アントニー・ゴダード | COO | OKKAMI.
AIはあらゆる場所に存在しているが、多くの企業では静かに期待外れの結果を生んでいる。
ホスピタリティ、不動産、その他の不動産関連業界全体で、組織は記録的な速さでAIチャットボット、自動応答、レコメンデーションエンジン、予測ツールを展開してきた。その約束は効率性、パーソナライゼーション、規模拡大だった。しかし多くの経営陣にとっての現実は、はるかに控えめなものとなっている。わずかな改善、断片化された体験、不明確な投資収益率である。
この期待と結果のギャップは、一部の人々にAIが過大評価されているのではないかと疑問を抱かせている。私の意見では、そうではない。しかしAIは、成功するように設計されていない環境に展開されているのだ。
私が学んだ不都合な真実はこうだ。AIは通常、知能が不足しているから失敗するわけではない。多くの企業が根本的に破綻したアーキテクチャを持っているために失敗するのだ。
既存業務に「AIを追加する」という幻想
私が見てきた限り、組織はしばしばAIを強化レイヤーとして扱い、既存システムに取り付けて成果を改善できる何かとして考えている。チャットボットがゲストメッセージングに追加される。自動化がサービスリクエストに重ねられる。分析ツールがレガシーダッシュボードに接続される。しかし、運用スタック自体の根底にある複雑性はほとんど対処されない。
例えば多くのホテルや不動産ポートフォリオでは、ゲストやテナントとのやり取りは1つのプラットフォームに、サービスリクエストは別のプラットフォームに、社内コミュニケーションは3つ目に、そしてレポートは全く別の場所に存在している。そしてAIは、連携するように設計されていないシステム全体で意図を解釈し、アクションに優先順位をつけ、応答をパーソナライズすることを期待される。この環境では、AIは業務を変革しない。断片化を増幅させるのだ。
断片化：大規模AIの静かな殺し屋
AIはデータ、コンテキスト、成果の連続性に依存している。やり取りがサイロ化されていると、AIは旅全体ではなく瞬間しか見ることができない。反応はするが、全体的に学習することはできない。タスクを自動化するが、エンドツーエンドで体験を最適化することはできない。
これが、多くのAIイニシアチブが初期展開後に停滞する理由だと私は考えている。それらは単独ではうまく機能するが、物件、地域、ポートフォリオ全体に規模を拡大することができない。問題はモデルの精度や言語能力ではない。AIがビジネスの統一されたビューなしで動作することを求められていることだ。簡単に言えば、企業自体が分断されている環境では、AIは成功できないのだ。
適切なアーキテクチャの構築
効果的なアーキテクチャが整っていることを確認したい経営陣にとって、出発点は別のAIイニシアチブではない。まず、組織が実際にどのように運営されるように構造化されているかをより明確に把握する必要がある。それには一歩下がって、顧客エンゲージメント、サービス提供、運用上の意思決定がどのように接続されているか、そしてその構造が日々のビジネス運営を反映しているかを見直す必要がある。
チームやシステム間でそれらの接続が崩れている場所を探すことだ。そこがAIが価値を追加するのに苦労する場所である。ワークフローの連続性を確立することは、AIが依存する基盤であり、特定の技術選択が会話に入るずっと前に行われるべきだ。
ワークフローインテリジェンスが重要な理由
今日のAIに関する会話の多くは、生成的なアウトプット、人間らしい応答の響き、コンテンツが生成される速さ、AIがどれだけ説得力を持って会話できるかに焦点を当てている。これらの能力は印象的だが、真の運用価値が存在する場所ではない。
私は、最大の影響はワークフローインテリジェンス、つまり組織内で実際に仕事がどのように動くかを理解するAIから来ると考えている。これには、問題がどのように作成されるか、どのようにルーティングされるか、どのチームが過負荷になっているか、どこで遅延が発生するか、どの成果が顧客満足度や売上高と相関しているかを知ることが含まれる。この運用上の認識がなければ、AIは戦略的ではなく反応的なままである。
統一されたワークフローを構築する企業は、AIが表面的な自動化を超えて、規模において意味のある効率性と一貫性を推進し始める条件を作り出すことができる。
AIのROIに関する取締役会の誤解
経営幹部レベルでは、AIはしばしば間違った指標で評価される。リーダーたちは、どのような機能が利用可能か、モデルがどれだけ高度か、展開がどれだけ革新的に見えるかを尋ねる。
私が見てきた限り、頻繁に見過ごされているより重要な質問がある。
• AIは運用上の摩擦を減らすか？
• 解決時間を短縮するか？
• 複数の拠点でスタッフの生産性を向上させるか？
• ゲストやテナントの体験全体で一貫性を生み出すか？
AIのリターンは即座ではなく、直線的であることもまれだ。データ、ワークフロー、意思決定が整合している場合に複利的に増加する。その整合性がなければ、AIはデモンストレーションでは印象的だが実践では期待外れの、もう1つの分断されたシステムになる。
開発者へ：プラットフォーム構築が鍵である理由
AIソリューションを提供する側にとって、企業のAI導入の次の段階は、スタンドアロンツールによって主導されることはないと私は考えている。代わりに、プラットフォームはオーケストレーションレイヤーとして機能し、システムを接続し、エンゲージメントデータを統一し、インテリジェンスを日常業務に直接組み込むべきだ。
特にホスピタリティと不動産では、業務は人間中心で分散している。AIツールはチームと並んで機能しなければならず、チームの周りで機能してはならない。開発者は、自分たちのツールがコミュニケーション、サービス管理、エンゲージメントデータを統一し、AIが一貫した拡張可能な価値を提供するために必要な基盤を提供できることを確実にすることに焦点を当てなければならない。
結論：アーキテクチャを修正すれば、AIは成果を出せる
AIは万能薬でも一過性のトレンドでもない。その長期的な影響は、モデルがどれだけ高度になるかではなく、企業がそれらのモデルが動作する環境をどれだけうまく準備するかによって決まると私は考えている。断片化されたスタックにAIを重ね続ける組織は、意味のある結果を見るのに苦労する可能性がある。システム、ワークフロー、データが接続されていることを確実にする組織は、AIの潜在能力を引き出すためのより良い位置にいるだろう。
結論はシンプルだが、しばしば見過ごされる。AIが規模において失敗するのは、能力が不足しているからではない。企業がその下にあるアーキテクチャを修正していないために失敗する可能性がある。その基盤を修正すれば、インテリジェンスは後からついてくる。
