どの組織にとっても、Day 1が最も難しい日なのでしょうか？ジェフ・ベゾスによると、実際にはDay 2が最も難しい日です。なぜでしょうか？Day 1はすべて変化についてです。それはあなたの最初のステップです。それは新しいものです。一方、Day 2は停滞が始まる場所です。アイデアは意思決定のループの中で失われます。競合他社が前進する一方で、あなたは次のステップが何であるかを知りません。最終的に、スパークは消え去ります。現在、多くの企業はAI主導のイノベーションの中でDay 2に突入しています。多くのビジネスリーダーは疑問に思っています：「私たちが何を間違っているのでしょうか？」私の見解からすると、それは彼らが何を間違っているかではなく、近年何が変わったかということです。多くのことが変わってきました。それはあなたが以前に扱ったことのないものです。新しい正常性はまだ来ていません…まだあなたがリーダーとして、ものごとが速すぎると感じているのであれば、あなたは間違っていません。未来志向のポジティブな考え方にもかかわらず、このスピードは正常ではありません。このスピードは品質に等しくありません。代わりに、それは伝統的なルールが適用されない、競争上の優位性がすぐに奪われる、混沌とした環境を作り出します。伝統的なルールが適用されない、競争上の優位性がすぐに奪われる、混沌とした環境を作り出します。私たちは皆、ChatGPTが最もホットなトピックであったときを覚えています。次にAnthropicが登場しました。次にDeepSeekが登場しました。次に、ChatGPTが再び登場しました。毎回の変化は株式市場、意思決定、インターネットに影響を及ぼします。米国と中国が競争を続ける一方で、ヨーロッパは規制の確立を議論していますが、現在、企業はスピードを落とすことはできません。彼らは不確実性の中を進む必要があります。なぜなら、不確実性の中を進んだ人々が確実性を形作るからです。そこで、リーダーたちは不確実性に対処する方法を学ぶことができますか？変化への適応：テクノロジー巨大企業からの教訓私たちがまだ新しい正常性を見ていない現在でも、新しいレベルのモデルはサービスベンダーから独立しています。AIはこの変化をもたらす責任があります。なぜなら、企業が自社内でニーズを満たすことができるからです。このため、私たちは「勝者全取」の段階に入っています。ここでは、無行動のコストが実験のコストよりも高いです。そこで、どのようなことができるのでしょうか？ 有名企業が示すルートを見てみましょう。IBM：多様化の教訓かつては企業向けコンピューティングのデフォルト名であったIBMは、2010年代に停滞し、遅れたビジネス部門と明確な方向性の欠如に苦しんでいました。しかし、IBMのリーダーシップは、昨日のモデルに固執することで会社が生き残ることはできないことを理解しました。代わりに、ハイブリッドアーキテクチャ、エンタープライズグレードのAI、量子コンピューティングの長期的な探索の3つの分野で独自の価値を提供できることに焦点を当てました。戦略的な専門分野の多様化を通じて、IBMは立場を強化し、レガシーサービスに頼る会社から、未来志向のテクノロジーを牽引する会社へと進化しました。ServiceNow：AIガイダンスによる生存ServiceNowは、インクリメンタルな成長だけでは十分ではないと判断しました。AI第一の世界で関連性を維持するために、ワークフローオートメーションの範囲を超えて成長する必要がありました。AIコントロールタワーの概念は、企業がAIルーチンとモデルを採用するにつれて、誰かが全てを調整する必要があることを認識したものです。ServiceNowは、AIが企業全体で一貫性、セキュリティ、知能を持って動作することを保証するレコードとアクションのシステムとして自己を位置付けました。Armisのような会社を吸収することで、ServiceNowは広大なデジタルエコシステムを保護する能力を強化しました。目新しい機能に追いかけられるのではなく、企業が頼るAI普及プラットフォームを構築していました。Western DigitalとSeagate：機会を見つけるハードドライブメーカーのWestern DigitalとSeagateは、最近の四半期で約30%の収益増加を記録しました。これは、数年前に考えられなかったレベルの成長です。彼らは、データストレージに対するAIの絶え間ない需要と、高容量ドライブの価格上昇に感謝することができます。Western Digitalは、最新の四半期に190エクサバイトのストレージを出荷し、32%の年間増加を記録しました。一方、Seagateは同期間に45%増のエクサバイトを出荷しました。これは、AIの足跡が業界の最も確立されたハードウェアセグメントさえも再形作っている証拠です。まとめ一度スパークを見つけたことが十分ではないのです。必要なだけ、繰り返し見つける必要があります。競争の激しさはそれ以下ではありません。したがって、あなたのビジネスモデルとリーダーシップのアプローチは、一回限りの努力を超えるものでなければなりません。私はいくつかの重要な実践を共有できます：実験を正常化する実験は怖いものですが、必要です。リーダーとして、あなたはビジネスモデルを迅速なアイデアの検証に向けてシフトし、チームからの提案に耳を傾ける必要があります。イニシアチブは報奨され、奨励され、リスクへの恐怖は盲目的に受け入れるのではなく、対処されるべきです。開発者とイノベーター間のコミュニケーションを促進するチームの従業員だけが新しいものに抵抗するのではありません。多くの良いプロジェクトは、開発の利害関係者が新しいイニシアチブやテクノロジーについて説明されなかったために、停滞したり、停止したりする可能性があります。これは、あなたがリーダーとして避けたい開発です。イノベーターがコミュニケーションとコラボレーションのための堅固なプラットフォームを持っていることを確認し、各部門にサポーターとエバンジェリストがいることを確認してください。最終的には、イノベーションはチームの努力です。全員が一致している必要があります。ルーチンを減らし、人を育てる多くの企業は変化に直面したり、AIテクノロジーを採用したりするために、成長とリソースの最適化のために迅速に人員を削減します。しかし、これは長期的な投資ではなく、応急処置です。人々はあなたの主な力です。彼らのアイデアが運営を変え、発見を促進します。
