ドン・シューマン、PegasystemsのCTO – インタビュー・シリーズ

ドン・シューマンは、Pegasystemsの最高技術責任者および製品マーケティングの副社長であり、Pegaのプラットフォームおよびカスタマー・リレーションシップ・マネジメント（CRM）アプリケーションを担当しています。

彼は、デジタル・トランスフォーメーション、モビリティ、分析、ビジネス・プロセス・マネジメント、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おいて、20年の経験を持っています。

Pegasystemsは、リアルタイム最適化を通じてビジネスを変革する結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自動化を使用して、重要なビジネス課題に対処できます。包括的なカスタマー・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ために拡張可能で柔軟なアーキテクチャを開発してきました。

あなたの豊富な経験を活かし、PegasystemsのCTOとして、Pega GenAIはどのようにして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のランドスケープで自分を際立たせていますか?

Pegaは、ジェネレーティブAIが主流になる前に、AIソリューションの革新に取り組んできました。私がPegaを他の企業と異なるものだと思っている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、または共同パイロット機能を導入しましたが、実際にはこれらの類似した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営方法を再考できるように支援しています。このツールは、数秒でベスト・オブ・ブリードのアプリ設計を提供します。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考しています。

第二に、私たちは孤立した自動化ではなく、作業の完了方法を調整しています。 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を高めることを期待しています。私たちのプラットフォームは、業界をリードするケース・マネジメントとオーケストレーションに根ざしており、ジェネレーティブAIを使用して自動化するだけでなく、エンドツーエンドの全プロセスをオーケストレートおよび最適化できるようにします。

第三に、私たちは一般的なジェネレーティブAIエンジンではなく、AIを介したクライアント・エンゲージメントとワークフロー自動化に焦点を当てています。 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・オペレーションの再考にジェネレーティブAIの潜在能力について言及しています。既存企業でレガシ・トランスフォーメーションを触発するジェネレーティブAIの具体的な例は何ですか?

ドイツ・テレコムのデザイン・オーソリティのシニア・バイス・プレジデントであるダニエル・ウェンツェルは、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・プロセスを再考する方法について説明しました。彼は、ビジネス側とIT側が同じ言語を話さないことが、これらのプロセスを改善する上での最大のボトルネックであったと述べています。Pega GenAI Blueprintは、ビジネス側とIT側の両方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。これにより、従来の方法よりも効果的なソリューションが実現します。

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、ジェネレーティブAIの全潜在能力を活用して、単なる生産性の向上を超えた変革を達成するために、どのように進むべきですか?

エンタープライズ・ソフトウェアにおけるほとんどのジェネレーティブAIは、特定のプロセスの側面を高速化するために、ワンオフの機能として適用されます。しかし、これらのタイプの機能は一般的であり、競争上の優位性はほとんどありません。要約やテキスト生成などの生産性向上は、当たり前になっています。ビジネスが市場で進歩するには、ジェネレーティブAIを使用して、ビジネスを行う新しい方法をイノベーションする必要があります。たとえば、ガートナーは、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（BOAT）という新しいテクノロジー・カテゴリを特定しました。これは、コストの合理化、意思決定の改善、運用コストの削減、以及手元の仕事に適切な自動化テクノロジーを使用することなど、ビジネス結果をより包括的に推進することに焦点を当てています。ワンオフのジェネレーティブAI機能はその場面では役割がありますが、それ aloneは問題を解決するための銀の弾丸ではありません。

生産性の向上を超えて、企業にとって最も有望なジェネレーティブAIのユースケースは何ですか? また、これらのユースケースをどのように実装することができますか?

最も興奮するジェネレーティブAIの機会は、プロセスにベスト・プラクティスを注入する潜在能力です。ジェネレーティブAIを使用して単にコードを書き込むだけの企業は、将来技術的負債を抱えることになります。ソフトウェア設計プロセスに知的財産を注入することは、変化の原動力です。組織は、数多くの経験に基づいて、最適なソリューションに到達することができます。また、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両方がコラボレーションし、時間の経過とともにそれを洗練することが容易になります。以前は、アプリ設計の最終化に数週間かかり、非常に特殊なスキルセットが必要でしたが、これらのジェネレーティブAI駆動ツールにより、ビジネスユーザーは平文で特定のニーズを入力し、迅速に概念から包括的な設計に進むことができます。 Forresterは最近、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知的財産を注入することで、エンタープライズがソフトウェアを使用する方法を根本的に変えるという研究を発表しました。つまり、企業はより多くのソフトウェアを構築し、より少ない「オフ・ザ・シェルフ」のアプリを購入することになります。我々はこれが大きな変化であると考えており、Pega GenAI Blueprintを使用して、我々のエンタープライズ・クライアントにとってのプラットフォーム・オブ・チョイスになると信じています。

あなたは以前、ジェネレーティブAIが製品開発において市場のギャップを特定するのに役立つ可能性があることを示唆しました。どのようにしてこのプロセスが機能し、実際の例を共有できますか?

