企業は人工知能の可能性に目がくらんでいるのでしょうか?

多くの企業が AI イニシアチブの導入に意欲的に取り組んでいる一方で、AI が自社のビジネスにどのように役立つかを理解している企業はほとんどありません。では、AI への野望とビジネス ニーズをどのように一致させればよいのでしょうか?

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多くの企業が人工知能に注目しており、さらなる投資を行う準備ができています。 PwC が最近 1,000 人の経営幹部を対象に実施した調査では、回答者の 20% が 2019 年に企業全体で AI を導入する予定であると回答しました。 Harvey Nash/KPMG が実施した 2019 年の CIO 調査によると、AI/自動化の使用率は 17% 増加しています。

また、調査では、IT リーダーの 3 分の 1 以上が、今後 5 年以内に組織の 20% が自動化されると回答していることも明らかになりました。 AI と自動化の発展と成長は、主に恐怖と野心という 2 つの原動力によって推進されています。

まず怖がらなければならない

今日のビジネスリーダーたちは、ブロックバスター、ボーダーズ、ウールワース、コダックなどの世界的大企業が新しいデジタルモデルによって破壊されるのを見て、業界の混乱をある程度恐れています。また、マイクロソフトやグーグルなどのテクノロジー業界のリーダーが人工知能に多額の投資を行っていることも分かっています。最近、マイクロソフトは「汎用人工知能（AGI）が全人類に利益をもたらすこと」を使命とする企業であるOpenAIとの10億ドルのコンピューティングパートナーシップを発表しました。

ビジネスリーダーや企業の役員会は、IT リーダーに AI 開発への投資と AI 開発の主導を求めています。AI が企業の競争とビジネス成長の新たな戦場となる場合、企業は AI を無視することはできません。そうしないと、後れを取るリスクがあります。

野心のための計画なし

多くの企業も技術の進歩と革新への野心によって動かされていますが、AI に関しては、それが自社のビジネスにどのように役立つかを知っている企業はほとんどありません。これはテクノロジーの採用における一般的な事例です。近年、いくつかの技術が「未来の大きなもの」と呼ばれています。まず第一に、暗号通貨はテクノロジーの将来における大きなトレンドです。しかし業界の専門家は、暗号通貨の応用をめぐっては依然として多くの論争が続いていると述べている。

その後、あらゆる種類と規模の業界に確実に変革と混乱をもたらす新興技術、ブロックチェーンが登場しました。むしろ、ブロックチェーンの導入にはレガシー技術の出現というストーリーがあり、早期導入者はゴールドラッシュ精神を持っています。数年後、この熱狂は収まり、いくつかの主要産業で新興技術が応用され始めています。この成長により、より多くの業界や企業がこれを活用できるようになるでしょう。

人工知能が注目の技術に

簡単な Google 検索を行えば、人工知能が今ゴールドラッシュに突入していることがわかります。かつてはクラウド コンピューティング、ビッグ データ、暗号通貨、ブロックチェーンがビジネス界の最先端のテクノロジー トレンドでしたが、現在では AI テクノロジーが広く普及し、さまざまな理由から人間にはかなわない高度なデータ処理および分析機能を提供しています。つまり、AI テクノロジーは、企業が大量のデータを素早く精査して傾向や解決策を特定するのに役立ちます。これはソフトウェア開発における大きな飛躍であり、まさに企業が思慮深く戦略的に実装されたものと見なす必要がある進歩です。

AIを導入する方法

AI を戦略的に導入するには、企業はまず、自動化されたプログラミング機能を活用して顧客、従業員、ビジネスにさらに良いサービスを提供する方法を理解する必要があります。ここでは、人工知能を使い始めるための 3 つの方法を紹介します。

ステップ1: 顧客から始める

顧客中心主義は、新しいテクノロジーが登場するたびに再考する必要がある重要な問題です。このテクノロジーは、企業が顧客をよりよく理解し、顧客に対応するためにどのように役立つでしょうか。Blockbuster や Borders のような企業が、インターネットが顧客のショッピング オプションを簡素化し、改善していることに早い段階で注目していれば、競争して生き残るために、モデルをより根本的に、より迅速に変更できたかもしれません。

