AI はビジネスリーダーが急いで取り組めるものではありません

どの分野で働いていても、人工知能をめぐる会話から逃れることはほとんどできません。 生産性の向上とより鋭くタイムリーな洞察が得られる可能性があるため、リーダーがビジネスに AI ツールを導入することに熱心である理由は簡単にわかります。

2023 年のソーシャル メディアの現状レポートによると、ビジネス リーダーの 94% が AI をワークフローに統合することに非常に自信を持っています。 しかし、そのような確信にもかかわらず、リーダーの 98% は、AI の長期的な可能性をより深く理解する必要があることを認めています。

この矛盾は、誇大宣伝された可能性と現実の間で私たち全員が苦しんでいる曖昧さから生まれます。 リーダーたちは、信頼性やブランドセーフティなどの顕著な懸念から、チームにとってどのユースケースがいつ適切であるかという基本的な懸念まで、AI に関する重要かつ未解決の質問をするようになっています。

私たちはこの移行の初期段階にあり、価値の大部分はかなり先に見えてきます。 今日の私たちのツールは、AI によって再考され始めたばかりです。 ビジネス リーダーは、AI 製品の導入を本格的に進める前に、いつ、どのような条件で AI 製品を組織に導入できるようになるのか、そして社内でどのような変化を起こす必要があるのか​​について、視点を確立し始める必要があります。 強力な AI は、最終的にはビジネス ツールの共通スレッドとなるでしょう。今こそ、経営幹部がその未来を一緒に構築し、準備するときです。

期待と現実のギャップ

昨年は、コピーライティングからグラフィック デザイン、ソーシャル メディア管理に至るまで、多くの生産性ツールに AI が導入されました。 Sprout では、AI と自動化を活用してソーシャル リスニングなどのツールを民主化し、誰もがソーシャル データに簡単にアクセスできるようにします。 Grammarly や Notion などのツールは AI を使用して、コピー編集やプロジェクト管理などの手動タスクを迅速化します。

これらは興味深い例ではありますが、私は、まだ始まったばかりだと主張します。 私たちは、信じられないほど高度なテクノロジー、さらには「知性」さえも、多くのタスクのジャックまたはジョーカーであり、少数のタスクの一貫したエースであることを目の当たりにしています（ただし、標準化されたテストでは非常に優れています）。

それを踏まえて、今日の AI がビジネスにどのように活用されるのか、そしてどのように活用されないのかを考えてみましょう。 そのために、ソースにアクセスして、ChatGPT を直接使用する機会とリスクを検討してみましょう。 無制限のツールであるため、多くの職務にわたって潜在的な用途が想像できるのは簡単です。 すでに多くの人が、電子メールの下書きやソーシャル広告のコピー探索に便利だと感じています。 ただし、これらの使用法はかなりリスクが低く、AI の欠陥を修正するのは人間に依存していることに注意してください。

生成 AI を多くの職務で大規模に使用するには、さらに多くの改良、制御、人間による準備が必要です。 有能な人間が熱心に AI の子守をする準備ができていない限り、精度が重要な状況には対応できません。 その好例として、連邦判事は最近、無遠慮な弁護士が法廷審問でChatGPTの自信に満ちた虚構を提示したことを受けて、弁護士に対し、提出書類の正確性を人間がチェックすることなくAIを使用していないことを証明するよう弁護士に要求した。

もし、あの怠慢な弁護士のように、経営幹部が熟考もせずに AI への導入を急ぐと、実際のビジネス上の影響が現れる可能性があります。 摂食障害ホットラインが、AI を活用したチャットボットが不適切な、さらには有害なアドバイスを提供していたため、閉鎖しなければならなかったと考えてみましょう。 同様に、AI を使用して訓練されたロボットは人種差別的で性差別的であることが判明しており、AI プログラミングの倫理に関して多くの疑問が生じています。 AI にはさまざまな機能があることが証明されていますが、仮想アシスタント以上のものとして扱われるようになるにはまだ道がありません。 そして、「アシスタント」ワークフローでさえ、人間のチームが責任を持ち続けるように訓練されている（そして、ソフトウェアが責任を保つのに役立つ）ことを前提としています。

AI ツールやワークフローで現在見られるのは、第 1 世代です。 言い換えれば、AI の現状は、iPhone が 2007 年に初めてリリースされたときの状況とよく似ています。当時は画期的なものでしたが、iPhone の完全な機能は 5 年、10 年後まで理解できませんでした。 、コア技術が進歩し、周囲のエコシステムが構築され、成熟した後。 iPhone は App Store なしで発売されたことを思い出してください。

生成AIについても同じことが言えます。 アプリケーション層からインフラストラクチャに至るまで、周囲のビジネス ツールのエコシステムには、追いつく方法があります。 私たちベンダーには非常に興味深い贈り物が与えられていますが、まだそれを最大限に活用できていません。 未熟な AI ツールに高度なアクティビティの実行を強制したり、チームのトレーニングやワークフローを再考しなかったりすると、特に機密性の高い裁量や正確性が重要となる場合には、とんでもない逆効果になる可能性があります。