私たちのPega Customer Decision Hubは、クライアントが顧客との次善のアクションをとるのに役立つ予測AIソリューションです。アップセル、サービス・イシューを修正する、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とることができます。これにより、1対1で顧客と接触し、顧客のニーズに最も適したアクションをとることができます。しかし、1対1で運営するには、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を使用すると、どの顧客が十分にサポートされていないかを特定し、それらのグループに最も有益な新しいアクションや新しい処置を提案できます。これにより、企業は従来には対処できなかった市場オーディエンスに進出する可能性があります。

レガシ・システムを持つ既存の企業は、ジェネレーティブAIをどのように効果的に統合して、よりアジャイルなスタートアップとの競争力を維持できるのでしょうか? 特に、コア・オペレーションの再考においては?

私は、レガシ・システムの分水嶺に到達しようとしているのではないかと思います。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のようなバンドエイド・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・システムは、イノベーションに費やすことができるITの支出を奪い、リスクをもたらします。また、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、私はジェネレーティブAIの1つの超能力は、レガシ・システムの再設計および廃止を劇的に加速できることであると考えています。ただし、単にそれらを再コード化するのではなく、ワークフローとプロセス自体を再考して、現代のクラウド・アーキテクチャ上で実行し、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できるようにします。

あなたは別の記事で、AIマニフェストの確立の重要性を強調しています。企業がAIの目標を具体的なビジネス結果と一致させる方法について、どのようなガイダンスを提供できますか?

多くの企業は、ビジネスの目標を理解することよりも、AIのような新しいツールに焦点を当てています。ツールに焦点を当てると、企業は最適な解決策ではない道に陥りやすくなります。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のか、そして何を解決しようとしているのかを自問自答する必要があります。時には、ジェネレーティブAIは適切な解決策ではないかもしれません。代わりに、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、さまざまなタイプのAIがあること、そしてそれぞれが異なるビジネス問題を解決するために最適化されていることを覚えておく必要があります。

企業は、ジェネレーティブAIを使用して、単にルーチン・タスクを自動化するのではなく、運用を革命的に変えるために、どのように戦略を立てるべきですか? この分野でのROIを最大化するために、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・ワークフローとそれ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、さまざまな業界のベスト・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、既存のものを効率とイノベーションを向上させるために再エンジニアリングしたりするのを支援できます。成功を測定するための明確なメトリックを確立し、定期的にこれらの洞察に基づいてアプローチを洗練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、漠然とした改善ではなく、有意義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。

あなたは、ワークフローをAIを使用して再設計することで、どの業界が最も利益を得る可能性が高いかと思いますか? また、それらの業界はどのようにしてこのアプローチの実装を開始するべきですか?

ほぼすべての組織は、ワークフローを改善することで利益を得ることができます。特に、変化の激しい市場では、金融サービス、テレコム、ヘルスケアなどのサービス業界は、顧客との関わり方を合理化することで、最も大きな利益を得ることができます。これらのセクターは、複雑でデータを多く含むプロセスを扱っており、効率を向上させ、コストを削減し、成果を改善する圧力に直面しています。さらに、多数のレガシ・サービスを持つ業界、たとえば銀行業は、過去に確立されたプロセスを近代化し、新しい競争との差別化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、特にカスタマー・フェイシング・ロールにおいて、AIの有効性と倫理的な展開をどのように高めますか?

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を生成するとは限りません。人間の監視を統合することで、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できます。

たとえば、カスタマー・サービスでは、AIは応答や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。このような監視は、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が不正確または誤解を招く情報を生成する場合に重要です。

興味深いことに、人間がループ内にいることで、ジェネレーティブAIの1つの弱点、つまり、非決定性を強みに変えることができます。Pega GenAI Blueprintを使用して、ジェネレーティブAIをワークフロー設計のブレインストーミング・パートナーとして使用します。ジェネレーティブAIは新しいアプローチを提案し、人間が最終的な決定者となります。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。

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