AI（人工知能）は企業がより迅速に行動し、パターンをより早く発見し、より自信を持って意思決定を行うのに役立っている。しかし、データチームがAIツールを磨いている一方で、多くの組織はそれらの利点を広範な従業員に拡大することに苦戦している。
この課題は技術的なものだけでなく、文化的、運用的なものであり、多くの場合、AIが解決できる実際の問題をチームがどれだけ理解しているかに関連している。以下では、Forbes Technology Councilのメンバーが、AIを分かりやすく説明し、信頼を構築し、非技術系チームが意味のある、ビジネス主導の方法でAIを活用できるようにするための実践的な戦略を詳しく説明する。
社内のAIチャンピオンを前面に出す
私たちはこれをしばらく試してきましたが、社内でAIを採用する最も効果的な方法は、AIチャンピオンを前面に出すことだとわかりました。チームに毎月の成功と失敗を共有してもらいましょう—「これは3時間かかっていたが、今はわずか15分で済む」といった具合に。チーム横断的なセッションを実施して、全員が互いから学べるようにします。人々は経営幹部ではなく、同僚の真似をします。AIの共有を文化の一部にすれば、自然に採用が広がるのを見ることができるでしょう。-Zack Zhuang,Whatsgood
AI対応インフラに投資する
AIをデータチームの枠を超えて拡大するには、日常的な分析ワークフローにAIを実装できるインフラに投資し、非専門家でも洞察にアクセスできるようにすることが重要です。同時に、テクノロジーリーダーは意図的でなければなりません。AIは問題を探している解決策ではありません—まず釘を見つけてから、ハンマーを手に取るのです。AIが実際の価値を生み出す場所に焦点を当て、不必要な複雑さを避けましょう。-Jana Hersch,Genedata
テクノロジーチームをカスタムビルダーからセルフサービス支援者へ転換する
一つの戦略は、テクノロジーチームを「サービスグループ」から「支援者」へと転換することです。これは彼らの主な役割が変わることを意味します：個別のAIプロジェクトのリクエストを単に満たすだけでなく（これは常にボトルネックを生み出します）、誰もが使える再利用可能なツール、データ、モデルを搭載したセルフサービスプラットフォームの構築に焦点を当てます。-Shay Benavi, datablanket
機能横断チームでソリューションを作成する
私の意見では、AIはチームがサイロで働くのではなく、共同でソリューションを作成するときに最も効果を発揮します。マーケティングが「なぜ」を定義し、データとプロダクトが「どのように」を定義し、AIが「次は何か」を推進するとき、イノベーションは拡大します。真の成熟度は、全員がインテリジェンスの言語を話すときに文化的なものとなります。AIをチームスポーツとして扱い、より速く動き、よりスマートに決断し、洞察を影響力に変えましょう。-Krupesh Bhat,Melento
AIを活用してアイデアから実行へ移行する
今日、自動車部品サプライヤーは目標を達成するために毎年9倍のサステナビリティプロジェクトを提供しなければなりません。主な課題は、サステナビリティプロジェクト管理が全員の仕事であるが、誰の責任でもないことです。これはAIが従業員がアイデア生成とビジネスケース開発からプロジェクト実行と結果提供への移行を支援することで価値を付加する機会を生み出します。-William Crane,OrbAid
AI CoEを実装する
ユースケースと手段のギャップを埋め、集中化されたツールとガバナンスを提供するためにAI Center of Excellence（CoE）を実装しましょう。CoEの主な役割は、マーケティングや運用などの機能横断チームと提携し、彼らの特定のユースケースをスケーラブルなAIソリューションに変換し、それらのソリューションを展開し所有できるようにすることです。-Pallishree Panigrahi, Amazon Key
部門を超えた集合知を育む
データサイロを打破し、部門を超えた集合知を育みましょう。不正とリスクの分野では、これはKYCデータ、取引、デバイスインテリジェンス、行動パターンをリアルタイムで接続することを意味します。エージェントが断片化した人間のインターフェースではなく、APIを通じて統一されたデータにシームレスにアクセスできるAIフレンドリーなシステムを設計し、チーム全体の意思決定を改善する洞察を提供します。-Yinglian Xie,DataVisor
AI活用フレームワークを開発する
一つのアプローチは、分析をデータチームから取り出し、機能全体の日常的な意思決定に取り入れるAI活用フレームワークを構築することです。機能横断的なAIチームを形成し、チームにアクセスしやすいAIツールを提供し、意思決定インテリジェンスの文化を育むことで、テクノロジーリーダーはすべての部門がデータを実際のビジネスインパクトに変換し、組織全体でよりスマートで迅速な意思決定を可能にすることができます。-Joey Ahnn, SSG.COM
AIバイアスを減らすために反論を奨励する
分析の解釈は偏ったものであり、AIはそのバイアスを増幅する可能性があります。私はよくリーダーや機能横断チームに両側の議論を提示し、その上に自分の判断を重ねるよう求めます。アジェンダを表面化させることで、より協力的な環境が生まれる可能性があります。-Calin-Bogdan Drimbau,broadn
各チーム内に「AIトランスレーター」を設置する
各ビジネス機能内に「AIトランスレーター」を設置しましょう—データチームとビジネスニーズの橋渡しをする技術的に流暢なチャンピオンです。彼らは価値の高いユースケースを特定し、ビジネス問題を分析的な質問に翻訳し、クイックウィンを通じて信頼を構築できます。これにより、各機能にコンテキストを埋め込みながら、中央チームが堅牢なプラットフォームを構築することで、AI採用がスケールします。-MuthuKumaraPandian Chandrasekaran,CitiusTech
AIを使って単一の共有問題を解決する
チーム全体が毎日対処している単一の共有問題—例えば、承認の遅れ、繰り返しのデータチェック、見逃された洞察など—にAI作業を結びつけることから始めましょう。全員が一つの具体的なボトルネックに取り組むとき、AIは抽象的なものではなく、彼らがすでに気にかけていることを修正するツールになります。最初の成功が得られれば、機能横断的な採用ははるかに容易になります。-Amith Kumar, Quantiphi Inc.
