トレースウェル・ゴードン氏は、B2Bチームが権威性を測定可能なパイプラインに変えることを支援する成長コンサルティング企業TruLataのCEOである。
企業の役員会議室では、明確な指示が飛び交っている。「AIに投資せよ」と。そして企業はその声に耳を傾けている。デロイトの最近の調査によると、91%の組織が今年AI投資を増やす計画だという。しかし、MITの調査によれば、大企業における生成AIパイロットプロジェクトの95%が、測定可能な投資収益率を生み出せていないという驚くべき結果が出ている。
これがAI時代の大いなる逆説である。企業は数十億ドルをこの技術に投じているが、大半にとって結果は期待外れに終わっている。しかし問題は技術そのものではない。AIが効率化のためのプラグアンドプレイ型ソリューションであるという誤った前提にある。多くのAI投資が失敗している理由は、企業が機能不全に陥ったプロセスを自動化しようとしているからだ。革新的なツールを使って、間違った答えにより速く到達しようとしているのである。
AI導入の成功は、必ずしも適切なソフトウェアを購入することではない。適切な文化を構築することなのだ。具体的には、実験文化である。
自動化の罠
私が最もよく目にする間違いは、企業が既存のワークフローを自動化するためにAIを使用し、スピードと効率が主要な目標であると想定していることだ。彼らは、レガシープロセス、時代遅れの前提、検証されていない顧客に関する思い込みの上に、洗練されたモデルを重ねている。その結果は、誰も望まない製品や機能しない戦略への、より速く効率的な道筋である。
高業績企業は異なる考え方をする。マッキンゼーによると、トップ企業は、AI統合のためにワークフローを根本的に再設計する可能性が3倍高いという。彼らは単に自動化するのではなく、再発明するのだ。AIを同じことをより速く行うためのツールとしてではなく、そもそも何をすべきかを発見するためのエンジンとして捉えている。
科学的手法：新たなオペレーティングシステム
ここで科学的手法が登場する。仮説を立て、実験を実行し、データを分析し、結果から学ぶというサイクルは、ほとんどの企業のAI戦略に欠けていたオペレーティングシステムである。これは、前提を拡大する前に検証する規律を提供する。
このレンズを通して見ると、AIの真の力が解き放たれる。生成AIは、マーケティングキャンペーンのための検証可能な仮説を数分で数十個生成できる。A/Bテストの結果をリアルタイムで分析し、人間のチームが見逃すかもしれない相関関係を特定できる。AIの最大の強みは、実行能力だけでなく、学習のスピードと規模を加速する能力にある。
実験文化とは何か
この文化を構築することは、技術的な課題ではなく、リーダーシップの課題である。確実性を報いることから好奇心を報いることへの、完全な態度の転換が必要だ。ハーバード・ビジネス・スクールのステファン・トムケ教授が指摘するように、この文化的転換こそが、Booking.comが年間2万5000件以上の実験を実施することを可能にしているのだ。
実験文化には3つの重要な要素がある。
1. 心理的安全性
チームは、失敗する可能性のある実験を実施しても安全だと感じなければならない。失敗が罰せられるなら、人々は安全で漸進的なアイデアしか追求せず、AIの真の可能性を無駄にすることになる。
2. データ駆動型の意思決定
意見、年功序列、伝統は、意思決定の主要な基盤としてデータに置き換えられる。問題は「誰が最良のアイデアを持っているか」ではなく、「どのアイデアが最も強力な裏付けとなる証拠を持っているか」である。
3. 学習への注力
実験の目標は正しいことではなく、学ぶことである。リーダーは「うまくいったか」ではなく、「何を学んだか」と一貫して問わなければならない。核心的な前提を無効にする失敗した実験は、小さな成功を生み出す実験よりも価値があることが多い。
始め方
企業文化を変革することは困難に感じられるかもしれないが、リーダーはいくつかの的を絞った変更から始めることができる。
• 質問を再定義する。「このAIツールの投資収益率は何か」と問う代わりに、「このAIツールが答えを導き出すのに役立つ最も重要な質問は何か」と問うことから始める。これにより、焦点がコスト正当化から価値発見へと移る。
• ラボを作る。リード選別や顧客オンボーディングなど、1つの重要なビジネスプロセスを選び、1四半期の間、科学的手法に従って実施することを約束する。これを社内ケーススタディとして使用し、実験駆動型アプローチの価値を実証する。
• 適切な行動を報いる。失敗した実験を実施したが、そうすることで欠陥のある戦略への投資から企業を救ったチームを公に称賛する。これは、正しいことよりも学習が重視されるという強力なシグナルを送る。
AIの真の投資収益率
企業がAIに興奮するのは正しいが、多くの場合、間違ったものを測定している。AIからの究極的な投資収益率は、効率のわずかな向上ではない。それは、組織の学習速度の持続的な向上である。
技術が急速にコモディティ化される時代において、最大の競争優位性は、競合他社よりも速く学習し適応する企業の能力である。AI活用による実験文化は、その優位性を構築する最も効果的な方法なのだ。
