最高データおよび分析責任者は、AI 投資の収益をどのように見ているのでしょうか?

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2020 年の夏、同僚の Laks Srinivasan と私は、RoAI 研究所の最高データおよび分析責任者の仮想会議を開催し、AI からの利益を最大化する方法について話し合いました。私たちは、AI が非常に重要な経済的利益の問題に直面しているという私たちの見解にこれらの経営幹部がどの程度同意しているかを理解したかったし、また、彼らの会社がその問題に対処するために何をしているのかを理解したかったのです。会議に出席した幹部は、自動車製造、消費財、ヘルスケア、保険、物流、マーケティングサービス、専門サービスなど、幅広い業界から集まりました。
何か質問はありますか？

おそらく、私たちの意見によく同意する出席者を選んだからでしょうが、出席者も AI プロジェクトが非常に深刻な ROI 問題に直面していることに同意しました。 「正直に言えば、我々は皆、AIをめぐる誇大宣伝の恩恵を受けてきました」と、フォードのインサイトおよび分析責任者で、現在はマクドナルドの最高データ分析責任者を務めるクレイグ・ブラベック氏は語る。「しかし、今や我々は価値を提供しなければなりません。」

彼は、誇大宣伝のせいで、多くのビジネス関係者が AI がもたらす影響に対して過度に高い期待を抱いていると考えています。さらに、人工知能の発展のスピードに対する期待はやや高すぎる。 AI は大量のデータ、プロセス、システム統合、そして支援的な文化に依存しているため、AI のメリットは多くの人が望むほど早くは得られていません。 「ヘルスケアにおける AI の戦略はシンプルです。誰もが AI が完璧で、無料で、今すぐ利用できることを望んでいます」と、ノースウェスタン大学医学部の上級副学長兼最高医療責任者であるジェームズ・アダムス博士は述べています。
ある参加者は、組織が AI ツール、テクニック、モデルに多くの時間と労力を費やし、AI プロジェクトの測定可能な増分価値に十分な時間を費やしていないことが多いと説明しました。その結果、プロジェクトチームはタスクを完了するのに十分な資金を見つけることができませんでした。

複数の幹部は、人工知能の価値についての議論はしばらく続くだけだと述べた。ある参加者は、「これが単なる一時的な目新しいものなら、成功すれば目新しいものはなくなるだろう」と述べた。「AI はどこにでもある」という問題にも同じ問題がある。あるデータおよび分析リーダーは、「AI プロジェクトが成熟し、十分に理解されると、それはもはや AI プロジェクトとは見なされなくなります」とコメントしています。当然、これにより、AI プロジェクトに継続的に価値を割り当てることが難しくなります。幹部は、AI の機能が長い間存在してきたことを指摘し、組織にとって AI は比較的保守的に定義されるべきかもしれないと示唆しました。

ディスカッションに参加した人の中で、「AI の収益」は自分にとって問題ではないと感じた人は一人もいませんでした。ある参加者は「私たちは AI を、データから洞察、そして成果への旅と表現しています」と述べました。成果がなければ、AI は何の意味もありません。誰もがこの意見に概ね同意する。もちろん、AI の収益に関する同じ問題のいくつかは、他のテクノロジー、少なくとも新しいテクノロジーにも当てはまります。しかし、AI テクノロジーは洞察と意思決定を重視しており、このテクノロジーを取り巻く誇大宣伝と恐怖のレベルは前例のないほど高いため、その他の問題は AI テクノロジーに特有のものです。 「AIへの扉を開いたら、どの程度まで手作業や人間ベースのプロセスを超えることができるでしょうか。準備はできていますか？」とフィリップ モリス インターナショナルのエンタープライズ分析およびデータ担当副社長兼最高データ責任者（以前はUPSの機械学習および人工知能部門で高度分析/データサイエンス グループのシニア ディレクターを務めていた）のモ チャーラ氏は語った。

AI ROI に関するもう 1 つの大きな課題は、「分母に何があるか」です。「測定方法が AI に追いついていません」と、イーライリリーの最高データおよび分析責任者である Vipin Gopal 氏は言います。自動化プロジェクトは、その効果の測定が容易なため人気があります。イノベーションの価値が現れるまでに長い時間がかかる可能性がある場合、それに投資する障壁があります。ノースウェスタン大学医学部のアダムス博士は「人工知能技術が生み出す価値は高いが、すぐに金銭的な利益が得られるかどうかが障害になっている。病院の40％の営業利益率がわずか1％であることに留意すべきだ」と語った。

