ニック・レイトン氏、CEO兼ベストセラー作家。Exactly Where You Want to Be - ビジネス成長とAI戦略においてリーダーを導く。
今世紀のビジネスバズワードがAIであることは明らかだ。あらゆる業界のリーダーたちは、この最先端技術を自社に取り入れる方法を必死に模索している。AIを効果的に導入すれば、効率性と競争優位性を引き出し、大きな利益をもたらすことは周知の事実だ。課題は、パイロットプログラムやアルゴリズムを測定可能なROIに変換することにある。
ほとんどのリーダーはイノベーションを取り入れていることを示したいと熱心だが、導入しているツールが戦略的なビジネス課題を解決するのに適しているかどうかを立ち止まって考えることなく、華やかなテクノロジースタックを追い求めてしまうことが多い。これにより、競合他社より先を行こうと必死になったリーダーたちが衝動買いに走ることになる。AIを最終目標として扱うのではなく、リーダーは自社におけるAIやその他の先端技術を評価するために、より戦略的なアプローチが必要だ。
以下に、AIリトマステストに含めるべき5つの重要な質問を紹介する。
1. 実際の問題を解決するのか、それとも単にかっこよく見えるだけか？
すべてのAIツールは、ビジネスの問題を解決し、何らかの形で測定可能な価値を提供する必要がある。
ビジネスリーダーがモデルの現在の能力を判断するために適切な質問をすることは非常に重要だ。これにより、AIが今すぐに解決できる実際の問題を評価し、投資収益を生み出し始めることができる。最も避けたいのは、デモでは印象的に見えるが、実際の生産性、効率性、コスト削減をもたらさないAIに何千ドルも費やすことだ。
2. 意思決定を改善するのか、それともノイズを増やすだけか？
AIには、膨大なデータセットを有用なダッシュボードに変換したり、複雑な分析を提供したりすることで、ビジネスリーダーの戦略的意思決定をサポートする大きな可能性がある。AIツールを導入する前に、出力の品質を慎重に評価し、意思決定を効率化するのに適切なレベルの情報を提供し、遅らせることがないようにする必要がある。リーダーが最も必要としないのは、消化するのに何時間もかかる複雑な分析レポートをAIが生成することだ。
3. 倫理的リスクを生み出すことなくトレーニングできるか？
AIは特定のタスクを実行したり、プロンプトに応答したりする方法を学習するために、膨大な量のトレーニングデータに依存している。AIの有効性は最終的にトレーニングデータの品質に帰着する。課題は、AIがトレーニングモデル内の正確な情報と不正確な情報を常に区別できるわけではないことだ。
これらのリスクを軽減するために、基礎となるトレーニングデータの監査を実施し、潜在的なバイアスを特定する。この監査プロセスは継続的な取り組みであるべきだ。なぜなら、AIは時間の経過とともに新しい従業員の入力からバイアスを学習し続ける可能性があるからだ。監査に加えて、人事やコンプライアンスなどの重要な分野に人間の意思決定者を組み込むことに注力すべきだ。
4. クライアントの可視性と信頼にどのような影響を与えるか？
金融、コンサルティング、専門的なB2Bサービスなどの高接触環境にいる顧客にとって、信頼と人間的なつながりはビジネスを行う上で重要な部分だ。ボットとのやり取りは、サービスが非人間的に感じられる可能性がある。
信頼と顧客体験がコスト削減や効率性と引き換えになるようなアプリケーションでは、決してAIを使用しないこと。結局のところ、企業は製品やサービスを購入する顧客がいなければ存続できない。代わりに、AIを活用して人間が提供するサービスを強化する方法を評価すべきだ。例えば、人間が関係構築、ニュアンスのある問題解決、戦略的アドバイスなどに集中できるよう、日常的なタスクを裏方で処理するなどの方法がある。
数ヶ月前、急成長中の代理店とのコーチングセッション中に、これが実際に起こるのを目の当たりにした。彼らのチームはAIベースのワークフローツールを導入したばかりだった。CEOは興奮していた。リーダーシップチームも興奮していた。インターンさえも興奮していた。唯一興奮していなかったのは、静かに腕を組んで「つまり...ロボットが私の新しい上司なの？」と言った10年のベテランだった。
これこそがAIプロジェクトが成功するか失敗するかの瞬間だ—ソフトウェアではなく、心理学の中で。
そこで、私は彼女に「シャンパンモーメントテスト」と呼んでいるものを説明した。これは私がすべてのコーチングクライアントに使用しているものだ：「もしこの新しいツールが、あなたが常に先延ばしにしている戦略的プロジェクト—実際に完了を祝うようなもの—に集中できるように、十分な低価値の作業を取り除いてくれたら、それでもあなたは脅威を感じますか？」
彼女は一時停止し、見上げて言った。「正直なところ？それは信じられないほど素晴らしいことだわ」
そして、そこに答えがあった。マインドセットの転換だ。AIは脅威ではなく、彼女が愛し、会社が必要とする仕事に戻るためのチケットだった。
リーダーはチームをその瞬間に導く必要がある。誇大宣伝でもなく、恐怖でもなく、AIが人間をより価値のある存在にする—価値を下げるのではなく—方法を明確にすることで。
5. この変化を通じて人間をリードする準備はできているか？
この質問は、技術そのものというよりも、組織の準備状況に関するものだ。AIモデルの品質がどれほど高くても、準備ができていない、または変化に抵抗する組織では効果的ではない。
チームの協力を得ることが最大の障壁になる可能性が高い。人間は変化が得意ではない。役割や日常業務に大きな変化をもたらすツールを受け入れることは怖いかもしれない。一部の人にとっては、完全に置き換えられるという恐怖が、技術がパイロット段階を脱する前に導入を妨害することにつながる可能性がある。
これらの懸念や課題に直接対処する準備をしておこう。チームとのコミュニケーションにおいて透明性を持ち、AIを繰り返しの低レバレッジなタスクを排除する機会として位置づけ、チームが高価値の仕事に集中する時間を増やせるようにしよう。これには、従業員が新しいAI中心の役割に必要なスキルを身につけるための適切なトレーニングを提供するという約束が必要になる。
AIの誇大宣伝ではなく、価値を提供する。
現代のリーダーの究極のテストは、どのAIツールを購入するかを知ることではなく、ノイズを切り抜け、組織とチームに最も価値をもたらす技術を提供する規律を持つことだ。適切なアプリケーションを慎重に選択することで、導入における高額なミスを避け、単に次の華やかなAIを追いかけるだけの競合他社より先を行くことができる。
