AIは新しいものではない。人間は1940年代からAIの研究を始め、ジョン・マッカーシーなどのコンピュータ科学者は、この技術が何ができるかについて私たちに目を開かせた。相対的に新しいのは、話題の量である。それは指数関数的に感じられる。ChatGPTは2022年に大きな注目を集めてリリースされ、現在はDeepSeekとQwen 2.5が世界を席巻している。

話題は理解できる。計算能力の増加、より大きなデータセットへのアクセス、改良されたアルゴリズムとトレーニング技術により、AIとMLモデルはほぼ毎月実用性が2倍になる。毎日、推論やコンテンツ生成などの分野で大きな飛躍を見ている。私たちは興奮するべき時代に生きている！

しかし、話題は裏目に出ることもあり、AIについてはノイズが実質よりも多いという印象を与えることがある。私たちはすべて、情報過多に慣れてしまい、無意識に情報を無視してしまう。そうすると、目の前の驚くべき機会を見失ってしまう。

もしかしたら、生成AIについての「ノイズ」が多いため、一部のリーダーはこの技術が未成熟で投資に値しないと考えるかもしれない。彼らは、批判的な量の採用が起こるまで待ってから自分たちも参入することを決断するかもしれない。あるいは、安全を優先して生成AIをビジネスの最低限の分野のみに使用するかもしれない。

彼らは間違っている。生成AIで実験し、早く失敗することは、全く始めないよりも良い。リーダーであることは、機会を活用して変革し、再考することを意味する。AIは非常に速く進化する。もしもあなたが波に乗らなければ、もしもあなたが慎重さを装って座り込んでいれば、あなたは全てを見逃すことになる。

この技術が明日のビジネス世界の基盤となる。現在参入する者たちが、その未来を決定することになる。生成AIを使用して、僅かな改善だけに止まるのではなく、飛躍するために使用せよ。那が勝者たちが行うことだからだ。

どれほど悪いことが起こるか?

生成AIの採用は、単純にリスク管理の問題である－エグゼクティブが十分に馴染みのあることだ。この技術を他の新しい投資と同様に扱え。自分自身を不当なリスクにさらさない方法で前進する方法を見つけろ。何かをしなさい。すぐに効果があるかどうかがわかるだろう。AIがプロセスを改善するか、またはそうでないか、は明らかだろう。

あなたがしないで欲しいことは、分析麻痺に陥ることだ。何を達成しようとしているかについて、長々と考えるな。ボルテールが言ったように、完全をよいの敵にさせないで。最初に、受け入れる結果の範囲を作れ。そこに従い、よりよいものに向かってイテレートし、前進し続けろ。完璧な機会、完璧なユースケース、実験する完璧な時を待っていることで、より多くの害を及ぼすことになる。

どれほど悪いことが起こるか？いくつかの試験的なバルーンを選び、打ち上げてみろ。もしもあなたが失敗したとしても、あなたの組織はそれにより良くなるだろう。

失敗は実際に性格を築き、回復力をもたらす。

あなたの組織が生成AIの実験に実際に失敗したとしよう。どうしたというのか？組織的な学習－試み、ピボットし、チームがどうやって苦闘するかを見ている－には大きな価値がある。人生は学び、次から次への障害を克服することだ。もしもあなたがチームやツールを失敗の瀬戸際まで追い込まないのであれば、あなたの組織の限界をどうして判断することができるだろうか？どうして可能なことを知ることができるだろうか？

あなたが正しい人を正しい役割に配置し、そして彼らを信頼しているのであれば、あなたは何も失うものはない。チームにリアルな課題を与えることで、彼らはプロとして成長し、仕事からより多くの価値を引き出すことができる。

もしもあなたが生成AIの実験に失敗したとしても、次の試みの際にはより良く準備されているだろう。

実験のためのアベニューを特定する。

始めるために、あなたのビジネスで最大の課題を生み出す分野を特定しろ：一貫したボトルネック、強制されたエラー、管理されていない期待、見過ごされた機会。データ分析や難しい課題の解決、または時間のかかる活動やワークフローは、生成AIの実験の良い候補となるだろう。

私の業界であるサプライチェーン管理では、どこでも機会がある。たとえば、倉庫管理は生成AIのための優れた起点である。倉庫管理には、多くの要素をリアルタイムで調整することが含まれる。正しい人が正しい時間に正しい場所にいて、製品を処理、保管、回収する必要がある－冷蔵食品の場合には、特殊な保管の必要性がある場合もある。

これらの変数をすべて管理することは、巨大な事業である。伝統的に、倉庫管理者は、星を整えるために、人件費や商品の報告書を確認する時間がない。多くの時間がかかり、倉庫管理者は、リアルタイムの障害に対処することを含む、他の仕事もある。

しかし、生成AIエージェントは、生成される報告書をすべて確認し、洞察や根本原因に基づいて情報に基づいたアクションプランを生成することができる。彼らは潜在的な問題を特定し、効果的な解決策を構築することができる。管理者が節約できる時間は、過小評価できない。

これは、生成AIによって最適化できるビジネスの重要な分野のただ1つの例である。時間のかかるワークフロー、特にデータや情報を処理して決定を下す必要があるワークフローは、AIの改善のための優れた候補となる。

ただ、ユースケースを選び、始めるだけだ。

ただ、飛び込め。

生成AIはここに留まるし、革新のスピードで進化している。毎日、新しいユースケースが現れる。毎日、この技術はより良く、より強力になる。利点は明らかである：組織が内側から変革される；データを傍らに、人間が最高の効率で動く；より速く、より賢いビジネス上の決定；などなど。

「完璧な条件」が現れるのを待っているほど長くあなたが待つほど、あなた（とあなたのビジネス！）は後ろに残ることになる。

あなたが優れたチーム、健全なビジネス戦略、改善のためのリアルな機会を持っているのであれば、あなたは何も失うものはない。

あなたは何を待っているのか？