企業チームのスキルは AI 導入の障壁となるのでしょうか?

人工知能は驚くべきことを実現できますが、いくつかの障害にも直面しています。 2021年に3,500人の回答者を対象に実施された調査によると、AI企業が直面している最大の問題は熟練した人材の不足であり、採用活動の失敗によってさらに悪化していることが明らかになりました。約 20% が、このスキルギャップが AI 導入の大きな障壁であると述べています。企業は AI を活用したい（そして活用する必要がある）のですが、それを実行できる人材が不足しています。

ペンシルバニア大学ウォートン校のカルティック・ホサナガー氏は、AI イニシアチブの 70% はほとんど、あるいはまったく利益を生まないと述べている。

企業は必要な AI 人材を見つけるのに苦労しているが、AI の導入によって大規模な解雇が発生しないことを従業員に保証するのも困難だ。労働者は、一部の業界ではテクノロジーが自分たちの役割を弱め、最終的には自分たちの役割に取って代わってしまうのではないかと強く懸念している。しかし同時に、従業員は仕事の生産性、効率、魅力を高めるために AI を喜んで受け入れています。

パンデミック以前は、エンタープライズ AI はオプションと見なされていました。もうない。企業が競争力を維持し、生き残るためには、これまでにないほどテクノロジーに頼る必要があります。 AI はすぐに大きな差別化要因となり、あらゆる企業が AI に何らかの形で関与するようになるか、あるいは AI に関わり続けることの影響を感じるようになるでしょう。この変化が（多くの人が予想していたよりも早く）起こるにつれて、それが現在の従業員と潜在的な従業員の両方の人材にどのような影響を与えるかを理解することが重要です。

人工知能だけではその可能性を実現することはできません。人間も必要です。企業内で AI が普及するにつれて、今こそ誰もが必要とするトレーニングとスキルアップの取り組みについて考え始めるべき時です。

エンタープライズ AI プログラムのトレーニング コンポーネント

今後数年間、企業は二重の課題に直面することになります。一方で、企業は顧客体験を向上させ、競争が激化する市場で自社を差別化するために、強力な AI 主導のユーザー エクスペリエンスを迅速に導入する必要があります。一方で、従業員のスキルアップ、採用、パートナーシップのメリットを通じて、社内の AI スキルを効果的に活用する必要があります。

前者では企業は迅速な行動が求められ、後者では注意と徹底が求められます。 AI が製品、サービス、エンドツーエンドの運用にさらに組み込まれるようになると、企業はこれらの課題の間で緊張を感じるようになります。

私の会社ではこの問題を解決しました。 AI は顧客へのサービス提供方法を​​変革する可能性を秘めていますが、AI を導入するには多くの成長痛も伴います (私自身が直接経験したことです)。ここで私が得た洞察をいくつか紹介します。

1. AIを旅として考える

偉大な AI 実験は始まったばかりですが、決して終わることはありません。今後数年間、企業は独自の AI プログラムを開発し、新しいアプリケーションを模索し続けるでしょう。最初の実装の後、次の実装では数え切れないほどの反復と実験が伴います。

AI を単一のプロジェクトではなく継続的なプロセスとして捉えることは、特に従業員のスキルを向上させる上で重要な文脈となります。 1 回のトレーニングセッションでは不十分です。より現実的には、従業員は新しい AI アプリケーションとベストプラクティスについて定期的に最新情報を入手する必要があります。また、AI の機能と限界を考慮した上で大きなビジネス上の意思決定を行えるよう、経営幹部を関与させることも重要です。

定期的なトレーニングは、組織内で優れた分析能力やデータ能力を持ち、AI チャンピオンに昇進する可能性のある人材を特定する良い方法でもあります。 AI 専門家の労働力供給が非常に少なく、需要が非常に高いため、企業はスキルギャップを埋めるために社内に目を向ける必要があります。私の会社では、AI に関するあらゆることを扱う社内シンクタンクとして機能する AI Center of Excellence (COE) を開発しました。 COE は、優先順位の高いユースケースに重点を置いており、AWS、GCP、Azure などのさまざまなクラウド プラットフォーム (ほんの一例) や、カスタム Python ベースの機械学習アプローチで機能します。

当社の AI チャンピオンは COE 内で協力して働いており、彼らの使命は、この重要な問題で遅れを取らないように、当社を AI と同じペースで進化させることです。すべての企業は、AI の取り組みのガイドとなる独自の COE の開発に努めるべきです。

2. 人工知能を統合する

AI は IT の取り組みであると考える人が多いですが、AI はすべての部門にまたがっています。実際、マーケティング、顧客サービス、販売は、AI が最も大きな影響を与えると期待されている 3 つの分野です。これらのセクター（およびすべてのセクター）の利害関係者と思想的リーダーが、AI 導入の取り組みに参加する必要があります。そうでなければ、この変革的な技術は不快な影響を及ぼす可能性があります。

このように、AI はテクノロジーかもしれませんが、顧客体験や組織のワークフローのあらゆるポイントに影響を与えます。重要なのは、それが組織内に完全に適合することであり、スキル向上の取り組みはこれを反映したものであるべきです。部門やスキルレベルを問わず、全員が関与する必要があります。技術的なスキルだけに焦点を当てるべきではありません。従業員が AI について批判的かつ創造的に考え、新しいアプリケーションを発見し、イノベーションを中心に成長を促進できるようにします。

当社では、従業員のスキルを迅速かつ効果的に向上させるために、トップクラスのトレーニング プロバイダーによる認定資格を活用しています。認定では、集中的なトレーニング アプローチを使用し、既存のスキルを基盤として構築します。これにより、クライアントへのサービス提供に必要な AI スキルを習得できましたが、独自のトレーニング プログラムを設計するためのリソースを投資しなければ、これらのスキルを労働市場で見つけることは困難だったでしょう。

3. 才能をローテーションさせる

AI スキルの格差は拡大する一方です。スキルギャップを解決する一つの方法は、外部ではなく内部に目を向けることです。ハイブリッド トレーニング モデルでは、AI の経験が最も豊富な従業員とトレーニングを完了したばかりの従業員をペアにして、教室から実際の使用事例に移行できるように支援します。

労働力を、固定された役割を持つ人々の集団として捉えていません。むしろ、労働力を人材市場と見なし、適切なスキルアップの取り組みによって採用の課題を克服し、有望な専門家を育成し、ターゲットを絞ったスキルを企業にもたらすことができると考えています。私の会社では、さまざまな問題や解決策に触れられるように、従業員をさまざまな役割にローテーションさせるハイブリッド トレーニング モデルを実践しています。従業員は、配属先のチームや部門に専門知識と視点をもたらします。企業研修に対するこのアプローチにより、組織全体のスキル レベルが向上するのを目にしてきました。

できるだけ早くスキルの向上を始めることが重要です。これを義務であると同時に機会として捉えることも重要です。強力な AI スキルとそれに見合うテクノロジーを備えた労働力があれば、驚くべき成果が実現可能になります。