Don Schuerman, PegasystemsのCTO – インタビュー・シリーズ

Don Schuermanは、Pegasystemsの最高技術責任者および製品マーケティング担当副社長であり、Pegaのプラットフォームおよび顧客関係管理（CRM）アプリケーションを担当しています。

彼は、デジタル変革、モビリティ、分析、ビジネスプロセス管理、クラウド、CRMに焦点を当てた、フォーチュン500企業向けのエンタープライズソフトウェアソリューションの提供に20年以上の経験を持っています。

Pegasystemsは、リアルタイムの最適化を通じてビジネス変革の成果を達成するために設計された堅牢なプラットフォームを提供しています。このプラットフォームにより、クライアントは、エンタープライズAIの意思決定とワークフローの自動化を使用して、重要なビジネス上の課題に対処できます。包括的な顧客エンゲージメントのパーソナライズ、サービス自動化、運用効率の向上などです。1983年に設立されたPegasystemsは、現在の顧客ニーズに対応し、将来のニーズに適応するためにエンタープライズをサポートする、スケーラブルで柔軟なアーキテクチャを開発してきました。

あなたはPegasystemsのCTOとして幅広い経験を持っています。急速に進化しているエンタープライズ向けのジェネレーティブAIのランドスケープの中で、Pega GenAIはどのようにして自分を際立たせていますか。

Pegaは、ジェネレーティブAIの主流になる前に、AIソリューションを何年も革新してきました。私がPegaを他の企業と異なるものとする3つの点があります。

第一に、私たちはプロセスを高速化するだけでなく、イノベーションを推進しています。 多くのエンタープライズソフトウェアベンダーは、さまざまなジェネレーティブAIボット、エージェント、またはコパイロット機能を導入しましたが、これらのツールは競争上の差別化をもたらしません。私たちは、Pega GenAI Blueprintなどのユニークなツールを使用して、クライアントがビジネスの全体的な運用を再想像できるように支援しています。私たちはタスクを自動化するだけでなく、ビジネスがどのように運営され、イノベーションを起こすかを根本的に再想像しています。

第二に、私たちはプロセスを単独で自動化するだけでなく、開始から終了までのワークフローを調整しています。 他のベンダーは、これらのジェネレーティブAIボット機能を散りばめて効率性を高めようとします。私たちのプラットフォームは、業界をリードするケース管理と調整に根ざしており、ジェネレーティブAIを使用して自動化するだけでなく、プロセス全体を調整および最適化することができます。

第三に、私たちはジェネレーティブAIエンジンに焦点を当てており、クライアントエンゲージメントとワークフローの自動化を推進しています。 ある問題では、ジェネレーティブAIの創造的な力が必要かもしれませんが、他の問題では、プロセスにロジックを組み込むために予測AIまたは意思決定AIが必要になる場合があります。

あなたのForbesの記事「ビジネスイノベーションのための高度なAIの潜在能力の解放」では、ビジネス運用の再想像におけるジェネレーティブAIの潜在について触れています。既存の企業でレガシーシステムの変革を触発できるジェネレーティブAIの具体的な例は何ですか。

Deutsche Telekom (DTE.DE ) のデザイン担当上級副社長Daniel Wenzelは、PegaWorld iNspireでのプレゼンテーションで、現在Pega GenAI Blueprintを使用して、人事部門の800以上の個別のビジネスプロセスを再想像する方法について説明しました。彼は、これらのプロセスを改善しようとする際の大きなボトルネックは、ビジネス担当者とIT担当者が同じ言語を話さないことであり、期待が実現されないことにつながることを示しました。Pega GenAI Blueprintは、両者の利害関係者がプロセスとその改善方法をより迅速に理解できるように支援します。

同記事では、現在のジェネレーティブAIアプリケーションの限界についても触れています。企業は、生産性の改善を超えて、AIの完全な変革的潜在をどのように活用できるでしょうか。

