インテリジェンスのコストは低下している：企業はどのようにして競争することができるか？

$15.7 Trillion.

これは、日本、ドイツ、インド、イギリスの年間総生産の合計以上の金額です。驚くことではないですが、PwCは、AIが2030年までに世界経済に貢献することができる金額を推定しています。インテリジェンスのコストがこれまでに低下してきたことは、秘密ではありません。実際、2020年には、企業の3分の1が、AIのコストが20%以上低下したと報告しています。

1965年、ゴードン・ムーアは、チップ上のトランジスターの数が2年ごとに2倍になることを予測しました。これにより、コンピューティングパワー、データストレージ、アルゴリズムの効率が向上することができました。クラウドとペイ・アズ・ユー・ゴー・モデルが普及したことで、小規模な組織でも、高度なコンピューティングインフラストラクチャを低コストで利用できるようになりました。これにより、大規模な前払い投資の必要性がなくなり、小規模な組織でも大規模な組織と同等の立場で競争できるようになりました。

データの爆発的な増加も、インテリジェンスのコスト低下に重要な役割を果たしています。インターネットの普及とセンサーの増加により、分析可能なデータが豊富にあります。これにより、機械学習アルゴリズムを大規模なデータセットでトレーニングすることができ、精度とパフォーマンスが向上しました。さらに、オープンソース運動により、開発者が無料で大規模なデータセットを利用できるようになり、インテリジェントなシステムを開発するための障壁が低下しました。アルゴリズムの効率性の向上も、インテリジェンスのコスト低下に貢献しています。研究者は、新しい機械学習アルゴリズムのトレーニングと最適化の技術を開発しました。これにより、より迅速で正確なモデルを開発できるようになり、計算リソースの必要性が低下しました。

AIとML技術が普遍的である今の時代、企業は業界全体で事業運営とイノベーションに大きな変化をもたらすことが期待されます。例えば、フィンテックでは、AgileスタートアップがAIを使用して、STP、顧客KYC、オンボーディング、財務および予算の洞察など、さまざまなサービスを提供しています。ヘルスケアでは、小規模なテクノロジー企業が、ウェアラブルからの入力に基づいて患者症状を予測し、タイムリーな救急サービスを提供することができます。

コネクテッド・エンタープライズの構築は重要

コネクテッド・エンタープライズは、従来の企業よりもインテリジェンスの低下するコストを活用することができます。理由の1つは、コネクテッド・エンタープライズがデジタル技術を使用して、顧客、従業員、サプライヤー、パートナーとリアルタイムで接続していることです。また、インフラストラクチャにクラウドファーストのアプローチを取り入れており、高いボリュームのデータを処理し、顧客行動に関する洞察を得ることができます。コネクテッド・エンタープライズのほとんどは、3つの主要な柱に基づいて構築されています。

人間の可能性の拡大：コネクテッド・エンタープライズは、イノベーション、敏捷性、コラボレーションの文化を擁しています。高度な自動化とエンドツーエンドのデジタル化により、従業員は繰り返しの作業から解放され、創造的な問題解決と高次の作業に集中できるようになります。実際、イノベーション文化をサポートするデジタルインフラストラクチャを構築することは、文化自体を構築することと同等の重要性があります。

バリューネットワーク：コネクテッド・エンタープライズのリーダーは、線形的なサプライチェーンが時代遅れであることを理解しており、代わりにテクノロジープロバイダー、集約者、配布者、スタートアップなどのエコシステムに投資しています。これらのエコシステムまたはバリューネットワーク内の低遅延接続により、すべての利害関係者がリアルタイムの情報ストリームにアクセスでき、意思決定を最適化し、プロセスを最適化し、製品の出荷を加速することができます。例えば、自動車保険会社が製造業者やテレマティクス企業と提携して、運転記録に基づいて保険料を決定するペイ・アズ・ユー・ドライブモデルを立ち上げたことがあります。同時に、車載テレマティクスシステムが収集した情報は、緊急対応者が事故現場を迅速に特定し、製造業者が安全性を最適化するための重要なデータを提供するのに役立ちます。

コグニティブ・オペレーション：今日の時代、イノベーションの文化は、文化を支えるデータと同等の重要性があります。コネクテッド・エンタープライズは、従来の組織よりも分散化され、柔軟性が高く、分散チームと結果重視のアプローチを取り入れています。アジャイルな開発方法、人間の介入を必要としないAI駆動のプロセス、内部の高レベルの接続性が、成功したコネクテッド・エンタープライズの特徴です。これにより、データがシステム全体にシームレスに流れ、利害関係者が重要な情報に瞬時にアクセスできますが、シロ化された運用ではボトルネックが生じることがあります。

現実世界への影響は何か

アジア、中東、アフリカの20以上の国に存在する急成長を遂げているFMCG企業は、複数の地域で地位を固めようとしていました。しかし、成長にもかかわらず、企業は新興市場の断片化された小売業界により、地域全体の販売ポテンシャルを十分に活用できていませんでした。具体的には、企業は手動プロセスへの依存度が高かったため、需要の可視性を得ることが難しく、市場シェアを増やすことができませんでした。解決策として、AIを使用して運用を自動化し、重要な運用データをマッピングするプラットフォームを使用することが初期のステップでした。次に、セールス担当者と地域マネージャー向けのダッシュボードを作成し、地理的浸透率をマッピングし、地域ギャップを特定し、有効なアウトレットカバレッジ戦略を立てることができました。数ヶ月で、企業はサイズあたりの価値が15%増加し、セールス担当者の生産性が15%向上し、ECOが50%増加しました。

同様に、パンデミックが猛威を振るっていたとき、CPG企業は、COVIDの拡散を追跡し、その情報をAIプラットフォームにフィードして、在庫切れに最も影響を受ける可能性のある小売業者を予測しました。こうした洞察とデジタルに接続された配送業者ネットワークを使用して、企業は数日で製品を補充し、競合他社の製品は棚から撤去されました。

インテリジェンスの倫理とアジリティ

これらの物語は、小規模な組織が利用可能なAIツールと才能を活用して、大規模な従来の企業が再現することが難しい影響を生み出すことができることを示しています。インテリジェンスと分析ツールへのアクセスがすべての組織に共有されている世界で、コネクテッド・エンタープライズになることが、企業が競争力を維持するために不可欠であることは明らかです。

経済的価値を生み出すことに加えて、企業が同業他社と差別化するための明確な機会は、AIの倫理的な使用にコミットすることです。これは、環境と社会の課題に取り組むためにテクノロジーを使用することを意味しますが、AIモデルが文化的に敏感で、少数派の視点に偏見がないこと、およびプライバシー規制に従って使用されることを保証することも意味します。AIが企業運営にさらに浸透するにつれて、労働力の置き換えも重要な懸念事項となりますが、リーダーは、スキルアッププログラムと効果的な変更管理を通じてこれに対処できます。