、初めて彼らはイノベーションの触媒と参加者になることができる。ステファニーニでは、AIの民主化の力を直接目の当たりにし、責任あるAI導入を促進するためのフレームワークを得ている。
ガードレールのバランスを取る、障壁ではなく
生成AIツールが最初に注目を集め始めたとき、多くの企業は職場での使用を全面的に禁止するという強い反応を示した。これはセキュリティ上の懸念に対応したものであることが多かったが、そうした方針はAI使用の容易さと必然性を無視し、組織内で新技術を協力して探索する機会を活かせなかった。
個人は常に、仕事をより簡単にする可能性のある新しいツールに好奇心を持つものだ。組織にとって、新技術を積極的に推進することと遅れを取ることの間の中間点は、バランスの取れたアプローチを見つけることにある—信頼される従業員が明確な責任フレームワークの下で、ガイド付きの実験を追求できる安全な空間を作ることだ。
公共AIツールの使用を管理する明確な方針を作成し、従業員に彼らが自分の仕事の成果に対して依然として責任を負っていることを思い出させることで、リーダーは責任あるイノベーションを育む環境を作り出すことができる。組織が機密データを保護する一方で、実験のための空間も提供すべきである。
責任ある導入文化は、境界を確立し、従業員が新しいツールをテストできる自由な領域を明確に示すことで、従業員に力を与える。
教育を優先する
AIツールの専門家になったり、最大限に活用したりすることは、一回限りのトレーニングセッションからは得られない。真の習熟度は、プロンプトの方法や出力の検証方法などの実践的なスキルと、倫理的考慮事項や会社情報を漏洩する可能性のあるミスに対処する方法の両方を扱う、繰り返しのインタラクティブな教育セッションから得られる。
人事部門やイノベーションチームは、組織の特定のニーズに意図的に焦点を当てた継続的なトレーニングプログラムを作成することで、こうした懸念に対処する必要がある。LinkedIn Learningなどの外部プラットフォームは、これらのトレーニングセッションを補完し、従業員に一般的な情報を提供することができる。内部リソースもまた、責任あるAIを正常化し強化するマイクロラーニングパスを提供し、AIが従業員の特定の機能や役割をどのように強化できるかを示す、部門に焦点を当てたカスタマイズされたコンテンツを提供することができる。
実験が鍵
導入を促進する最良の方法の一つは、専用のイノベーションイベントを通じてである。ここでは、多様なチームが実世界のアプリケーションを示し、ピアの影響を通じて導入を加速することができる。
例えば、ステファニーニのAIウィークでは、部門を超えた専門家が集まる年次社内イベントで、個人が実際のユースケースを示し、スマート製造、インフラ管理、デジタルワークプレイスサービスなど、さまざまな社内チームのための実践的なAIアプリケーションを紹介するライブQ&Aセッションを開催している。AIの実践的なユースケースと、AIが最適でない場合の透明な紹介は、従業員がAIが特定のワークフローをどのように強化できるかをより良く視覚化するのに役立つ。
さらに、テクノロジーに情熱を持つさまざまな部門の従業員を含む社内アンバサダープログラムを持つことで、効果をさらに拡大することができる。彼らは部門間のギャップを埋め、同僚のために効果的なユースケースを文脈化するのに役立つ。また、フィードバックを収集し、質問に答え、将来のトレーニングをどのように導くかについてのアイデアを提供することもできる。
役割に特化した影響
AIの導入は、日々の業務をどのように改善し、特定の責任を強化するかについて、明確で具体的な利点が見えるときに加速する。例えば、人事部門では、人材を探す際に、AIは採用担当者がスクリーニングを効率化し、履歴書と職務記述書を比較するのに役立つ。バイアス検出には人間の監視が必要だが、これにより手動レビューの時間を節約できる。
AIはまた、従業員がより戦略的または人間中心の仕事に集中できるようにする。例えば、ソフトウェア開発では、AIはコードレビューを加速し、トラブルシューティングに使用したり、より効率的なドキュメンテーションを提供したりするのに役立つ。さまざまな部門や役割にわたって、AIは適切に使用されれば、パフォーマンスを向上させるのに役立つ。
模範を示し、責任を共有する
リーダーシップのモデリングは、導入を促進する最も強力な要因の一つである。経営幹部が社内AIツールを責任を持って積極的に使用し、そのモデリングをトレーニングイベントやタウンホールなどの公開または全社的な場で共有すると、トップダウンでの導入への熱意を示すことになる。
この行動をモデル化することは、好奇心を促し、組織全体の実験のトーンを設定し、AIの導入が組織の戦略的優先事項であることを示している。組織全体で責任ある自信を持ったAIの使用をもたらすために、私はリーダーに以下に焦点を当てることを推奨する：
• 目に見えるリーダーシップと関与：経営幹部はAIの責任ある使用を示し、これらのツールが生産性をどのように向上させるかを共有すべきである。
• 好奇心と実験の文化：従業員がリーダーや同僚がこれらのツールを安全かつ効果的に使用するのを見たら、彼らの独自の役割でAIをどのように最大限に活用するかを実験するよう奨励する。
• 人間の監視と責任：人間をループに保つ。AIはワークフローを効率化し、定型タスクを支援できるが、それはあらゆる段階で人間の監視を必要とするツールである。
• 透明性と責任：従業員が意思決定にAIを使用する場合はいつでも、結果に責任を持ち、適切な場所でAIの使用を開示し、最終製品の正確さを検証する必要がある。
• 継続的なトレーニングとガバナンス：AIツールが成長し進化し続けるにつれて、従業員が成功するために必要なツールと基準を確実に備えるようにする。
これらのベストプラクティスに従い、ポジティブな役割モデルを提供することで、組織は責任あるAI使用の文化を育むことができる。