エンタープライズソフトウェアにおけるジェネレーティブAIのほとんどは、特定のプロセスの側面を高速化するスタンドアロン機能として適用されます。しかし、これらの機能は一般的であり、競争上の優位性をもたらしません。要約やテキスト生成などの生産性向上策は、基本的なものです。ビジネスが市場で進歩するには、高レベルのビジネスの新しい方法を生み出すためにジェネレーティブAIを使用する必要があります。例えば、Gartnerは、ビジネスオーケストレーションおよび自動化テクノロジーという新しいテクノロジーカテゴリーを特定しており、コストの合理化、意思決定の改善、運用コストの削減、適切な自動化テクノロジーの使用など、ビジネス成果をより包括的に推進することを目指しています。ジェネレーティブAIの一時的な機能はその役割がありますが、それはパズルの一部にすぎません。

生産性の改善を超えて、企業の運用を革新するためのジェネレーティブAIの最も有望なエンタープライズの使用例は何ですか。企業はこれらの使用例をどのように実装することができますか。

ジェネレーティブAIの最も興奮する機会は、プロセスにベストプラクティスを注入する能力です。ジェネレーティブAIを使用して単にコードを書くことは、将来の技術的負債を生み出す可能性があります。ソフトウェア設計プロセスにIPを注入することは、 Revolutionです。組織は、ベストプラクティスに基づいて最適なソリューションに到達することができます。また、コードではなく視覚的なモデルとして開発されるため、技術者と非技術者の利害関係者が共同で作業し、時間の経過とともに共同で改良することが容易になります。以前は、アプリケーションの設計を最終化するには数週間かかり、特殊なスキルセットが必要でしたが、現在はジェネレーティブAIを活用したツールにより、ビジネスユーザーが特定のニーズを平文で入力し、迅速に概念から包括的な設計に移行できます。Forresterは最近、研究を発表し、AIを使用して低コードまたはモデルベースの設計システムにIPを注入することで、エンタープライズがソフトウェアを使用する方法が根本的に変化することを予測しています。私もこれが大きな変化であると考えています。Pega GenAI Blueprintを使用して、エンタープライズクライアントにとってのプラットフォームとしての選択肢を提供することができると考えています。

あなたは以前、ジェネレーティブAIが製品開発を支援するために市場のギャップを特定するのに役立つと示唆しました。どのようにしてこのプロセスが機能するのか、そして実際の例を共有してください。

私たちのPega Customer Decision Hubは、クライアントが顧客と最も適切なアクションを実行するのに役立つ予測AIソリューションです。アップセル、サービス問題の修正、または何もしないことを含む、顧客の個々のニーズに最も適したアクションを実行することができます。これにより、1対1で顧客と接触することができます。1対1で接触するには、多数のカスタマイズされたオファーが必要です。ジェネレーティブAIを使用して、どの顧客が十分にサポートされていないかを特定し、新しいアクションと治療を提案し、これらのグループにとってより有益なものを作成することができます。これにより、組織は従来にはアプローチできなかった市場オーディエンスにリーチすることができます。

レガシーシステムを持つ既存の企業は、ジェネレーティブAIをどのように有効に統合して、よりアジャイルなスタートアップと競争できるようにすることができますか。特に、コア運用の再想像についてはどうですか。

私は、レガシーシステムの分水嶺に達したと思います。数十年間、多くの大企業は技術的負債の問題を先送りしてきました。私たちは、RPAなどのバンドエイドソリューションを適用してきましたが、これらは根本的な問題には対処していません。レガシーシステムは、イノベーションに費やすことができるIT支出を吸い取り、リスクをもたらし、企業が変化する市場で迅速に動くことを妨げます。幸いなことに、ジェネレーティブAIの1つの超能力は、レガシーシステムの再設計と廃止を大幅に加速できることです。ただし、これは単にコードの書き換えではなく、ワークフローとプロセス自体を再考することによって実現します。最新のクラウドアーキテクチャ上で動作し、顧客と従業員が期待するデジタルエクスペリエンスを提供するようにします。

