「AI-Ready」が最も誤用されているフレーズになった理由

「AI-Ready」は、過去1年間にレビューしたすべてのベンダー資料や取締役会議議題に含まれています。このフレーズはどこでも見られます。しかし、もはやその意味は明確ではありません。

CFOが「AI-Ready」と言ったとき、彼は予算が承認されたことを意味します。CIOが言ったとき、彼はプラットフォームが整備されていることを意味します。コンサルタントが言ったとき、彼は作業範囲を意味します。取締役が言ったとき、彼は防御的な姿勢を意味します。同じ2つの単語で、4つの会話が行われています。

結果は予測可能です。企業は自分たちに都合の良い定義に基づいて「AI-Ready」を宣言し、そして誰も予期しなかった理由で生産環境でパイロットが失敗するのを見ています。なぜなら、誰も同じ問題を解決しようとしていないからです。

問題はフレーズ自体ではなく、その下にある理解にある。それは修正する価値があります。なぜなら、「AI-Ready」が実際に意味するものは、ほとんどの企業が購入しているものとはほとんど関係がないからです。

プラットフォームレイヤーは成熟しているが、それがギャップではない

多くの人々は、同じ場所にたどり着きます。AI-Readyとは、技術的な姿勢を意味します。プラットフォームが整備され、アイデンティティアーキテクチャが定義され、ガバナンスが文書化され、観測可能性が導入され、FinOpsコントロールが実施され、もしかしたらChief AI Officerが雇用されているかもしれません。

これは間違っていません。これらのことは重要であり、技術的なレイヤーは劇的に進歩しています。Google Cloud Nextで、メッセージは明確でした。「パイロットの時代は終わり、エージェントの時代が始まった。」アイデンティティ、ガバナンス、観測可能性は、プラットフォーム自体に直接組み込まれています。主要なハイパースケーラーは、類似の機能を類似のスピードで収束しています。

これは本物の変化であり、深刻に受け止める価値があります。しかし、プラットフォームレイヤーが成熟するにつれて、顧客の残りの作業は消えません。消えるのではなく、より見えやすくなります。プラットフォームとあなたの人の間に、ベンダーがあなたのために構築してくれないレイヤーがあります。ほとんどの企業はそれを始めていません。

欠けているレイヤー：ハーネス

それをハーネスと呼びましょう。AIとあなたの人の間の決定論的なミドルウェア。ツールチェーンが、自律システムがあなたの仕様、ガイドレール、目標から逸脱することを不可能にするものです。

ソフトウェア開発では、ハーネスはモデルではありません。仕様システム、テストインフラストラクチャ、レビューゲート、デプロイメントポリシーです。ビジネスが実際に必要とするもの、一般的な「良いコード」ではなく、AIの出力を整列させるための足場です。

プラットフォームは一般的なものとして構築されました。ビジネスへの整列は構築問題であり、誰でも解決できます。ほとんどの企業はそれを始めていません。成熟したプラットフォームの上にAIを展開し、デフォルトが整列を強制することを信頼しています。デフォルトはそれを実行することができませんでした。

しかし、動作するハーネスを持っていても、技術的なレイヤーがギャップではありません。人間のものがギャップです。

実際のボトルネック：人間の行動

先週、私は45分間、手動でメールを書きました。そのことを気づくまで。

私はこの分野で毎日働いています。最高のツールへのアクセス、いつ、どのようにそれらを使用するかについての深い理解、そして自分の仕事でAIを最大限に活用する強い個人的な動機を持っています。にもかかわらず、私は古い方法に従って、20年間使ってきたのと同じ筋肉メモリーで行を書いて、段落を書いていました。そうしている自分に気づくまで。

もし「AI-Ready」がプラットフォームレベルで生きていたなら、それは準備できているでしょう。もし「AI-Ready」がハーネスレベルで生きていたなら、それは準備できているでしょう。しかし、「AI-Ready」が実際に生きているのは、可能なことと実際に達成されることの間のギャップにある。それは、個々の人間が毎週何千回も繰り返すタスクで発生するものです。

それが誰も解決していないギャップです。テクノロジーが助けることができないわけではありません。20から65年間の筋肉メモリーがプロジェクト計画で書き換えられないからです。

それを認識するにつれて、「AI-Ready」の枠組みは間違っているように見え始めます。

「AI-Ready」はゴールではない

「Ready」はゴールを意味しますが、ゴールはありません。企業が「AI-Ready」に見えるとき、それは次のランプの下に立っています。そうでない企業は、前のランプの下に立っています。どちらも、まだ行っていない作業を見上げています。

それが「私たちはAI-Readyですか?」が間違った質問である理由です。それは準備が達成された状態として扱いますが、実際には達成された状態ではありません。達成された状態を scale up するのです。より良い質問は実際的なものです。次の準備段階は何ですか? 誰がそれを達成する責任がありますか? AI-Readyを目的地として予算を割り当てるのではなく、ゾウの次の一口を予算化し、次に次のの一口を予算化します。

ほとんどの企業にとって、次のステップは個々のレベルで行われます。そこが誰も準備していない作業が実際に存在する場所です。

すべての従業員が現在AIチームを管理している

あなたのビジネスにおけるすべての個々の貢献者は、20人の専門家からなる異種チームを管理することが期待されています。彼らはそのチームを雇用していませんし、完全には理解していません。

あなたのコピーライターには、リサーチャー、エディター、翻訳者がいます。開発者には、ジュニアエンジニアとコードレビューアーがいます。製品マネージャーには、分析者、デザイナー、顧客インタビューシンセサイザーがいます。役割、シニアリティに関係なく、会社のすべての人はチームを持っています。彼らはそれを求めていませんでした。彼らはそれを学んではいませんでした。彼らの出力の質は、それをどのように管理するかに依存しています。

これが実際に必要な準備です。ただし、それは変更管理ではありません。変更管理は手続きです。新しいワークフロー、新しいトレーニング、新しいツールが上から下への流れで導入されます。ここで起こっているのは別のものです。すべての人が、自分でトレーニングを受けたことのない分野で、仕事を委託し、評価し、AIの出力を再検討することを学ぶ必要があります。そうではありません。そうは簡単ではありません。そうは手順ではありません。そうは仕事の再定義です。誰もがプレイブックを持っていません。

それを何と呼ぶかは重要ではありません。フルエンシ、練習、指揮。重要なのは、その作業を認識することです。ほとんどの企業はまだその作業に名前を付けておらず、計画も持っていません。

準備度の測定方法を再考する

準備度をチェックリストとして測定するのをやめましょう。準備度が実際に存在する個々のレベルで測定し、組織を筋肉ではなくプラットフォームの周りに設計しましょう。

3つのことが続きます。準備度をチェックリストとして測定するのをやめましょう。次の準備度のチャンクは何ですか? 誰がそれを所有していますか? 人間の能力への投資を、プラットフォームの能力への投資と同じ緊急性で行いましょう。ほとんどの取締役会は、その比率を10倍以上逆転させています。AIスペシャリストのチームを管理する能力を基準にして、採用し、報酬を与えましょう。なぜなら、それが新しい底線だからです。

「AI-Ready」は誤ったフレーズではありません。最も誤解されているフレーズです。クラウドにおける最も誤解されているフレーズです。誤解は、企業に多くのコストを払わせています。正しい会社は、最も多くのプラットフォームを持っている会社ではありません。人々が実際に手を伸ばしているものを再配線した会社です。