デイブ・ウェッシンガー氏は、有意義なコラボレーションを可能にする大手医療技術プラットフォームPointClickCareの共同創業者兼CEOである。
AIがこの10年、おそらくこの世代を定義する変革の推進力であることに疑いの余地はない。テクノロジー業界に25年以上身を置いてきた私は、これほど変化のペースが容赦ないと感じた瞬間を思い出すことができない。追いついたと思うたびに、翌日には何か新しいものが登場し、学んだばかりのことを考え直さざるを得なくなる。今、ある程度の経験と視点を持って、私はAIを脅威としてではなく、組織の運営方法や人々の働き方を再構築する一世代に一度の機会として捉えている。
今日のAIに関する議論は、2000年代初頭のクラウドコンピューティングの波を思い起こさせる。当時、多くのリーダーたちは、それを採用すべきかどうかを議論していた。迅速に行動した企業は、より回復力があり機敏なビジネスを構築した。待った企業は、その後10年間を追いつくことに費やした。私たちは今、同じような転換点に直面していると考えているが、それはより速く、さらに高いリスクを伴っている。
しかし、AIの可能性について楽観的である一方で、私は慎重でもある。多くの組織が多額の投資を行っているにもかかわらず、測定可能な影響を確認できていない。私の経験では、AIでの成功は、3つのことを卓越して実行することに帰結する。
1. スピードより責任を優先する
AIを採用する競争は、迅速に動き、後で解決策を見つけたくなる誘惑を生む。それは間違いだ。責任ある実装が最優先されなければならない。
医療業界では、「害を与えない」という原則に従って生きている。その考え方は、AIを採用するあらゆる業界に当てはまる。財務上の意思決定を自動化する場合でも、サプライチェーンを最適化する場合でも、患者ケアをサポートする場合でも、間違えることにはリスクがある。不整合なモデル、データ漏洩、または監視されていないAIエージェントは、ビジネスに永続的な損害を与え、ステークホルダーの信頼を損なう可能性がある。
私のチームがAIの実験を始めたとき、私たちは早期にガードレールを構築した。透明性、ガバナンス、人間による監視に焦点を当てた。私はよく、「ヒューマン・イン・ザ・ループ」は選択肢ではなく要件であるべきだと言っている。人間は、アルゴリズムだけでは提供できない文脈、共感、説明責任をもたらす。AIの未来は、人間の判断を増幅し、より良い意思決定を行う能力を拡張する機械にあると私は信じている。
2. 成果に焦点を当てる
過去1年間、私はソフトウェア、物流、医療業界の数十人のCEOと話をした。ほぼ全員が、組織で複数のAIパイロットプロジェクトが実行されていると語ったが、実際のビジネス成果を示せる人はほとんどいなかった。しかし、真のROIの課題は、野心ではなく焦点から生じている。
すべてが優先事項である場合、何も優先事項ではない。ほとんどのAIプロジェクトが失敗するのは、成果ではなく目新しさを追いかけるからだ。私はこれを苦労して学んだ。私の組織には、何らかの形でAIを含む70以上のアプリケーションがあるが、いくつかの的を絞った目標に焦点を絞ったときにのみ、実際の成果が見え始めた。
業界を問わず、すべてのビジネスは、収益の増加、効率の向上、リスクの削減という3つの成果を中心にAIの機会を組み立てることができる。プロジェクトがこれらの目標のいずれかを明確に前進させない場合、それはおそらく投資する価値がない。
この種の規律は重要だ。AIは強力だが、魔法ではない。投資を影響に変えるには、データ、プロセス、目的の間の厳密な整合性が必要だ。
3. 人材に投資する
AIは、これまで見たことのないスピードで仕事を変えている。エントリーレベルの役割から経営幹部まで、すべての職務記述書は、今後数年間で進化する可能性が高い。その現実は私を夜も眠れなくさせるが、恐怖からではなく、緊急性からだ。
AIが私たちのビジネスを変革するのであれば、私たちは人材も変革しなければならない。成功は、組織全体で成長マインドセットを育むことにかかっていることを私は学んだ。アップスキリングは長期的な成功に不可欠であり、チームには学習、実験、適応のための時間と空間が必要だ。
人々がAIを理解し、それを生産性、エンゲージメント、イノベーションの加速装置として見るとき、それらが続く。医療業界では、臨床医が文書作成に何時間も費やすことから、より良い患者ケアを導く洞察を使用することへと移行するのを見てきた。他の業界では、同じシフトによって、チームが反復的なタスクから解放され、創造性、戦略、顧客とのつながりに集中できるようになる。
責任ある未来
私は、真の変革がハイプではなくリーダーシップに依存することを知るのに十分なテクノロジーサイクルを見てきた。AIの次の章は、イノベーションと説明責任、実験と規律、自動化と目的のバランスを取る意志を持つ者によって定義されるだろう。AIに優れた企業は未来を形作ることができるが、それは責任を持って構築し、実際の成果に焦点を当て続け、テクノロジーとともに成長するようチームに力を与える場合に限られる。
