Scott Draeger, 製品マーケティング & 垂直ソリューション部門上級副社長, Smart Communications Scott Draeger 製品マーケティング & 垂直ソリューション部門上級副社長, Smart Communications

AIの最大の障壁は能力ではなく、信頼です。

AIがコア業務フローや顧客エンゲージメントでより大きな役割を担うようになると、課題はもはや導入ではなく、信頼です。組織が効率向上のためにAIを拡大させても、顧客が自動的に信頼を寄せるわけではありません。以下によると KPMGの2025年世界的な信頼、態度、人工知能の利用に関する調査、米国人のうち AI を信頼できると答えるのはわずか 41% で、70% が AI が自分に利益をもたらすと期待しています。問題は、人々が AI の価値を見ていないことではなく、組織が完全に理解できず、一貫した結果が見えない技術を信頼するよう求めていることです。これは、これらのツールがしばしば分割されたデータ、切り離されたワークフロー、そして一貫性のないコミュニケーションの上に構築されているためです。これらのシステムがうまく連携しないと、AI は信頼を築くどころか、むしろそれを損なう可能性があります。AIは既にあるものを拡大するAIは自動的にその背後にあるシステムを改善するわけではありません。場合によっては、組織内部のフレームワークに既存の弱点を露呈させることがあります。たとえば、顧客がメールで一つの回答を受け取り、SMSで別の回答を受け取り、担当者と話すとまた異なる回答を受け取るケースを考えてみてください。このプロセスに AI を導入しても根本的な問題は解決せず、単に加速させるだけです。これらのエラーは顧客を苛立たせ、生活を楽にすると約束された AI プロセスへの信頼と自信を損ないます。AI の信頼性はそれに供給されるデータと運用システムに依存するため、組織は単に既存の業務に AI を付け加えてもより良い結果を期待できません。分断されたワークフローは、モデルが不十分、古い、または矛盾した情報で動作することを強いるのです。これらのシステムを接続すれば、AI は一貫したデータフローを得て、内部チームや顧客に対してより正確な情報を提供できるようになります。顧客は AI アプリケーションの背後にあるプロセスを見ることはないかもしれませんが、生成物は目にします。AI が生成した回答が間違っていたり、生活をより困難にしたりすれば、顧客は組織と技術への信頼を失います。責任ある AI には明確な境界が必要組織は AI...