「AI-Ready」は最も誤解されているクラウド用語に

「AI-Ready」は、過去1年間にレビューしたすべてのベンダーデッキとボードアジェンダに含まれています。このフレーズは至る所にあります。何を意味するのかはもはや明確ではありません。

CFOが「AI-Ready」と言ったとき、彼らは予算が承認されたことを意味します。CIOが言ったとき、彼ら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、彼らは作業の範囲を意味します。取締役が言ったとき、彼らは防御的な姿勢を意味します。同じ2つの単語。4つの会話。

結果は予測可能です。会社は自分たちに最も都合の良い定義に基づいて「AI-Ready」を宣言し、その後、予想外の理由で生産環境でのパイロットが失敗するのを見ています。なぜなら、誰もが同じ問題を解決しようとしていないからです。

問題はフレーズそのものではなく、その下にある理解にある。そして、それを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、ほとんどの会社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

ほとんどの人は、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する。つまり、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コントロールが稼働し、Chief AI Officerが雇用されていることを意味します。

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では、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させています。

これは実際の変化であり、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。むしろ、より目立つようになります。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。ほとんどの会社はそれを始めていません。

欠けているレイヤー：ハーネス

こ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、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の出力が一致するようにするための足場です。

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。ビジネスへの整合は、構築する問題であり、あなただけが解決できます。ほとんどの会社はまだ始めていません。成熟したプラットフォームの上にAIを展開し、デフォルトが整合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、機能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。人間のギャップがです。

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。気づいたときには、古い方法で行っていたことを実現していました。線ごとに、20年間使ってきたのと同じ筋肉メモリーで。

私はこの分野で毎日働いています。最高のツールにアクセスでき、いつ、どのように使用するかを深く理解し、自分の仕事でAIを最大化する強い個人的なインセンティブを持っています。にもかかわらず、私は古い方法で行っていたことを実現していました。プラットフォームレベルで準備ができていたら、準備はできていただろう。ハーネスレベルで準備ができていたら、準備はできていただろう。しかし、準備は実際に発生する場所ではありません。何が可能かと何が達成されるかとのギャップにあります。個人ごとに、タスクごとに、週に何千回も繰り返されます。

こ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のではありません。20～65年の筋肉メモリーがプロジェクト計画で再配線されないのです。

一度それを受け入れると、「AI-Ready」の枠組みは間違っているように見えます。

「AI-Ready」はゴールラインではない

「Ready」という言葉は、ゴールラインを意味しますが、実際にはゴールラインはありません。AI-Readyに見える会社は、次のランプの下に立っています。見えていない会社は、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。

これが「私たちはAI-Readyですか?」が間違った質問である理由です。準備ができた状態を意味しますが、実際には達成する状態ではありません。次の準備のチャンクが何であり、誰がそれを達成する責任があるかを尋ねる方が実用的です。AI-Readyを目的地として予算を割り当てるのではなく、ゾウの次の口fulに予算を割り当て、次に次の口fulに予算を割り当てます。ほとんどの会社にとって、次の口fulは個人のレベルで行われます。そこに誰も準備していない作業が実際に存在します。

すべての従業員が現在AIチームを管理している

あなたのビジネスの中のすべての個人貢献者は、20人の専門家の異種チームを管理することが期待されています。彼らは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。役割に関係なく、シニアリティに関係なく、会社内のすべての人がチームを管理しています。彼らはそれを求めていませんでした。彼らはそれに対してトレーニングを受けていませんでした。彼らの出力の質は、それをどのように管理するかによって決まります。

これが準備が実際に必要とするものです。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、新しいツールがトップダウンで導入されます。ここで起こっているのは別のものです。すべての人が、トレーニングを受けていない分野を跨いだ出力の委任、評価、再検討を学ぶ必要があります。手続きではありません。ジョブの再定義であり、プレイブックなしで、すべてのレベルで発生しています。

それを何と呼ぶかは重要ではありません。フルエンシブ、練習、指揮。重要なのは、そこが作業があるということです。ほとんどの会社はまだそれに名前を付けておらず、計画もありません。

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止めましょう。実際に存在する場所、個人のレベルで測定し始めましょう。組織をプラットフォームではなく、筋肉に基づいて設計しましょう。

3つのことが続きます。準備度の次のチャンクが何であり、誰がそれを所有するかを尋ねるのを止めましょう。プラットフォームの能力と同じ緊急性で人間の能力に投資しましょう。ほとんどの取締役会は、その比率を1桁のオーダーで逆転させています。AIスペシャリストの異種チームを管理する能力に基づいて雇用し、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」は間違ったフレーズではありません。クラウドで最も誤解されているフレーズです。誤解は、会社に実際のコストを払わせています。正しく行う会社は、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。実際に、人々が何を手にするかを再配線した会社です。