Scott Rakestraw, Gravytyのチーフ・プロダクト・オフィサー Scott Rakestraw Gravytyのチーフ・プロダクト・オフィサー

次のAIの段階は実行についてです、答えについてではありません

AIの誕生以来、AIは主に洞察を生成するツールとして扱われてきました。チャットボットは質問に答えます。ダッシュボードはトレンドを表面化します。コパイロットは人間ができるよりも速く要約します。これらのツールは実際の価値を提供しますが、多くの組織にとって、結果を実質的に変更することはできません。試験や概念実証の後、明確なパターンが現れました：質問にのみ焦点を当てたAIは、チームが毎日直面する運用上のボトルネックを解決することはほとんどありません。これは逸話的なものではありません。最近のマッキンゼーAIの状態に関する調査によると、ほぼ9割の組織が現在、AIを至少1つのビジネス機能で使用していますが、少数のみがその努力が有意義な、企業全体の影響に翻訳されたと述べています。同様に、2025年のGenAIの展開に関する分析では、95%の企業の実装は、AIの出力が実際のワークフローに組み込まれないため、測定可能な財務上の影響はありません。ギャップは、インテリジェンスへのアクセスではなく、スケールでの運用化能力です。実践では、ほとんどのAIシステムは実行を停止します。機会を特定しますが、人間がどうして、いつ行動するかを決定することを残します。通常、断片化されたシステムと制限されたチームとタイムラインを横断して行われます。多くの場合、AIは認識を高めるものの、スループットを高めることはありません。したがって、AIの次の段階は、AIが実行するようにシフトしています。答えを与えるAIから実行するAIへ実行するAIは、受動的なインテリジェンスから、作業を進めるように設計されたシステムへの移行を表します。推奨のみで停止するのではなく、代理AIは、承認されたアクションをワークフローに移動します：リクエストのトライアージュ、タスクのルーティング、フォローアップの草案、ステークホルダーの促進、システムの更新、人間の判断が必要な場合の例外のエスカレーション。重要な点は、実行に焦点を当てたAIは、人間の判断を置き換えるのではなく、洞察とフォローの間の摩擦を減らすことです：人間は結果、承認、エスカレーションパスを定義します。AIはチームを遅くする忙しい作業を処理します。オーバーサイトは、レビュー、監査証跡、ガバナンスを通じて組み込まれています。この人間を優先するアプローチは、信頼のためには不可欠です。 ピュー・リサーチ・センターの研究から、AIの信頼に関する研究は一貫して、透明性、説明責任、誤用に関する懸念が、採用の最大の障害であることを示しています。責任を持って行動するAIは、これらの懸念に対処することで、行動を可視化し、説明可能で、制御可能にします。転換点に達するいくつかの要因が、組織を答えを与えるAIを超えて押し進めています。 まず、チームはより少ないリソースでより多くのことを行うよう求められています。労働力の制約は一時的なものではなく、構造的なものです。同時に、業界全体で速度と一貫性の期待が高まっています。 2番目に、基礎となるAIモデルはますますアクセス可能になっています。結果として、差別化はモデル選択からオーケストレーションへの移行しています。オーケストレーションとは、AIを日常の作業にどのように統合するかです。 ハーバード・ビジネス・レビューは、その報道で、価値はAIがプロセスに組み込まれたときに現れることを指摘しています。プロセスに重ねられたのではなく、組み込まれたのです。 最後に、不作為のコストが増加しています。洞察が不活性化したり、フォローアップが途絶えたりすると、下流への影響が蓄積します。多くの環境では、遅れた実行は、間違った実行と同等の重要性があります。 この文脈では、単に情報を提供するAIはもはや十分ではありません。組織は、ルーチンワークを安全に、かつ一貫して実行できるシステムが必要です。摩擦を減らすのではなく、増やすのです。高等教育を現実世界のテストケースとして高等教育は、このシフトが必要な理由を示す最も明確な例の1つです。高等教育ライフサイクル全体での関与は根本的に変化しています。