イノベーションのFOMOを克服し、AI/GenAIを使用して特定のビジネス問題を解決する方法

企業のリーダーシップ層がパフォーマンスを評価し、次のステップを計画する忙しいシーズンに入りました。コストの上昇、持続的なサプライチェーンの問題、持続可能性の目標への取り組みなど、多くの課題があります。しかし、まだ誰もが注目しているトピックは、人工知能（AI）/生成的AI（GenAI）です。

これはイノベーションのFOMOの時代です。リーダーたちは、企業が後れを取らないように、AI/GenAIの機能を組み込むよう求められています。しかし、すべての興奮の中で、イノベーションはプロセスであり、解決策ではないことを覚えておくことが重要です。持続可能な影響を生み出すには、組織は、新しい機能が特定のニーズに合致し、リスクが評価され、測定可能なビジネス成果に結び付けられていることを確認する必要があります。

ここでは、企業のリーダーシップチームから出ている3つの共通の質問/課題と、AI/GenAIがどのように役立つか、そしていくつかの業界でこのイノベーションがすでに違いをもたらしている例を紹介します。

新しいテクノロジーが毎日導入されており、予算はすでに限界です。AI/GenAIイノベーションへの投資が最もROIをもたらす場所をどのように決定できますか。

パラドックス的に、すべてが加速するとき、リーダーシップチームは基礎に焦点を当て、スピードを落とす必要があります。まず、AI/GenAIについてどう考えているかについて、すべての人が一致していることを確認してください。AIはすでにしばらくありますが、高いレベルで、データを分析し、洞察を集め、賢く働くためのツールと考えるのが最善です。GenAIはより新しいもので、すべての洞察を使用して自動的に実際のコンテンツと推奨事項を生成する方法についてです。すべての企業はAI/GenAIの機能を組み込むことで利益を得ることができますが、移行を民主化することで、労働者が価値を感じることができます。

企業が企業全体のAIエコシステムを構築しようとしている場合、トヨタが開発した「カイゼン」方法からインスピレーションを得ることができます。このアプローチでは、継続的な改善が行われ、組織のすべてのレベルのチームが、小さなインクリメンタルな変更を行って無駄を排除し、プロセスを最適化することが奨励されます。これにより、AI/GenAIが最も影響を与える可能性のある場所を特定するのに役立ちます。また、組織の文化に浸透する「テストアンドラーン」マインドセットを生み出し、より幸せで生産的な従業員を生み出すことができます。

フォーカスオン：輸送業界

輸送業界では、AI/GenAIが需要予測、在庫管理、予測メンテナンス、ルート最適化など、すべての面で企業を改善するのに役立ちます。 デルタ航空 は、顧客データを分析してパーソナライズされた旅行体験を提供するためにGenAIを使用しています。 UPSは、交通状況の変化に応じて配送ルートを調整するために、AIを搭載したORIONシステムを使用しています。また、 ニューヨーク市MTA は、乗車料金の回避を削減するためにAIを展開しています。

拡大するにつれて、Cスイートと機能リーダーシップの間でコミュニケーションのギャップが生じています。特にITです。AI/GenAIを使用して、真実性を失うことなく内部および外部のメッセージを作成する方法はありますか。

GenAIは驚くほどリアルなメッセージを生成できますが、ブランドの評判を保護するために、一定の基準を維持することが重要です。つまり、スタイルは重要であり、人々は本物のように感じる方法でコミュニケーションしたいと思っています。 PwC の最近の調査によると、Cスイート、消費者、従業員の間で信頼を確立することは、収益性の向上に役立つことが示されています。組織内でも同様で、従業員は新しい管理指令に懐疑的であることが多く、新しいテクノロジーが適切なコンテキストで提示されていない場合、信頼を失うことがあります。

