マシュー・ガントナー氏はAltum Strategy GroupのCEO兼創業者である。
人工知能（AI）は今や、私が参加するほぼすべてのCEOとの会話に登場する。この熱狂は理解できる。AIはスピード、効率性、規模の拡大を約束する。しかし、私が繰り返し目にするのは次のことだ。AIは分断された企業を修復しない。むしろ増幅するのだ。組織が断片化されたシステム、一貫性のないデータ、不明確な意思決定権限の中でAIを展開すると、効率性は達成されない。代わりに、より速く提供される混乱、自動化された手戻り、そして機械のスピードで進行するリスクの増大を招く。
解決策は、まず明確な企業データモデルと運用規律を確立することで、コネクテッド・エンタープライズ（つながる企業）を構築することだ。その後、リーダーはすでに機能しているものを倍増させるツールとしてAIを活用できる。言い換えれば、成功への道は技術的なものではなく、運用上のものである。その実現方法は次の通りだ。
ビジネス全体で意思決定がどのように流れるかを監査する
多くのコネクテッド・エンタープライズ・プロジェクトが停滞するのは、企業がそれらを技術統合プロジェクトとして扱うためだ。誰もがミドルウェア、ダッシュボード、アーキテクチャ図に夢中になる。しかし、真の連携とは、システム同士が対話することではなく、意思決定がビジネスを通じてどのように動くかということだ。
実際には、コネクテッド・エンタープライズを達成するために、経営幹部は4つの基本事項について明確にする必要がある。
• 意思決定権限：誰が持ち、誰が持たないか
• ガバナンス：トレードオフがどこで行われるか
• ケイデンス：意思決定がいつレビューまたはエスカレーションされるか
• 執行：基準が無視された場合に何が起こるか
強力な運用規律がなければ、統合は一貫性のない作業方法をさらに速く拡散させる。優れた運用型CEOはこれを本能的に知っている。彼らは「連携」をIT部門に丸投げしない。代わりに、すべてのチームが一貫して実行し、企業の優先事項と整合し続けることを確実にする運用モデルを主導する。技術はそのモデルを支援すべきである。
システムを接続する前に基盤を構築する
運用モデルが正しく構築されると、通常3つの変化が迅速に起こる。第一に、リーダーシップが共有された真実のバージョンを中心に整合する。財務、オペレーション、分析は数字について議論するのをやめ、行動について審議し始める。第二に、バリューチェーン全体の可視性が向上する。リーダーは、分断されたスナップショットではなく、エンドツーエンドでパフォーマンスを見ることができる。第三に、統制がワークフローに組み込まれる。ガバナンス、セキュリティ、コンプライアンスは、仕事が行われる方法に組み込まれる。これらの変化は総合的に、企業がより大きな整合性、規律、機敏性を持って運営できる基盤を確立する。
アルゴリズムに投資する前に説明責任を徹底する
AIが予測を改善し、問題を発見し、次のステップを提案できるようになる前に、組織にはいくつかの基本事項が必要だ。
- ビジネス目標に直接リンクするデータ
- 一度限りのクリーンアップではなく、継続的なデータ品質管理
- 異なるデータドメインに対する明確な所有権
ここで多くの取り組みが崩壊する。従来のデータガバナンスは、ポリシーとリポジトリに重点を置いていた。構造はあったが、説明責任はあまりなかった。
コネクテッド・エンタープライズでは、それが変わる。ビジネスリーダーが自分のデータの所有権を持つ。スチュワードは定義と品質をチェックし続ける。チームはデータが何のためにあり、どのように使用するかを知っている。ガバナンスは実用的になり、抽象的なルールではなく、実際の意思決定に結びつく。
説明責任が明確になると、AIはついに堅固で信頼できる基盤から作業できるようになる。その基盤がなければ、AIは明確さを生み出さず、単により多くのノイズを追加するだけだ。
効率を向上させる場合にのみAIを展開する
基本事項が整っている時、つまりシステムが連携し、明確な所有権があり、安定したプロセスが存在する時、AIは真の価値を提供し始めることができる。自動化は反復作業を排除でき、AIはそれらの成果の上に構築することで、予測を鋭くし、問題をより早く警告し、より多くのダッシュボードではなく実用的な次のステップを提供できる。また、データの分類、系統の追跡、ポリシーの監視を手作業を増やすことなく行うことで、舞台裏でガバナンスを強化することもできる。最終的な目標は、AI の取り組みが、ビジネスの運営方法の一部となる信頼性が高くスケーラブルな能力に変わることだ。基礎作業をスキップする人々は通常、会議では有望に見えるが、テストを超えて成長することのないパイロットプロジェクトに終わる。
リーダーシップレベルで運用上の変化を主導する
これを正しく行うCEOは、組織が実際に運営される方法に規律を組み込む。
彼らは、誰が権限を持ち、誰が持たないかを全員が知っている明確な意思決定フォーラムを設置する。説明責任は曖昧ではなく、明示的に割り当てられる。エスカレーションパスはシンプルで知られている。そして、ガバナンスはカレンダー会議ではなく、実際の提供に結びついた安定したリズムで動く。
実行は反復可能なループに従う。問題を発見し、解決策を設計し、それを構築し、その後運用化する。各段階で明確な意思決定ポイントがある。この構造はチームの速度を落とさない。摩擦を取り除く。優先事項は毎週再交渉されない。リーダーはメールチェーンを通じて紛争を解決していない。パスが定義されているため、仕事は前進する。
CEOがこの方法でシステムを運営すると、変革は脆弱であることをやめ、企業の運営方法の一部になる。
実行を加速する前に順序を正しくする
「AIで何かをする」という急ぎの中で、多くの組織は順序を逆にする。彼らは連携を構築する前に知能を追求する。誰もそれに対して責任を負う前に作業を自動化する。規模をサポートする統制を持つ前に規模を拡大しようとする。
結果は予測可能だ。パイロットプロジェクトはデモでは印象的に見えるが、成熟することはない。基礎となるデータが安定していないため、リーダーはモデルを完全には信頼しない。ガバナンスは常に追いつこうとしており、事後的に問題をクリーンアップしようとしている。
答えは速度を落とすことではなく、正しい順序で動くことだ。まずコネクテッド・エンタープライズを構築する。所有権と運用規律を整える。その後、AIを本来あるべき倍増装置として導入する。
私の経験では、この順序に従う組織は異なる運営をする。意思決定は共有データに基づいているため、より速く動く。統制がワークフローに組み込まれているため、リスクは減少する。そして、AIはリーダーシップの代替ではなく、責任ある実行を加速する。
