企業が創造的なガードレールなしにAI利用を義務化すると、AIと競争優位性は互いに相反する可能性がある。2つの新しい研究は、個人の生産性を高める生成AIツールが、チームが生み出すアイデアを均質化することも示している。時間の経過とともに、これは企業に優位性を与える思考の多様性を侵食する。
数年前、フォーチュン500企業の幹部が私にこう語った。「もしAIを使って優秀な人材を増幅し、B級の人材をA級として機能させることができるなら、私はそのプロダクトを即座に購入するだろう」。現在、多くの企業がAnthropic（アンソロピック）、OpenAI（オープンAI）、マイクロソフトのAIモデルをそのように扱っている。その売り文句は、スピード、一貫性、標準化されたプロセス、そしてより高い生産性だ。しかし、創造的なガイドラインのない義務化は、チーム内の新しいアイデアの多様性を減少させる可能性がある。
AIと競争優位性について研究が明らかにしたこと
2つの独立した研究、Doshi、Hauser、およびMeincke、Nave、Terwieschは、AIが企業内のチームの全体的な生産性を質の面で向上させる一方で、それらのチーム内のアイデアを均質化することを示している。これの一部は、レナート・マインケ氏、ギデオン・ネイブ氏、クリスチャン・ターヴィーシュ氏による研究「ChatGPTはブレインストーミングにおけるアイデアの多様性を減少させる」によると、生成AIが全く新しいアイデアを創造するよりも、既存のアイデアを漸進的に改善することに長けているためだ。
特定の市場における企業の大多数が同じモデルセットを使い始めると、その市場で持っていた競争優位性が徐々に削られる可能性がある。これは、企業の製品、サービス、パフォーマンスの間の距離を縮小させる。
エヌビディアがAIと競争優位性について教えること
マイケル・ポーター氏は著書「競争の戦略」の中で、競争優位性は差別化から生まれると述べた。この例はエヌビディアに見ることができる。何年も前、エヌビディアは、チップ業界の他社がCPUに注力していた時にGPUに焦点を当てることを決定した。CPUに注力していたら、インテルがすでに支配的なプレーヤーであった最も混雑した市場に参入することになっただろう。エヌビディアは、ゲームが主要な新興ユースケースになると見抜き、それがチップの並列処理に依存することを理解していた。これにより、他の誰もGPUに注力していない時に、GPUに集中することができた。数十年前のこれらの戦略的決定のおかげで、同社は今日その恩恵を享受している。
では、エヌビディアが何年も前に、業務を自動化し新しいアイデアを生み出すのに役立つソフトウェアプログラムを持っていたと想像してみよう。競合他社の大半が同じまたは類似のソフトウェアを使用していたと想像してみよう。そのソフトウェアが最終的にエヌビディア、インテル、その他の主要なチップ競合企業に類似したアイデアをもたらしたとしたら、エヌビディアは全く異なる戦略を選択し、GPUを追求しなかった可能性がある。代わりに、CPUで勝つという道に焦点を当てていたかもしれない。それでも主要なプレーヤーであったかもしれないが、おそらく競合他社と横並びで、生成AIがチップ需要を加速させた時点で、GPUを生産する豊富な経験を持つことから得られる利益を逃していた可能性がある。
競争優位性を失わずにAIを使用する方法
それは、これらのツールをどのように使用するかにかかっている。アイデアを過度に均質化し、自社の戦略における差別化能力を奪わないようにすることだ。今日の企業では、AI利用を義務化する傾向が高まっており、唯一の成功指標は利用状況に基づいている。例えば、メタの現在は廃止されたトークンリーダーボードのようなものだ。トークン消費が最優先事項であり続ける場合、これは業界内の競争優位性を侵食する可能性がある。企業は成果ベースのアプローチを取るべきだ。従業員がAIと協働する際にも、自分の思考を説明でき、自身の創造性を活用できることが特に重要だ。
企業はAIから真の生産性向上を実現するだろう。しかし、利用そのものを目標として扱う企業は、より静かなコストに直面するリスクがある。それは、チームが競合他社が得ているのと同じ答えに収束し始めることだ。優位性を維持する企業は、AI導入と人間の判断力および独創的思考のための明確な余地を組み合わせるだろう。