学生は、最初の問い合わせから卒業まで、瞬時かつ一貫したサポートを期待しています。卒業生は、断続的なアウトリーチではなく、継続的な価値を求めています。進捗チームは、スタッフと予算が引き締まる中で、より大きな影響を与え、長期的な関係を構築することが期待されています。同時に、シグナルは継続的に到着します：提出された申込、到達したマイルストーン、出席したイベント、行われた贈与。ただし、これらのシグナルをタイムリーで調整されたアクションに変えるには、依然として断片化されたシステム全体で手動作業に大きく依存しています。高等教育のリーダーは、AIを使用して関与と学生サポートをスケールすることが不可欠であると見なしていますが、同時にガバナンスとデータの準備についても慎重です。同様に、他の分析は、エドテックと入学のトレンドに関するもので、AI駆動のライフサイクル関与への関心が高まっており、実行を遅くする断片化されたシステムへの苛立ちも同時に高まっています。この環境では、推奨のみを提示するAIはすぐに限界に達します。誰にアウトリーチが必要かを知ることは役に立ちますが、最大の影響を与えるためにアウトリーチを提供する正しい瞬間を知ることははるかに難しいです。実行するAIは、この断絶を橋渡しするのに役立ちます。シグナルを次のベストアクションに変え、ライフサイクル全体でルーチンワークのフォローアップを自動化します。スタッフは、共感、判断、複雑な会話に集中しながら、AIは関与が一貫してタイムリーに行われることを保証します。高等教育は特に明らかです。なぜなら、成果は信頼と人間のつながりに依存するからです。AIが高等教育環境で責任を持って行動できる場合、複雑なライフサイクルで、個人データと情報を扱い、ガバナンスを維持したままである場合、他のプレッシャーに直面しているハイステークス分野へのブループリントを提供します。躊躇は合理的 – アクションの前にガバナンスを設計する実行するAIについての躊躇は理解できます。リーダーは、データの品質、過度の自動化、制御の喪失について心配しています。特に、規制されたまたは信頼ベースの環境ではです。これらの懸念は、無期限に一時停止する理由ではありません。何がしばしば欠けているのは、ガバナンスが制約ではなく、有効化者である役割です。ほぼ半数の組織は、不十分なガバナンスと信頼フレームワークが、AIから価値を実現する能力を制限していることを報告しています。同様の研究では、責任あるAIの実践に投資している会社は、影響をスケールするためにより良い立場にあると示しています。実行するAIは、明確なガイドラインなしでは成功できません。推奨から実行への移行には、AIが誰のために独立して行動できるか、どのようなアクションが承認されているか、人間のレビューが必要なときはいつか、例外はどのようにエスカレートされるかについて、明示的な決定が必要です。組織が成功裏に進む場合、ガバナンスは製品とプロセスの設計の一部として扱われます。後で考え出すのではなく、実践では、次のことを確立することを意味します： AIが独立して行動できる場合と、人間の承認が必要な場合の明確な承認パス。 アクションをレビュー、説明、逆転できるように、監査可能性と追跡可能性。 不確実性を人間の所有者にルーティングする明確なエスカレーションルール。 規制の期待と一致したプライバシーとデータのコントロール。 このようなガバナンスは、AIを遅くするのではなく、自信を持って行動できるようにします。リーダーは、ガバナンスが最初からシステムに組み込まれなかった場合、AIが行動できないコストを問うべきではありません。2026年のAIの準備2026年、AIの成熟度は、組織がAIを使用しているかどうかではなく、どれだけAIを実行できるかで定義されることになります。AIが準備された機関は、以下の特徴を共有しています： 入学、留任、関与、または募金の増加に結びついた明確な成果目標。 プライバシーコントロール、承認、監査証跡、エスカレーションを含むガバナンスフレームワーク。 AIが実行できるようにする統一されたデータと統合。 AIの次の段階は、責任ある行動を設計した組織がリードすることになります。AIは、能力を高め、より良い成果をサポートし、チームがより少ないリソースでより多くのことを行うのを助け、最も重要な人間の感覚を失うことなく。