収益を評価し改善するための手順

このディスカッションの参加者は、組織における AI の収益性を評価および改善するためにさまざまなアプローチを使用しました。 AI の収益を最大化するには、組織全体で AI を幅広く理解する必要があるため、データと AI リテラシーへの投資が重要です。
もう 1 つの重要な鍵は、既存のプロジェクトの価値と方向性に基づいて優先順位を付けることです (要約すると、プロジェクトを「維持、縮小、または拡大」します)。ある幹部は、業務改善を伴う AI プロジェクトは評価しやすいが、より将来を見据えた複雑な AI プロジェクトをいくつか手元に置いておくことも重要だと述べました。別の参加者も同意し、「コスト削減は測定しやすいですが、私たちは価値創造を優先しようとしています」と述べました。同様に、ある企業では、「このテクノロジーでどのように飛躍できるか」が重要な問題となっています。この組織では、新しいユースケースを現在の状態と簡単に比較できるように、ビジネス/テクノロジーの実験を設定しようとしています。

利益を実現する方法に関する議論には、AI を中心とした文化とビジネス プロセスの再設計も含まれます。ディスカッションに参加したある人は、「デザイン思考」の文化が根付いている企業で働いており、これは AI プロジェクトにも非常に役立ちます。デザイン思考は、複数の選択肢を検討した後、ビジネスまたはクライアントの問題が適切な方法で解決されるようにするために使用されます。参加者の何人かは、データ指向の文化についても言及しました。イーライリリーのゴパル氏は、「データ文化、新しいプロセス、再トレーニングは、AI プロジェクトを成功させるためのソフト要件です」と述べました。別の参加者は、「トレーニング、文化の変化、リバース メンタリングは、AI リテラシー、採用、使用をサポートするために非常に重要であると考えています」と述べました。もちろん、AI テクノロジの採用と使用は、テクノロジが経済的利益をもたらすことができることを前提としています。

技術面では、AIの価値を実現するために、データやシステムエンジニアリングなどの基盤能力が重要であることについても議論しました。

役割と責任

明らかに、これらの組織の多くでは、CFO と財務部門が AI からの利益を実現する上で重要な役割を果たしています。クレイグ・ブラベック氏は「財務部門は唯一の記録係です」と述べています。出席者の 1 人は財務部門と協力して AI プロジェクトの価値を評価するための指標と方法論を開発しており、もう 1 人はすべての主要な取り組みについて CFO と非公式に相談しています。別の企業代表は、CFO や財務部門にさまざまな方法で収益を測定する方法を教育する必要があると述べました。 「CFO認定のビジネス成果によって生み出される財務価値は、当社のビジネスにおけるAI技術の導入にとって非常に重要です」と幹部は指摘した。

しかし、CFO と財務部門以外にも、他の上級管理職が果たせる重要な役割を強調した企業もいくつかありました。 「私が勤務したいくつかの企業で、このようなことが起きているのを見てきました」と、ある参加者は語った。「適切なスポンサーと適切な注目が重要です」。別のデータおよび分析リーダーは、新しい AI プロジェクトの「推進力」は、リーダーであるオーナーが自社の AI の成功を宣伝することで生まれる可能性があると述べた。「リーダーは、自分の仕事を広く知らしめることができます。」

AIの可能性に対する熱意を広めることに加え、何人かのリーダーは不安を和らげることの重要性についても語った。 「人々は AI が仕事や労働者に与える影響について懸念しています」と Chaara 氏は指摘する。社内のコミュニケーション キャンペーンを通じてこれらの懸念を軽減するために、CEO と社内の上級幹部が一致協力する努力だけが役立つと主張する人もいる。

現在、人工知能が世界中で広く普及し、大きな人気を得ていることは明らかであり、このテクノロジーの恩恵を得ようとしている組織には、チャンスと課題の両方が存在します。したがって、期待を管理し、実際の結果を監視して伝達し、失業やスキル要件の大幅な変更に対する懸念を最小限に抑えることが重要です。議論に参加している企業のほとんどはこれらの問題を認識しており、その解決に懸命に取り組んでいます。