人工知能を活用してビジネスを拡大するための 5 つの戦略

現時点では、インテリジェント技術の期待とリターンはまだ不明確であり、製品の創造性と投資を強化するために、データとアルゴリズムを継続的に更新する必要があります。

2016年は、ビジネス界が人工知能（AI）の可能性に気づき始めた年でした。わずか2年前には、AIプログラムは映画の脚本を丸ごと書き上げ、ケンタッキーダービーを予測し、ビデオゲームで世界チャンピオンに勝つことができたが、テクノロジーの進歩はそこで止まらなかった。それ以来、多くのフォーチュン 500 企業を含む多くの企業が、AI が自社のビジネスや業務にどのような効果をもたらすのかを考え始めました。

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実験を進めるうちに、明確なパターンが浮かび上がってきました。それは、あらゆる繰り返し可能なプロセスは AI と機械学習 (ML) に引き継がれる、あるいは引き継がれるだろうということです。これらのテクノロジーを見ると、通常のプロセスはすべて自動化され、人間は複雑な例外の処理のみを担当するようになることが予測できます。たとえば、最近のハーバード・ビジネス・レビューの記事では、オンライン衣料品サブスクリプションサービスの Stitch Fix が機械学習エンジンを使用して顧客にパーソナライズされた推奨事項を提供する方法について取り上げています。従業員のデータ収集と日常的なプロセスを自動化すると、生産性が向上し、複雑なリクエストの処理が容易になり、企業は顧客とのつながりにさらに集中できるようになります。最終的には、企業はリソースをより適切に割り当て、収益性を高めることができます。

現時点では、テクノロジーもその実装の詳細も、AI と ML の活用に役立つものではありません。代わりに、新しいテクノロジーを使用して組織を拡大する際には、想像力、変化への意欲、製品設計の再考、コラボレーションの技術の習得、そして最後に、AI をビジネスにおけるパラダイム シフトと見なすことという 5 つの要素に留意する必要があります。

1. 従業員の想像力を解き放つ

AI と ML を活用する際の課題は、テクノロジーではなく、最も効果的なユースケースを特定することにあります。組織内の全員が将来について考え、想像し、その空想の世界に浸れるようにするにはどうすればよいでしょうか。この想像力を阻むものは何でしょうか。その原因の 1 つは、従業員の考え方を意図せず形作り、思考を制限する階層的な組織構造です。コミュニティ内でコミュニティを創り、育成することで、才能と創造性がサイロを越え、障壁を打ち破ることが可能になります。

2. 急ぎたい衝動を抑える

スマートテクノロジーを組織全体に一気に導入しようとすると、逆効果になります。代わりに、スタッフと協力して、AI および ML テクノロジーへの投資と既存のビジネスの維持のバランスを見つけてください。従業員は、新しいテクノロジーによって自分の仕事が奪われるわけではないことを理解すれば、より積極的に新しいテクノロジーを習得するようになります。 AI や ML 技術が人間に取って代わるだろうという誤解があります。代わりに、スマート テクノロジーを導入することで、企業は日常的なプロセスを正確に処理できるようになり、従業員は仕事のより複雑で人間的な側面に集中できるようになります。

断片的なアプローチを使用するのではなく、ビジネス プロセス全体を最初から最後まで再設計します。そうすることで、AI/機械学習における人間的要素の重要性が強調され、創造性、対人コミュニケーション、共感など、ロボットが現在達成できないさまざまな能力が解き放たれることになります。これにより、新たな価値、新たな雇用、より高いレベルの責任が創出されることになります。

3. 既存の製品設計とアーキテクチャパターンを再考する

技術者は何十年もの間、決定論的なシステムを設計してきました。ソフトウェア製品とシステムは、入力と出力の明確さに基づいて設計されており、これらのシステムは自己学習アルゴリズムを通じてデータの処理方法を決定することもできます。重要なのは、明確なルールとロジックを備えたシステムを構築する方法ではなく、システムを構築するために新しいスキルが必要であり、システムに入力されるデータが増えるにつれてシステムが学習し続けることです。これにより、アジャイル手法かウォーターフォール手法かに関係なく、要件分析、設計、テストなどのソフトウェア開発の規律を根本的に再設定する必要が生じます。

エンタープライズ リソース プランニング (ERP) システムも変化しています。組織のプロセスをエミュレートするためのカスタム パッケージ ソフトウェアが不要になるため、データ アーキテクチャが最前線に立つことになります。 AI は急速に作成されたアプリケーションと組み合わせられ、ERP システムを運用エンジンに変換します。企業は、新しいビジネス モデルを活用するためにビジネス プロセスを変革し、スムーズな ERP 変革を確実にするために新興市場向けのスマート テクノロジーを求めます。

4. 偵察と協力の技術を習得する

決定論的システムの領域から離れていくにつれて、ベンダーやテクノロジー プラットフォームとの関わりは大きく変化します。現在、AI ソリューションの一部は製品に組み込まれているため、組織はプロバイダーに依存することを学ばなければなりません。どのパートナーが最高のサービス品質を提供するかという議論から始まり、ビジネス プロセス内で AI を実行し、その中で正確に操作できるパートナーを信頼できるかどうかが判断されます。 AI スタートアップ企業は至る所に出現していますが、それぞれの焦点は狭く、実際の投資資本やエンタープライズ市場へのアクセスが不足しています。これは、調達部門がパートナーシップ構築スキルを磨く絶好の機会です。企業は、コラボレーションには共同創造、成功の共有、そして同業他社に遅れを取らないために生み出された知的財産の共有が含まれることを理解する必要があります。

5. AIをビジネスデザインのパラダイムとして捉える

AI の導入が爆発的に増加するにつれ、業界内の同業者が何が可能かを示すのを受動的に待って、すぐに追随する組織という時代は終わりました。ただし、対策を講じる緊急性は、業界セグメントの競争力と業界セグメントの統合状況によって異なります。製造会社は AI ツールを使用して金融会社や小売会社を追跡しており、保険会社はデジタル ツインなどの製造モデルを採用して保険対象資産のリスクを予測しています。 AI は、組織が収益を生み出す方法を根本的に変える可能性があるため、業務を改善するための単なる手段以上のものとして捉えるべきです。 AI と ML には、グローバルバリューチェーンを再定義する力があります。市場リーダーは、市場での地位を守る手段として AI を活用する必要がありますが、その他の企業はバリュー チェーンの混乱の中で自らの地位を再構築するために AI を活用する必要があります。従業員の才能、テクノロジーの採用、ビジネス設計、潜在的なパートナーシップが AI の採用をさらに促進します。これらの要素は、AI を企業戦略の中核として考慮することとともに、インテリジェント テクノロジーをいつどのように実装するかを決定する上で重要になります。

これは簡単なことではありません。スマートテクノロジーの期待とリターンは依然として不明確であり、製品のアイデアと投資を確固たるものにするためには、データとアルゴリズムを継続的に更新する必要があります。テクノロジーの複雑さとその実装方法は、AI と ML を活用する上で重要な要素とはみなされません。新しいテクノロジーを使用して組織を成長させる際には、成功に向けて上記の 5 つのヒントを念頭に置いてください。