明確な成功基準とクリーンなデータを持つAIプロジェクトに限定する
企業ができる最も重要なことは、潜在的なAIプロジェクトの数を制限することです。1. 成功の明確な定義がある、2. クリーンなデータにアクセスできる、3. ユーザーとリーダーシップチームが提案されたソリューションに興奮し賛同している、という場合にのみ進めるべきです。-Russell P. Reeder,KeyDelta
「AI反事実ボックス」を使用して意思決定の明確さを向上させ無駄を減らす
リーダーシップへのすべての意思決定メモに「AI反事実ボックス」を義務付けましょう—これは大きな見返りのある小さなステップです。これは5つのことを素早く概説することで、意思決定レベルの明確さを強制します：ベースレート（過去に何が起こったか）、3つの反事実（最良、可能性が高い、最悪の「もしも」とその影響）、感度（最も動くもの）、先行指標とストップロス（何を監視し、いつ停止するか）、そして仮定台帳（追跡可能性のため）。結果として、ゾンビプロジェクトが減少します。-Oliver Tan,Rezolve Ai
ワークフローにルールベースのAIエージェントを導入する
別個のAIワークフローを作成するのではなく、既存のワークフロー内に役割ベースのAIエージェントを導入しましょう。この戦略は、機能全体—エンジニアリングの変更、品質分析、サプライチェーンなど—で高頻度の意思決定を特定し、それらのプロセスに直接AIアシスタンスを組み込むことです。これにより採用の摩擦が取り除かれ、AIがチームが無視する孤立したダッシュボードではなく、意思決定が行われる場所で洞察を提供することが保証されます。-Ross Meyercord,Propel Software
AIを共有能力にして強みを高める
AIの影響を拡大する最も効果的な方法は、単一のチーム内ではなく、すべての機能内に存在する共有能力にすることです。AIは副次的な取り組みや技術的な実験であってはなりません。それは既存の強みを増幅し、データ、人々、意思決定を結びつけるものでなければなりません。重要なビジネスプロセスから始めましょう。それがなければ、どのAI実装も確固たるROIを確保することはできません。-Daniel Fallmann,Mindbreeze
役割に特化した「プレイブック」を作成する
各機能をカバーするAI「プレイブック」を作成しましょう。複雑なモデルを、意思決定のためにAIをいつどのように使用するかを示す、シンプルで役割に特化したワークフローに変換します。これを軽量なトレーニングと明確なデータ品質基準と組み合わせましょう。これにより恐怖が取り除かれ、信頼が構築され、データ専門家だけでなくすべてのチームがAI駆動の洞察から恩恵を受けることができます。-Maksym Mashnytskyi,BMPS Technology
実装決定に最前線のスタッフを巻き込む
テクノロジーリーダーが最新の分析をスケールするための効果的な戦略は、最前線のオペレーターとビジネス対応スタッフをAI実装の決定に積極的に巻き込むことです。彼らの意見は、ユースケースを実際の顧客とのやり取りに根ざしたものにし、企業が真に顧客ニーズをサポートし、意味のあるROIを提供するところにAIを展開するのに役立ちます。-Michael Ringman,ibex
ビジネス目標に沿った共有ロードマップを開発する
テクノロジーリーダーはAIの取り組みをビジネス目標に合わせ、チームが高品質で適切に管理されたデータにアクセスできるようにすべきです。共有ロードマップ、機能横断的なコラボレーション、データ駆動型のパイロットは、信頼性とスケーラビリティを構築しながら、分析と意思決定を改善するのに役立ちます。-Kiyoshi Oka,Canon USA
ビジネス主導の問題提起から始める
最大の間違いは、明確で測定可能なビジネス問題を解決するのではなく、技術的な新規性に焦点を当てることです。例えば、生産性の向上、財務パフォーマンスの改善、顧客満足度の向上など、明確なROIを持つ取り組みとマッチングしなければ、失敗する可能性が高いです。AIを念頭に置いて始めるのではなく、ビジネス主導の問題提起から始めましょう。AI/MLモデルを構築する前に、成功基準と成果を繰り返し検討してください。-Prashant Darisi,ETQ, part of Hexagon
AIモデルを継続的に監査する
継続的な監査はAIをスケールする上で重要です。今日うまく機能しているモデルも、データがシフトし、新しいユースケースが出現し、誰も気づかないうちにパフォーマンスが低下すると、明日には劣化する可能性があります。モデルがどのように動作しているかを定期的にチェックすることで、ビジネスが実際に必要としているものと一致させることができます。これは、逸脱が害を及ぼす前に検出され修正されることを保証する実用的な習慣です。- Michael Amori, Virtualitics