AI に基づいたリーダーシップには内部の変化と外部のコラボレーションが必要です

最初のオフィス コンピューターが登場したとき、ビジネス リーダーたちはある日目覚めて、すべてのデスクに Xerox Alto を置くことに決めたわけではありません。 アナログな作業方法からデジタルな作業方法に移行するには、作業に合わせてマシンを構築し、マシンに合わせて作業を適応させるための技術的な実装と、さらに高度な変更管理が必要でした。これには時間と教育、社内の同意が必要でした。

同様に、AI ツールが進化し、より直観的になるにつれて、ビジネス リーダーは、AI をうまく導入するために従業員と既存のシステムをどのように適応させる必要があるかを特定する必要があります。 今回はかなり早いペースで物事が進むことになりますが、焦ることはできません。

取り組む必要がある明らかな教育的要素があり、ビジネス リーダーの 39% は、AI 導入の妨げとなるのは AI のトレーニングと開発が不十分であると述べています。 AI と ML を扱う組織の経験が限られていると回答した経営幹部の 37% と合わせて、ほとんどの職場の現在のスキルセットが AI を活用した職場に十分に準備されていないことは明らかです。 私たちは皆、この状況にいます。

私のソフトウェア開発の分野を例に挙げてみましょう。 エンジニアが最も準備ができていると考えるのも無理はありません。 いいえ。

AI が開発者のツールキットの一部となり、コードの作成やデプロイなどの中核的な責任を担うようになると、人間の開発者はどのような新たな役割を果たすことになるのでしょうか? 彼らの仕事はおそらくなくなることはありませんが、彼らの責任は確かに変わります。 職務内容はプログラマーというよりもスーパーバイザーに近いものへと変化し、開発者は新たな能力の開発を強いられることになる。 準備はできていますか? そして、彼らはその変化を喜んで受け入れますか？ AIに取って代わられたり、仕事の技術や創造性がなくなったりするのではないかと懸念する人々からの反発を招く可能性はあるだろうか？ 生産性向上のために変化を押しつけるだけでなく、賢明なリーダーはモチベーションを高める枠組みを見つけるでしょう。 私は電動工具や外骨格、アシスタントなどの比喩を現実的な比較であり、役立つメンタル モデルだと考えています。

また、ビジネス リーダーが AI に投資する際に考慮する必要がある技術的な作業もあり、その複雑さを考えると、組織はその実行を支援するベンダーに頼っています。 AI は 1 つの大きな目的地機能ではありません。 独自のモデルと直接統合したり、チームにモデルと直接チャットさせたりする組織はほとんどありません。 AI は、チップからデータベース、アプリケーション ソフトウェアに至るまで、スタック全体に組み込まれる基盤です。

これは新しいタイプのツールではなく、既存のツールをより強力に構築するための材料であると考えてください。 ベンダーには、既存のワークフローへのアドオンとして AI ソリューションを導入し、摩擦を最小限に抑え、直感的なデザインを優先する責任があります。 また、CMO や CTO などの部門リーダーには、チームが AI をどのように活用しているかを観察し、将来の反復のためにそのフィードバックをベンダー パートナーと共有する責任があります。 私たちは一緒に仕事の未来を築いています。

ゆっくりと着実に AI 競争に勝つ

AI の出現は、一部の組織の働き方や、リーダーが将来のテクノロジーへの投資をどのように考えるかにすでに影響を与えています。 生産性の向上からデータ分析の簡素化まで、AI はその可能性を初期の段階で証明してきました。

しかし、AI とそれを組み込むツールが成熟するには時間がかかるため、私たちがまだ気づいていない未開発の機会があります。 私たちは安全性と倫理に関する質問に答え、AI をどこでどのように活用するかについての関与ルールを確立する必要があります。 また、経営幹部が AI の導入を検討する前に、内部変更管理を行う必要があります。 これらはすべて動的であり、時間の経過とともに進化します。

ビジネス リーダーが自社の技術スタックとして AI を検討することが増えているため、今こそ準備に必要な基礎作業を行う時期です。 AI で何ができるのか、何ができないのか、ビジネス ワークフローのどこに AI が適合するのかを理解し、現在と将来の両方についての視点を構築します。 ベンダーの精査を開始して、実装の時期が来たときに、組織を長期的な成功に導くパートナーと提携することになります。 サイクルの初期段階にあるため、これは哲学やコラボレーションであると同時にテクノロジーのビジョンも重要です。 あなたのパートナーはあなたと同じように将来を見据えており、一緒にそれを構築することに興味がありますか? AI の機能と真の社内変更管理への取り組みを明確に理解することで、ビジネス リーダーは、現在および将来の AI の効果的な導入に向けて組織をセットアップすることになります。

AI が自社のビジネス目標をサポートしていると経営者が考えている点や、実装の際に直面する課題について詳しく知りたい場合は、今すぐ「2023 年のソーシャル メディアの現状レポート」をダウンロードしてください。