オザン・オゼルク博士はOpenPaydの創業者である。複数のデジタルベンチャーに既得権益を持つ連続起業家だ。
アルファベットのCEOであるサンダー・ピチャイ氏は以前、AIを火や電気よりも「深遠なもの」と表現した。そのため、この技術の日常的な現実に少し期待外れを感じても無理はない。
誇大宣伝がますます大きくなる中、世界中のCEOたちは、AI投資計画についてますます壮大な声明を発表している。オラクルが50億ドル、セールスフォースが150億ドルをAI投資に費やすという典型的な先駆的見出しは、製薬大手イーライリリーが独自のAIスーパーコンピューターを構築するといった、さらに大きなビジョンを持つ企業によってのみ影が薄くなる。
印象的だ。威圧的でもある。しかし、現場の現実は、グローバル複合企業を含む多くの企業が、内部ではほとんど何もせずに傍観しているということだ。私は知っている。そのような会話をしたことがある。そして、最先端の開発ポートフォリオを持つフィンテック起業家として、私が「恐竜たち」に拳を振り上げて革命を要求すると期待するかもしれない。
しかし、そうはしない。完全に理解している。
リスク対リターン
AIの多くの能力の中でも、特にエージェント型システムにおける素晴らしさは、仕様書を書くのとほぼ同じ速さで、動作するソフトウェアのプロトタイプを構築できることだ。世界中の会計士たちは、開発チームの削減、プロセスの合理化、管理業務のボット部隊への委譲について、熱心に数字を計算している。
しかし、ほとんどのCEOは本能的に真実を知っている。実装は、ドットコムバブルに乗る恐竜の画像を生成するよりも速く大混乱を引き起こす可能性がある。
問題は、AI以前に企業再編がどのように機能していたかから始まり、何が変わり、何が変わっていないかを理解することだ。典型的なアウトソースされたソフトウェアチームを例に取ろう。要件収集、クライアント連絡、機能設計、受入テスト。これらは単なるチェックリストの項目ではなく、会話、ニュアンス、トレードオフ、人間の判断に依存している。確かに、管理業務を高速化し、コーディングさえも加速できるが、比例的には、これらは総作業量のわずかな部分だ。
そして大規模な変更管理は？それは依然として人間のスキルであり、技術は主役ではなく脇役を演じている。スタッフを巻き込まなければ、彼らはシステムが静かに比喩的な戸棚に引退し、「だから言ったでしょう」という得意げな表情を浮かべるまで、実装と戦うだろう。
これを無視すれば危険だ。
AIの第一波では、世界中のカスタマーサービス部門が、人間のエージェントをチャットボットに置き換える準備を喜んで進めていた。そして、ある企業のボットが暴走し、顧客に悪態をつき始め、世界的な警告事例となった。一部では婉曲的に「初期の問題」とラベル付けされたが、これはCEOに非常に明確なメッセージを送った。大きな変更を遅らせる一方で、投資家にはその逆をしていると保証するのだ。
もちろん、スタートアップは有利なスタートを切っている。レガシーの重荷なしに、ゼロからAI主導のプロセスを設計できる。しかし、それは大企業が座視すべきだという意味ではない。すべてのCEOが従うことができる実践的な中庸策がある。
大企業でAIを実装するための実践的ステップ
1. ゲートキーパーを降ろす
堅牢なITシステムは中央管理に依存しているため、経理のハリーが独自の顧客請求書ポータルを構築するというアイデアは、当然ながらITチームを不安にさせる。しかし、好奇心を閉ざすことは最悪の行動だ。
重要でないビジネスプロセスは、実験に最適だ。チームにプロトタイプを作成し、壊し、修正し、時には素晴らしいものを作成することを奨励する。コンペティションを開催する。ショーケースイベントを実施する。小規模なAIの成功が湧き上がる文化を構築する。IT部門は「ノーの部門」ではなく、ガードレールの守護者となり、誰もデータ保護、セキュリティ、評判の境界を越えないようにする。
2. ゼロから再構想する
詳細は最も大胆なアイデアさえも窒息させる可能性があるため、チームにスタートアップであるかのように機能を再構想することを奨励する。全面的な再編成ではなく、日常業務から離れた視点の変更だけだ。
これらの演習は、より大きく、より野心的なAIプロジェクトの骨格を明らかにすることが多い。さらに重要なことに、技術が押し付けられていると感じさせるのではなく、スタッフをプロセスに参加させる。
3. 配慮が重要であることを知る
FTSE100企業のCOOは、取締役会レベルのAI会議について、「クリスマスに投票する七面鳥」のように感じると私に説明した。AIはあらゆるレベルで雇用に影響を与え、そうでないふりをすることは純粋な無礼だ。それを認める。計画する。準備する。スキルの再習得、昇進経路、人道的な退職は、AI以前に不可欠であり、今も不可欠だ。
4. 開発状況を把握し続ける
実験する時間と権限の両方を持つユーザーのチームが必要だ。今日不可能なことが、次の四半期には些細なことになるかもしれない。この分野の進歩は目まぐるしいペースで進んでおり、追いつくことは贅沢というよりも生存だ。
5. 内部AIサプライチェーンを構築する
ほとんどのCEOは、依然としてAIをエコシステムではなく単一の製品として扱っている。実際には、AIの導入を成功させるには、物理的または財務的なサプライチェーンと同じくらい構造化されたサプライチェーンが必要だ。モデルはデータに依存する。データはアクセスに依存する。アクセスはガバナンスに依存する。そしてガバナンスは、熱心な中間管理職が大規模言語モデルを本番データベースに直接接続したときに何が起こるかを理解している人々に依存する。
AIのアイデアが火花からプロトタイプ、承認、本番へと移行するための明確な内部ルートを作成する必要がある。誰がデータを所有し、誰がリスクを所有し、誰が展開を承認し、そして重要なことに、暴走チャットボットの領域に踏み込んだときに誰がそれを監視するかを定義する。
これはイノベーションを遅らせるというよりも、AIの無秩序を防ぐ。小さな実験が自らの成功の下で崩壊するのを防ぐ足場だ。
次のステップ
一部の企業はすでに全社的なAIシフトを実行している。セクターが変更しやすいため、または、この基礎作業に早期に投資したためだ。何もしないことは明らかに選択肢ではないが、すべてを変更することはめったに賢明ではない。
これらの中間ステップを踏むことで、1年後に恥ずかしい見出しになることなく、水に足を浸し続けることができる。
ここで提供される情報は、投資、税務、財務アドバイスではない。特定の状況に関するアドバイスについては、認可された専門家に相談する必要がある。