コミュニケーション不足は時間とお金を浪費し、イノベーションと運用の効率性を低下させます。GenAIは、巨大なデータセットを分析して過去のやり取り（顧客や従業員との）をモデル化し、リアルタイムの洞察を提供し、2つの「言語」（ビジネスが何を伝えたいかと、顧客や従業員がそれをどう受け取るか）を橋渡しすることで、これに対処できます。幹部がパフォーマンスに関するタイムリーなAI駆動の洞察を持っている場合、運用上の決定を戦略的目標に合わせることができます。また、従業員が継続的な教育とスキル向上の取り組みを通じてプロセスの一部になる場合、AI/GenAIは脅威ではなく資産と見なされることができます。

フォーカスオン：小売業界

パンデミック後の消費者行動は劇的に変化しました。したがって、小売企業がAIを使用して顧客データを分析し、高度にパーソナライズされたサービス、製品の推奨、キャンペーンを提供することが重要です。規模が大きい場合、AIは将来的に顧客の行動を予測するのに役立ち、ターゲットを絞ったセールス努力と顧客の獲得が改善されます。この分野の将来は興奮するものであり、ショッピングの方法を完全に変革することになります。たとえば、 アマゾン は、カメラや店内センサーからのデータを分析して、世界中の店舗でチェックアウト不要の店舗を動作させるAIを搭載した「Just Walk Out」テクノロジーを改良し続けています。

私たちの業界では、大量の機密性の高い顧客情報を扱っており、新しいテクノロジーを導入するとデータがさらなる脆弱性にさらされる可能性があることを心配しています。機密性の高い業界でAI/GenAIを使用する利点は何ですか。リスクをどのように軽減できますか。

医療と同様に、AI/GenAI変換の黄金律は「まず害を与えない」ということです。ヘルスケアや金融サービスなどの特定の業界では、複雑で厳しく規制された環境のため、AIの広範な採用は遅れてきましたが、特定の機能では大きな進歩が見られました。最も目立つ証拠は、AIを搭載したチャットボットやバーチャルアシスタントが24時間体制でサポートを提供し、一般的なロジスティックに関する質問に回答することができる顧客サービスです。たとえば、2018年の立ち上げ以来、 バンク・オブ・アメリカのAIを搭載したチャットボット「エリカ」 は、4200万人以上のクライアントから8億回以上の問い合わせに応えており、120億回以上のパーソナライズされた洞察とガイダンスを提供しています。

皮肉にも、機密性の高い業界でのセキュリティに関する懸念が残っているにもかかわらず、AI/GenAIは不正検出の分野で純粋にプラスの影響を及ぼしています。 金融における不正は慢性的な問題 であり、2029年までに金融業界に480億ドルの損失をもたらすと予測されています。AIアルゴリズムは、不正行為の兆候となる可能性のある異常を特定するために巨大なデータセットを分析し、セキュリティチームは、しきい値を超えた場合に介入をトリガーする、疑わしい活動のしきい値を設定できます。GenAIはまた、データ入力、整理などのルーティンワークを自動化し、ローンの承認、デフォルトなどの、人間の分析が深く必要な決定を行うためのチームの時間を解放することができます。

フォーカスオン：銀行業界

2021年、 PNC は、企業の歴史的なデータから学習し、将来のキャッシュフローを予測するためのローリング予測を生成するAIと機械学習（ML）を使用するキャッシュ管理アプリケーション「PINACLE」を立ち上げました。AIは、持続可能性に焦点を当てた投資家を支援するのにも役立ちます。 モルガンスタンレー は、AIの分析機能が「ESGパフォーマンスの強い企業を特定し、リスクを軽減し、持続可能性の目標に沿ったポートフォリオを形成するのに役立つ」と述べています。

2025年の基調を設定する

企業には、AI/GenAIを使用して運用を最適化するための、かつてない機会があります。しかし、そのような変革には、規律が必要です。来年に向けて、リーダーシップは、（1）変化はチームスポーツである、（2）新しいテクノロジーのROIは特定のビジネス成果に結び付けられる必要があり、（3）方向性のないスピードは混乱を生み出すことを明確にする必要があります。ハイプを無視し、意味のある影響に焦点を当てると、組織はこの新しいイノベーションの時代に持続可能な成功を達成する準備が整うでしょう。