別の記事「AIマニフェストの確立」では、AI戦略を実行可能な成果と結びつけることの重要性を強調しています。企業は、AIの目標を具体的なビジネス成果とどのように整合させることができますか。

多くの企業は、AIのような新しいツールに焦点を当てて始めていますが、ビジネス上の目標が何であるか、解決しようとしている問題が何であるかを考えるのではなく、ツールに焦点を当てています。ツールに焦点を当てると、最適なパスに自分を制限することになります。代わりに、企業は後退して、本当に何を達成しようとしているかを考える必要があります。ジェネレーティブAIは常に最適なソリューションではないかもしれません。企業は、ビジネス上の問題を解決するために、ジェネレーティブAIではなくAIの意思決定を適用する必要があるかもしれません。

企業は、ジェネレーティブAIをどのように活用して運用を革命的に変えることができますか。特に、ルーチンワークの自動化を超えて、どのような戦略を採用する必要がありますか。

個々のタスクだけに焦点を当てないでください。これにより、森を見失うことになります。後退して、全体的なビジネスワークフローとそこから得たい成果を理解する必要があります。ジェネレーティブAIは、プロセスを分析し、さまざまな業界でベストプラクティスを注入するために使用できます。これにより、企業がコアワークフローを再考し、再設計することで、深い変化をもたらすことができます。たとえば、AIは、新しい運用モデルを一から設計したり、既存のものを改良して効率とイノベーションを向上させることができます。明確なメトリックを設定して成功を測定し、定期的に洞察に基づいてアプローチを改良する必要があります。企業は、ジェネレーティブAIを使用して、インクリメンタルな改善ではなく、有意な変化を推進することで、顕著な価値を解放し、競争で優位に立つことができます。

どの業界がワークフローを再設計するためにAIを使用することで最も利益を得ることができるでしょうか。どのようにしてこれらの業界はこのアプローチを実装することができますか。

ほとんどの組織は、ワークフローの改善から利益を得ることができます。特に、サービス業界、金融サービス、テレコム、ヘルスケアなどの業界は、顧客との関わり方をストリームライン化することで、多大な利益を得ることができます。これらのセクターは、複雑でデータ集中型のプロセスを扱っており、効率性を高め、コストを削減し、より良い成果を提供する圧力に直面しています。さらに、多くのレガシーサービスを持つ業界、たとえば銀行業界は、プロセスを近代化し、新しい競争とのペースを維持することで利益を得ることができます。

「ヒューマン・イン・ザ・ループ」アプローチは、特に顧客向けの役割において、AIの有効性と倫理的な展開をどのように強化しますか。

ジェネレーティブAIは強力ですが、常に正確または適切な出力が生成されるわけではありません。ヒューマンのオーバーサイトを統合することで、AI生成コンテンツの不正確さや倫理的な問題などのリスクを軽減することができます。

たとえば、顧客サービスでは、AIは対応と推奨事項を生成できますが、人間がこれらの出力を確認することで、企業の価値観や顧客のニーズと一致することを保証できます。このオーバーサイトは、透明性と説明責任を維持する上で不可欠です。特に、AIモデルが妥当ではあるものの不正確または誤解を招く情報を生成する場合には、重要です。

興味深いことに、ループ内に人間がいることで、ジェネレーティブAIの1つの弱点、つまり、非予測可能または非決定的な性質を、強みに変えることができます。Pega GenAI Blueprintでは、ジェネレーティブAIをワークフローの設計に新しいアプローチを提案するブレインストーミング・パートナーとして使用します。人間は常に最終的な決定者ですが、ジェネレーティブAIは常に新しいアプローチを提案することで、独創的な思考を促進し、人間が「牛の道を再舗装する」のを避けるのに役立ちます。

素晴らしいインタビュー、詳しく知りたい読者はPegasystemsを訪問してください。