CIO が AI を活用して地位を向上させる 3 つの方法

組織内の利害関係者の視点から IT の役割を理解することは、IT がどのように変革する必要があるかを明確にする効果的な方法です。長い間、IT 部門はパフォーマンスとコストを主に重視するコスト センターと見なされてきました。過去 10 年間で、多くの組織において IT 部門の役割は拡大してきました。 IDG の 2020 年 CIO の現状調査では、この傾向が捉えられています。調査対象の CIO の 75% が、自身をビジネス プランナーまたは組織変革のエージェントとみなしており、67% が収益創出は職務であると主張しています。

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しかし、デジタル変革の時代において、CIO は独自の役割として認識されるよう、あるいはその役割を維持できるよう、より一層努力し (そしてより賢く) 取り組む必要があります。 AI は「基本を正しく行う」ことの定義を変え、組織の境界を曖昧にし、CIO がリーダーシップ チームのトップで羨望の的となる地位を獲得するスピードを変えています。

スティーブン・デ・カンポス氏は最近、ダラスに本拠を置く数十億ドル規模の石油・ガス探査・生産会社、ハント・コンソリデーテッドの CIO に任命されました。この記事は、スティーブン氏と私が共同で執筆したもので、CIO が AI を使用して IT 運用を改善し、組織が成功するための新しい方法を見つけ、資本市場における企業の洞察力を高める方法について説明しています。

ステップ1: AIOpsでインフラストラクチャを再調整する

多くの CIO は、ネットワーク、インフラストラクチャ、ヘルプ デスクなどの従来の IT 運用領域で高品質のサービスを提供するという基本を実行することで、サービス プロバイダーからビジネス パートナーへと昇進しました。しかし、これらの従来の戦略では、人間の能力をはるかに超えるクラウド コンピューティング、モノのインターネット、ビッグ データの急激な需要を満たすことはできません。 IT 運用がデジタル変革の制限要因にならないようにするには、基礎を再調整する必要があります。

インテリジェント オペレーションは AI と IT オペレーションの組み合わせを表し、一部の最高情報責任者が行う業務です。インテリジェントな運用プラットフォームは、さまざまな監視およびサービス管理ソースからのデータを統合し、コンテキスト データに機械学習技術を適用してパターンを識別し、IT 運用の新たなレベルのインテリジェンスと自動化を実現します。早期導入者は、まず監視データのパターンを見つけて事前にパッチを展開し、予期しないダウンタイムを防ぐことに重点を置く場合があります。より高度な組織では、仮想サービス エージェントまたは「チャットボット」を導入して、チケット分析やパスワードのリセットなどの主要な IT サービス管理機能を自動化する場合があります。

いずれの場合でも、インテリジェントな運用を導入すると、コモディティ化されたタスクを自動化し、解決までの平均時間を短縮し、計画外の作業を制限することで、IT 部門の時間を節約できます。企業は、手動による再起動を回避し、AI に基づいてより高品質なサービスを実現することで、生産性の向上も実現できます。 Forrester の調査によると、ある総合通信会社はインテリジェントな運用を導入し、3 年間で約 700 万ドルの人件費を節約しました。これらの節約により、IT 部門の可視性と影響力を組織全体に拡大できる自己資金調達メカニズムを構築できます。

ステップ2: 自己資金によるパイロットを実施し、驚くべき価値を提供する

自己資金調達の仕組みが確立されたら、IT ビジネス パートナーにビジネス関係者との協議を開始するよう依頼します。まず、彼らが目標としている主要な指標は何かを尋ねます。たとえば、営業部門はコンバージョン率の向上に重点を置き、顧客サービス部門は平均処理時間を最適化したいと考えるかもしれません。ビジネス関係者と協力して、指標を基礎となるプロセスに分解し、AI によって改善できる手順を特定します。

まず、プロセス内で自動化できるステップを探します。多くの場合、これは高度に手作業によるプロセスであり、データの反復的な入力に依存したり、さまざまな種類の情報を見つけるために複数のアプリケーションを切り替える必要があります。たとえば、ある健康保険クライアントは、請求医療コードを価格設定アプリケーションに自動的に入力することで、複雑な患者の入院請求の価格設定時間を 1,000% 以上短縮することができました。

