Rawad Baroud氏は、ZeroGPTのCEOであり、AI（人工知能）ライティング技術と、信頼できるAI出力のための実用的な安全対策に取り組んでいる。
多くの組織には、静かに会社を支えている少数の人々がいる。彼らが他の誰よりも懸命に働いているからではなく、意思決定が複雑になったときに他の人々が頼りにする判断力を持っているからだ。彼らは、顧客からのエスカレーションが発生したとき、提案を「現実的なものにする」必要があるとき、契約条項にリスクを感じたときに電話をかける相手である。
時間の経過とともに、こうした専門家がボトルネックになる可能性がある。なぜなら、人員は増加する一方で、信頼できる判断力は横ばいのままだからだ。ここにAIの見過ごされがちな価値が現れる。それは、より多くのコンテンツを生成することではなく、専門知識をよりスケール可能にすることだ。
今後、最も成功する企業は、最も多くのAI出力を生み出す企業ではなく、最高の思考を最も多くの人々に広げることができる企業になるだろうと私は考えている。
真の制約は判断力である
AIはしばしば生産性ツールとして位置づけられており、実際そうなのだが、このフレーミングは、成長する組織内でパフォーマンスを実際に制限しているものを見逃す可能性がある。
私が見出した真の制約は、不均一な判断力である。なぜなら、平均的な意思決定と専門家の意思決定の違いは、「より多くの情報」であることはまれで、むしろ何を無視すべきか、何を検証すべきか、次に何を尋ねるべきか、そして文脈において何が「良い」のかを知っていることだからだ。
そのノウハウは通常、会話の中、散在する文書の中、そしてシニア層の頭の中のチェックリストの中に存在しており、そのためチームが拡大しても自然にはスケールしない。
適切に使用すれば、AIは専門家の増幅装置として機能し、反復可能な専門家の推論を、必要な瞬間に現れるガイダンスにパッケージ化することができる。特に、まだ自信を構築している有能な人々にとって有効だ。
「スケール可能な専門知識」が実際にどのようなものか
スケール可能な専門知識とは、AIモデルに即興で回答させることや、専門家を静的なFAQに変えることを意味しない。それは、専門家の基準を、他の人々が一貫して適用できる資産に変えることを意味する。
カスタマーサポートでは、AIが承認された知識を使用して一般的な問題を解決するのを支援し、明確なルールに基づいてエッジケースをエスカレーションすることで、シニアスタッフが重要な部分に時間を費やせるようにすることができる。
営業およびソリューションチームでは、AIがより良い発見質問を促し、提案が出される前に不足している情報を発見し、メッセージを企業が実際に提供できるものに合わせることで、後の苦痛な引き継ぎを減らすことができる。
オンボーディングとトレーニングでは、AIが「ここでの私たちのやり方」を構造化されたプレイブック、事例、チェックリストに変換することで、新入社員が同じ専門家への継続的なアクセスを必要とせずに、より速く立ち上がることができる。
これら3つの領域すべてにおいて、勝利はスピードそのものではない。勝利は一貫性である。なぜなら、組織は専門家の時間を繰り返し借りるのではなく、専門家の基準を配布し始めるからだ。
シンプルなフレームワーク：キャプチャー、キュレート、そしてコーチ
大規模な取り組みを開始せずにこれを実装したい場合は、シンプルなフレームワークを使用すればよい。それは、キャプチャー、キュレート、コーチだ。専門知識が明確に集中している1つの領域から始めることができる。
毎週すでに発生している専門家の瞬間をキャプチャーする。ジュニアが尋ねる主な質問、エスカレーションを引き起こすエッジケース、専門家が繰り返し与える回答、そして高額な間違いを防ぐ「私たちがしないこと」の境界を収集する。
次に、その資料を適用しやすい構造化された資産にキュレートする。短い意思決定ツリー、「完了」がどのようなものかを定義するチェックリスト、良い出力と受け入れられない出力を示す事例のライブラリなどだ。なぜなら、キュレートされていない文書は一貫した結果をもたらすことがまれだからだ。
最後に、AIをワークフローに組み込んで意思決定をガイドすることでコーチし、専門家がインタラクションのサンプルをレビューし、失敗にフラグを立て、時間をかけてプレイブックを改善するフィードバックループを通じて改善する。
これは、ガードレールが属する場所でもある。AIは承認された知識から回答することを許可されるべきであり、信頼度が低い場合、リスクが高い場合、またはリクエストがポリシーの範囲外である場合にエスカレーションするように設計されるべきだ。
出力だけでなく、基準をスケールする
このユースケースが過小評価されている理由がある。それは、1000個のコンテンツを生成するよりも派手さに欠け、リーダーがツールではなくシステムで考えることを要求するからだ。
しかし、私が見出したのは、ここに複利的なリターンが存在するということだ。なぜなら、専門家の判断を配布できるようになれば、成長のコストを削減し、品質を向上させ、組織を少数の過負荷の個人への依存から解放できるからだ。
これはAIのポジティブなビジョンである。なぜなら、この技術を、その基準を最初に構築した人間の代替としてではなく、知識を広め、より多くの人々がより高い基準で活動できるようにすることで能力を高める方法として位置づけているからだ。
1つのアイデアを覚えておくなら、これにしてほしい。AIは、あなたの最高の人材をよりスケール可能にするときに最も価値あるものになる。なぜなら、判断力をスケールすることは、最終的には出力をスケールすることよりも防御可能だからだ。