企業は AI テクノロジーに重点を置くのではなく、自社のビジネス モデルと顧客基盤から始めて、どこにチャンスがあるのか​​を見極める必要があります。現在、AI が活用されている主な分野の 1 つはカスタマー サービスであり、チャットボットがカスタマー サービスの業務をますます多く引き継いでいます。待機や顧客エンゲージメントが必要な状況は、企業が AI ソリューションの導入を検討すべき領域です。多くの企業は、より多くの顧客と潜在顧客を同時に引き付けることができるチャットボット技術を導入することで市場シェアを獲得しており、それによって従業員の作業の一部を軽減し、より複雑なサービスニーズを管理しています。ヘルスケア業界では、医療機器の AI ベースのリモート監視とトラブルシューティングによって同様のメリットが得られており、患者に対する迅速かつ積極的なサポートとケアの新しい世界が生まれています。

ステップ2: データに基づく機会を見つける

データを評価、分析、使用するよりも速くデータを収集するためのテクノロジーが企業全体で導入されています。データ分析における大きな進歩は機械学習機能であり、これにより行動を予測し、推奨事項や潜在的な経路を提供するアルゴリズムを生成できます。コンテンツストリーミングサービスの推奨からオンライン広告に表示されるショッピングオプションまで、多くの人が毎日これらのアルゴリズムを使用しています。

許可、セキュリティ、高い整合性をもって収集されたデータは、重要な日付（記念日、休日など）に関する割引や情報の送信からパーソナライズされたコミュニケーションの作成まで、企業に強力な顧客パーソナライズの機会を提供します。 AI は大量のデータセットを非常に高速に収集して分析できるため、企業は AI を使用して潜在的な問題、有利な市場機会、顧客のニーズを予測できます。これらの機会を特定するには、組織はすべてのビジネス グループにわたって連携し、データが収集される多数の場所、およびそのデータが使用される方法とタイミングを評価する必要があります (この場合も、プライバシーとセキュリティの問題の整合性と機密性を考慮に入れます)。

ステップ3: スキルのニーズに焦点を当てる

人工知能に関する最近の議論では、自動化による雇用喪失の可能性に焦点が当てられています。例えば、ブルッキングス研究所は今年1月に調査報告書を発表しました。報告書によれば、今後数十年で米国の雇用の約25%が自動化によって置き換えられるリスクが高いという。調査報告書では、これらの職業は「自動化のリスクが高い」と分類されており、将来的にはこれらの仕事の70％以上が人工知能技術を使った機械によって実行される可能性がある。

テクノロジーが進歩するにつれ、失業は繰り返し起こるテーマとなるでしょう。銀行が初めてATMを導入したとき、それは当時としては急進的な動きであり、多くの銀行員が職を失うことを心配しました。代わりに、銀行はより多くの支店を開設し、より多くの雇用を創出しました。そして、新たな雇用を創出するには、新たなテクノロジーに基づくスキルの開発が必要になります。アマゾンは最近、従業員のリストラに7億ドルを費やすことを約束し、他の企業もそれに追随している。

企業は、従業員のスキルアップの方法、AI がより大きな役割を果たせる職場に従業員がどのように適応するか、また、重要なポジションに従業員をどのように採用するかを検討する必要があります。どこで仕事がなくなるのでしょうか。どこでスキルギャップが生じるのでしょうか。そして将来的には、適切なスキルを持つ従業員を採用することが、AI の適用を成功させる鍵となります。

技術革新に対する興奮と恐怖は、気を散らすものとなる可能性があります。新しいテクノロジーのゴールドラッシュの時期に生き残り、繁栄するための最善の戦略は、企業が冷静な戦略的思考を保ち、最もよく知っているべきこと、つまり顧客と顧客が望むことに焦点を合わせることです。 AI が企業のこの目標達成を支援できるのであれば、企業は正しい出発点を見つけたことになります。