自動化できる領域を見つけたら、いくつかのプロセスとエクスペリエンスをよりスマートにする機会を見つけるために質問することができます。会話を始める良い方法は、「どのような情報を受け取りたいですか？」や「どのような情報が顧客体験を向上させるでしょうか？」などの質問をすることです。

または、拡大したい特定の「作業シナリオ」または繰り返し可能なパターンがあるかどうかを尋ねます。たとえば、Home Depot は、機械学習を使用してコール センター データを分析し、肯定的な結果に関連する動作を特定することで、10 週間で平均顧客サービス処理時間を 4% 短縮し、顧客エクスペリエンスを 6% 向上させました。同社はまた、顧客サービス担当者を、そうした肯定的な結果につながる可能性が最も高い行動に導く AI ボットを導入しました。

次に、ビジネスにとって可能性のあるさまざまな機会のリストを作成し、その影響と実現可能性に応じて評価します。これにより、チームは自己資金調達メカニズムの使用をさらに進めるためのユースケースを 1 つまたは 2 つ特定できるようになります。影響評価では、これらの機会がコストの削減、収益の増加、エクスペリエンスの向上などのビジネス成果をどの程度促進するかが評価されます。一方、実現可能性評価では、特定のデータ、テクノロジー、スキルの可用性が判断されます。影響が大きく実現可能性も高い機会は、パイロット プロジェクトとして最適であることが多いです。

これらの評価が完了すると、ビジネス関係者との短いコミュニケーション会議が開催され、大まかなビジネスケースについて合意します。これにより、メリットとコストが妥当であることを確認し、最小限の実行可能な製品 (MVP) について共通の理解を得て、作業を開始することができました。作業を開始する前に、ベースラインの指標を念頭に置いてください。そうすれば、MVP が成功した場合に、強力な比較ポイントと、将来のスケールアップをサポートする証拠が得られます。

ステップ3: 正式なAIプロジェクトの根拠を示す

1 つまたは 2 つのパイロット プロジェクトを正常に完了したら、AI プロジェクトを正式化する準備が整います。 IT 部門は、企業全体で IT 資金によるパイロットの受益者と協力して、成功したパイロットの結果を伝え、他の有望なユースケースを明確にし、専用の AI センター オブ エクセレンスを設立するための根拠を示す必要があります。 AI ファースト戦略を採用している組織では一般的ですが、この COE チームは、AI ユースケースの発見、パイロット プロジェクトの実施、ビジネス成果を向上させるユースケースの拡張に重点を置いています。専任のフルタイムスタッフがいる場合、これらの初期パイロットから得られる成果が成功すれば、CIO は製品、プロセス、エクスペリエンスにおける AI の具体的なメリットを広めることができます。

また、環境持続可能性とガバナンス (ESG) レポートを通じて、AI が資本市場における企業の洞察をどのように強化できるかについても検討してください。デジタル化が人間の能力を上回った世界では、AI は組織のデータとテクノロジー資産を効果的に保護する唯一の方法です。多くの場合、これは気候変動に関連する脅威や虐待に対処するための実行可能な解決策でもあります。バンク・オブ・アメリカの調査によると、S&P 500の「環境持続可能性とガバナンス」の分野で上位5社は、2014年から2019年まで毎年、下位5社を少なくとも3パーセントポイント上回った。

自分の立場を評価して行動を起こす

組織内で IT がどのように認識されているかについて正直に考えてみましょう。IT は、ビジネスの運営を担うサービス プロバイダーとして認識されていますか。それとも、ビジネスの規模拡大、成長、差別化を実現する重要なコンポーネントとして認識されていますか。前者の場合は、AI を使用して自己資金調達のメカニズムを作成し、勝利につながる有利な立場を築く方法を検討してください。あなたが後者であれば、「知識に貪欲になりなさい」という古い格言を信じます。