私たちの専門的な実践において、AIとその職種やビジネスモデルへの影響について、2つの極端な意見に遭遇しました。一方は、失業率の急上昇と人工知能の台頭について心配していますが、他方は、AIが重大な変化をもたらさないと考え、バブルになると考えています。64%のCIOがビジネス運営の向上と企業の進化にAIを利用することを期待しているため、テクノロジーの強力な機能と限界を理解することが特に重要になります。人工知能は本当に新しいビジネスモデルを導入できるのでしょうか、それともこれらの期待は偏見に根ざしているのでしょうか。いつも通り、真実の答えはその中間にあるのです。すべての技術革命は職種と職場ルーティンの変化に続きました。AIの進化は職場を急速に変え、社会的変化をもたらすことを約束しました。結果として、AIは予想どおりに社会に影響を与えませんでしたが、社会はAIに影響を与えることができます。LLM開発の減速と、AIの幻覚に関する継続的な報告は、現在のAIシステムは完璧ではなく、期待どおりの結果をもたらさないことを明確に示しています。開発者もそれを知っています。問題は人工知能そのものではなく、人工知能周辺の騒ぎであることを理解することが重要です。開発者は、既存の機能を改善するのではなく、次の目標を目指し始めました。結果として、多くの潜在的な問題が未解決のままとなり、GoogleのBard AIが事実の誤りを犯したことで100億ドルの株価下落を経験するなどの問題が発生しました。これらの結果は、AIが基本的なタスクを実行するためにコントロールと監視が必要であることを示しています。多くの職種は、人工知能が欠如している深い洞察、批判的思考、柔軟性を必要とします。これは近い将来に変化することはありません。OpenAIのAGI準備グループの元責任者は、AIの真の効率は、企業、政府、業界の声、専門家、市民の間で強力な対話の結果になるだろうと述べています。現在、この対話はまだ始まっていませんが、関係者全員の全面的な参加が必要です。ビジネスモデルにおけるAI: 現在の価値を探るAI駆動のビジネスモデルの時代は、1、2年以内に期待できるものではありませんが、人工知能は企業が運営し、ワークフローを管理する方法に大きな影響を与えていることは否定できません。一般的に、すべては3つの支柱に帰結します。1. データ分析私たちがより接続されているほど、より多くのデータが到来します。これは特に企業に当てはまります。毎年のビジネスジャーニーは大量のデータプール、文書、ペーパー、スクリーンショットを生成します。各ビットは巨大な価値を提供しますが、それを最初に発見する必要があります。人間の専門家がすべてのデータを採掘し、整理するには数ヶ月、または数年かかるかもしれません。しかし、人工知能にとっては、数日、または数秒の問題です。大量のデータに深く潜り、整理し、構造化されていないデータを含め、AIは重要な情報を従業員、意思決定者、幹部と接続し、データボトルネックを消去し、各レベルでより鋭い意思決定を可能にします。AIを使用すると、企業のジャーニーの歴史と全体像がはるかに明確になり、ビジネスリーダーが現在どこにいるか、将来どこにいる必要があるかを理解するのに役立ちます。2. カスタマーインタラクションのパーソナライゼーション米国の顧客体験の品質が史上最低に達したため、企業にとって、応答時間を短縮し、パーソナライズされたインタラクションを可能にし、クライアントの懸念をできるだけ迅速に解決することは、以前より重要になりました。しかし、これらの目標を達成するには、顧客データのすべてを取り込む必要があります。デモグラフィック、購入履歴、ブランドとのやり取りの頻度など、多くの要因があります。人間のコールセンターまたはサポートチームでは、このようなタスクは扱いすぎることになりますが、AIアシスタントにとっては日常的な活動です。AIを活用して、AIと人間の従業員が協力して、優れた顧客サービスを提供できます。個々のクライアントの履歴を瞬時に調査し、特定のニーズに応えることで、顧客がブランドから求めるパーソナライゼーションと共感のレベルを提供し、ベンダーとの関係を強化し、ロイヤルティを育むことができます。3. リスク管理リスク管理は、企業にとって恒久的な痛みです。ビジネス環境が激化するほど、経営陣は財務的および評判上のリスクを適切に評価するために、より多くのシナリオを評価する必要があります。いくつかの評価は、批判的思考と経験に基づいていますが、他の評価は、パターンを明らかにするために大量の歴史データが必要です。後者の場合、AIは異常検出、パターン検出、疑わしい動作の検出などで大きな助けになります。これらの機能により、管理者、分析者、経営陣の負担が軽減され、脅威が現れる前にそれを特定し、準備できます。ビジネスモデルのAIの未来: さらに詳しく考慮すべき最も重要な点の1つは、AIを駆動するビジネスモデルの種類は、人工知能の完全な価値が発見されるまで未定義のままであるということです。ビジネスリーダーがまだAIのROIを計算することについて躊躇しているため、探索と研究が必要です。AIの採用は小さな変化ではありません。完全に新しいワークフローを導入します。したがって、ビジネスリーダーは、そのワークフローを理解し、KPIを特定し、以前のルーティンとどう違うかを分析し、分析に基づいて変革的価値を導き出す必要があります。たとえば、多くの場合、AIは企業のプロセスを改善するだけでなく、新しいプロセスを作成し、望ましい結果を達成することを可能にします。しかし、これらの結果の価値を最大化し、新しいモデルを確立するために、企業には3つの不可欠なコンポーネントが必要です。プロセス、テクノロジー、そしてそれを使用する人です。