ジェイソン・ミシルダイン氏はIntentional Intensityの創業者で、企業の成長と市場拡大を支援するテクノロジー・戦略アドバイザーである。
EBITDAは、企業のパフォーマンスを理解するためのシンプルな指標だ。金利、税金、減価償却費、償却費を除いた、企業の中核事業からの収益を示している。私が協業するほとんどのリーダーたちは、この指標を注視している。なぜならEBITDAはビジネスの運営方法と直接結びついているからだ。
私は医療、テクノロジー、マーケティング、農業、エンジニアリング、金融サービスなど、さまざまな業界の経営幹部と仕事をしている。業界は異なっても、会話はしばしば同じ場所から始まる。リーダーたちは無駄なく成長したいと考えている。物事をより複雑にするのではなく、シンプルにしたいのだ。AIはそれを支援できる。
経営陣と会合を持つとき、私たちは通常、彼らの時間とお金がどのように使われているか、そして顧客にどのようにサービスを提供しているかを検討することから始める。これらの領域は、AIが違いを生み出せる場所を示していることが多い。時にはプロセスの合理化について話し合うこともある。また別の場合には、定型業務を機械に任せることで、人々が重要なことに集中できるようにすることもある。
これは必ずしも雇用の代替を意味するわけではない。そうなる場合もある。しかし、より多くの場合、それは人々が価値を生み出す仕事をするのを助けることだ。AIが反復的なタスクを処理することで、チームは戦略、創造性、顧客ケアにより多くの時間を費やすことができる。
部門や業界を超えたAIの実装
私が協業した企業の一つは、パッケージ配送のスケジューリングに年間約30万ドルの人件費を費やしていた。彼らはエージェント型AIオートメーションに移行し、4か月以内に投資回収を完了した。このような変化はコストを削減し、チームが成長に集中するための時間を増やすことができる。
デジタルマーケティングを手がける別の企業は、AIを使用して大規模なデータセットを分析し、予測インサイトを生成している。彼らはこのデータを、顧客行動をより深く理解したいと考えるクライアントに販売している。より正確な予測は、より良いターゲティングにつながり、クライアントの販売促進に役立つ。それが結果として、人員を増やすことなく企業の収益増加につながった。
プロダクトチームもまた成果を上げている。AIは古いコードの整理、より安全なソフトウェアの作成、早期の問題発見を支援している。彼らはより少ないリソースでより速く動くことができるようになった。それは時間の節約とコスト削減につながる。
顧客体験もAIが違いを生み出す領域の一つだ。ある企業はAIを使用して顧客ペルソナを構築し、マーケティングとスタッフトレーニングに活用した。従業員はさまざまなタイプの顧客とより良く関わる方法を学び、それがよりスムーズな対話とより良いサービスにつながった。
AIのリスク
AIは完璧ではない。あるクライアントは、営業チームが企業顧客を理解するのを助けるためにAIを使用した。このシステムは、経営幹部の変更、財務状況、業界動向を追跡した。しかし、時にはAIが不正確または誤解を招く情報を生成することがあった。それはリスクを生み出した。同社はデータの信頼性を確保するための安全策を導入する必要があった。AIには監視が必要だという良い教訓となった。
リーダーが考慮すべき他のリスクもある。プライバシーはその一つだ。AIシステムは多くの場合、大量のデータを使用し、そのデータに個人情報や機密情報が含まれる場合、慎重に取り扱う必要がある。企業はプライバシー法を遵守し、顧客の信頼を守る必要がある。
バイアス（偏見）も別の問題だ。AIはデータから学習し、そのデータにバイアスがあれば、結果にもバイアスが生じる。それは採用、融資、顧客サービスにおいて不公平な決定につながる可能性がある。リーダーはAIシステムがどのように訓練され、テストされているかを確認する必要がある。また、結果が文脈を理解している人々によってレビューされることを確認する必要もある。
AIを効果的に活用する
AIはビジネスツールだ。目的を持って使用すれば、企業はコスト削減、収益増加、チームの業務改善を実現できる。それらすべてがより強固なEBITDAにつながる可能性がある。
最初のステップは、チームが最も労力を費やしている場所を見ることだ。何時間もかかるが成長を促進しないタスクは何か？どの作業が定型的または反復的に感じるか？これらの領域は、多くの場合、AIをテストするのに適した場所だ。すべてを一新する必要はない。小さく始めよう。一つのプロセスを選び、AIが役立つかどうかを確認する。それはスケジューリング、レポーティング、顧客サポートかもしれない。
開始点を選んだら、何を測定するかを決める。EBITDAに関連する指標に焦点を当てる。それには多くの場合、人件費、節約された時間、エラー率、顧客満足度が含まれる。AIがコスト削減やサービス向上に役立つなら、それらの数字に変化が見られるはずだ。前後を追跡しよう。シンプルに保つこと。何かが機能しているかどうかを知るために、派手なダッシュボードは必要ない。
優れたAIツールは仕事を容易にする。チームが価値の低いタスクに費やす時間が減り、成長に費やす時間が増えたとき、それが機能していることがわかるだろう。より速い出力、より少ないミス、より良い顧客フィードバックが見られるはずだ。物事がより遅く、より混乱し、または不正確になる場合、それは何かがおかしいというサインだ。AIは助けになるべきであり、新たな問題を生み出すべきではない。そうなった場合は、一時停止して調整しよう。
私が協業している企業の中で、AIを意図的に使用している企業は、より速く動き、より少なく支出し、より多く稼ぐ傾向がある。鍵は、どこから始め、何を測定するかを知ることだ。
