クリスティン・バーニー氏は、PR、デジタル・マーケティング、クリエイティブサービスの分野で高い評価を得ているrbbコミュニケーションズのCEOである。
過去2年間で、ほとんどの組織が生成AIツールを試験的に導入してきたが、多くはパイロット段階で停滞しているか、それ以下の状況にある。マッキンゼーのレポートによると、少なくとも1つの事業部門でAIをパイロット導入している企業は増加しているものの、いずれかの部門でAIエージェントをスケール化していると回答した企業は10%以下にとどまっている。コミュニケーション業界では、ボストン・コンサルティング・グループの調査では、最高コミュニケーション責任者の88%がAI変革を主導する準備ができていないと回答し、60%がAIパイロットプログラムに予算の10%未満しか配分していないことが明らかになった。
私の会社はAIの早期導入企業である。コンテンツ制作、調査、戦略的思考を加速させるためにカスタマイズされたAIアシスタントを開発し、クライアントサービスを強化している。また、クライアントに対して定期的にAIおよびGEO監査を実施し、効率性向上のための人間中心のアプローチを見出す支援を行っている。自社での経験と実験、そして他社のAI導入を観察する中で、多くのAIパイロットプログラムが停滞する理由と、成功するAIパイロットプログラムの要素を学んできた。以下では、私が学んだことの一部を共有したい。
よくある根本原因
まず、AI導入を遅らせている一般的な要因は何だろうか。
社内の連携不足
AIにとって最大の障壁の1つは、社内の連携である。AIパイロットプログラムの影響を受ける組織内のすべての部門は、目標、戦略、展開、コストについて合意する必要がある。パイロットプログラムは、各部門の具体的な懸念事項に対処しなければならない。例えば、以下のようなものだ。
• 営業チームは実証済みの成功を求める。
• 法務チームは、欧州のGDPRなどのプライバシー基準やその他の規制要件への準拠に注目する。
• ITチームは、ソリューションが既存の技術スタック全体にどのような影響を与えるかに注目する。
• 財務・経理チームは、短期および長期のコスト影響と、技術投資に対する測定可能なリターン（RoTS）について質問する。
社内の連携がなければ、パイロットプログラムは失敗する可能性がはるかに高くなる。患者教育コンテンツを生成するためにAIをテストした医療企業のケースを考えてみよう。初期の成果は優れており、時間も節約できたが、コンプライアンス・法務部門が正確性とリスクについて懸念を提起した。事前承認されたガードレールやレビュープロセスがなかったため、パイロットプログラムは無期限で中断された。
不明確な成功目標とKPI
連携が第一の要素であるならば、明確な責任の所在が第二の要素である。すべてのパイロットプログラムには推進者が必要だ。ビジネス推進者が支援を得るために必要なものは何か。明確なビジネス成果が必要なのだ。「AIを試す」ことではない。コスト削減、時間短縮、売上増加など、特定のKPIを達成するためにAIを使用することである（例：60日間で顧客サービスの通話時間を20%削減する）。AIパイロットプログラムをスケール化するための予算を獲得する最速の方法は、収益面での成功を示すことである。
パイロットプログラムのパラメータへの注目と改善されたワークフローの軽視
多くの経営陣は、ワークフローを特定し、それを自動化するためにAIを展開する。しかし、必要なKPIを達成するためには、経営陣の最初のステップは、ワークフローを見直し、必要に応じて再構築することである。ワークフローが最適でない場合、AIを統合しても、単に最適でない結果をより速く生み出すだけである。AI展開は、組織全体のワークフローを分析する絶好の機会を提供し、経営陣は結果を改善し、インサイトへの到達速度を最大化し、コストを削減するアプローチを特定できる。
データサイロ
組織が成長するにつれて、データサイロが出現することは一般的である。マーケティング部門はメールターゲティング用のデータベースを持ち、営業部門は別の顧客データベースを持つかもしれない。キャンペーンを計画する際、これらのチームは異なるデータに基づいて異なる戦略を策定する可能性がある。これにより、特定の部門内だけでなく、部門間でもボトルネックが生じる。データサイロを統合して1つのデータレイクを作成することで、この問題に対処し、チームは1つのデータポイントのリポジトリに基づいて「唯一の真実」を作成できるようになる。
IT部門が営業チームのリード優先順位付けを支援するAI搭載ツールを構築した企業の例を考えてみよう。モデルは確かな推奨事項を生成するが、それは別のダッシュボードに存在する。営業担当者はCRMにとどまり、それを無視する。ワークフロー統合とビジネス推進者（例：CMO）の欠如は、AIツールがオプションであることを意味し、オプションは無視される。
明確かつ一貫したコミュニケーション
上記で議論した活動を実施する際には、AIパイロットプログラムに関与するすべての部門が進捗状況を常に把握し、問題が発生した際には警告が発せられるよう、社内コミュニケーションと報告体制を構築する必要がある。
さらに、AIソリューションを直接使用するチームメンバー向けに、焦点を絞ったコミュニケーションプログラムを作成する。導入には学習曲線と日常業務への多少の混乱が伴う。新しいソリューションによって生み出される機会について、ユーザーを教育し、興奮させることで、抵抗ではなく熱意と賛同が生まれる。AIが自分たちに取って代わるという従業員の懸念を尊重すること。恐れを抱く人々が「このプログラムが成功すれば、あなたは解雇される」と解釈する可能性のあるAIトリガーワードについて考える。恐怖ではなく、強さの言葉を使用する。例えば、「自動化する」ではなく「支援する」、「置き換える」ではなく「サポートする」、「効率を得る」ではなく「反復作業を減らす」、「生産性を追跡する」ではなく「人々を助ける」といった具合だ。
それを超えて、外部の聴衆にも同じ厳密さを適用する。顧客やパートナーと挫折や失敗を共有することに抵抗があるかもしれないが、迅速に失敗して前に進むことで、関係を維持できる可能性がはるかに高くなる。
成功するAIパイロットプログラムの5つの構成要素
要約すると、成功するAIパイロットプログラムには5つの構成要素がある。
1. 全社的な連携によるスケール化の許可。
2. ビジネスインパクトに結びついた明確な目標とKPI。
3. AIを展開して自動化する前に、プロセスとワークフローを最適化する。
4. データサイロがなく、全員がアクセスできる。
5. 従業員を興奮させ、動機づけ、顧客やパートナーと関わるための厳格なコミュニケーションプログラム。
これら5つの提案に従うことで、AIパイロットプログラムを成功させるだけでなく、スケール化可能にする数少ない企業の1つになるための強固な道筋に乗ることができると私は確信している。
