働き方の未来：AIと自動化が職種とビジネスモデルを再定義する方法

私たちの専門的な実践において、AIとその職種やビジネスモデルへの影響について、2つの極端な意見に遭遇しました。一方は、失業率の増加と人工知能の進化によって仕事が奪われることを心配しています。他方は、AIが大きな変化をもたらさないと考え、バブルに終わるだろうと考えています。

64%のCIOがビジネス運営を高めるためにAIを利用することを期待していることを考えると、AIの強みと限界を理解することは特に重要です。人工知能は本当に新しいビジネスモデルを導入できるのでしょうか、それともこれらの期待は偏見に基づいているのでしょうか。

いつも通り、真実の答えはその中間にあるのです。

すべての技術革命は職種や職場のルーティンの変化に続きました。AIの進化は急速に職場を変え、社会的変化をもたらすことを約束しました。結果として、AIは予想どおりに社会に影響を与えませんでしたが、社会はAIに影響を与えることができます。

LLMの開発の減速と、AIの「妄想」の継続的な報告は、現在のAIシステムが完璧ではなく、期待どおりの結果をもたらさないことを明らかにしています。問題は人工知能そのものではなく、人工知能周りのヒYPEにあるのです。開発者は、既存の機能を改善するのではなく、次の目標を目指すようになりました。結果として、多くの潜在的な問題が未解決のままとなり、GoogleのBard AIが事実の誤りを犯したために100億ドルの株価下落のような問題が発生しました。

これらの結果は、AIが基本的なタスクを実行するために制御と監視が必要であることを示しています。多くの職種では、AIが欠如している深い洞察、批判的思考、柔軟性が必要です。これはすぐに変わることはありません。

元OpenAIのAGI準備グループの責任者は、AIの真の効率は、ビジネス、政府、業界の声、専門家、市民の間の強力な対話の結果であると述べています。現在、この対話はまだ始まっていませんが、関係するすべての人の全面的な参加が必要です。

ビジネスモデルにおけるAI：現在の価値を探る

AI駆動のビジネスモデルの時代がすぐに到来するわけではありませんが、人工知能は企業が運営し、ワークフローを管理する方法に大きな影響を与えています。

一般に、すべては企業の3つの支柱に帰着します：

1. データ分析

私たちがより接続されているほど、より多くのデータが到来します。これは特に企業に当てはまります。ビジネスジャーニーは毎年大量のデータ、文書、ペーパー、スクリーンショットを生成します。これらのビットはすべて巨大な価値を提供しますが、まずそれらを見つける必要があります。人間の専門家がこれらのデータを探し出し、整理するには数ヶ月、あるいは数年かかるでしょう。しかし、人工知能にとっては、数日、あるいは数秒の問題です。大量のデータに深く掘り下げ、整理し、構造化されていないデータを含め、AIは重要な情報を従業員、意思決定者、幹部と接続し、データのボトルネックを解消し、各レベルでより鋭い意思決定を可能にします。AIにより、企業の歴史と全体像がより明確になり、ビジネスリーダーがどこにいるのか、どこに行く必要があるのかをよりよく理解できるようになります。

2. カスタマーインタラクションのパーソナライゼーション

米国の顧客体験の品質が史上最低水準に達したことを考えると、応答時間を短縮し、パーソナライズされたインタラクションを可能にし、クライアントの懸念に対処することは企業にとって非常に重要です。ただし、これらの目標を達成するには、顧客のデータをすべて収集する必要があります。デモグラフィック、購入履歴、ブランドとのやり取りの頻度など、多くの要因があります。このようなタスクは、コールセンターまたはサポートチームでは処理しきれないものですが、AIアシスタントにとっては日常的な作業です。AI駆動のプラットフォームと人間の従業員が協力して、個々のクライアントの履歴を瞬時に調査し、特定のニーズに応えることで、優れた顧客サービスを提供できます。このアプローチにより、クライアントがブランドから求めるパーソナライゼーションと共感のレベルを提供し、ベンダーとの関係を強化し、ロイヤルティを育みます。

3. リスクマネジメント

リスクマネジメントは企業にとって恒久的な痛みです。ビジネス環境がより激化するほど、経営陣は財務的および評判上のリスクを適切に評価するために、より多くのシナリオを評価する必要があります。いくつかの評価は批判的思考と経験に基づいていますが、他の評価は歴史的なデータを分析してパターンを明らかにする必要があります。後者の場合、人工知能は異常検出、パターン検出、疑わしい行動の検出などで大きな助けとなります。これらの機能により、管理者、分析者、経営陣の負担が軽減され、脅威を事前に発見し、対応策を講じることができます。

ビジネスモデルの将来：さらに詳しく

考慮すべき最も重要な点の1つは、AI駆動のビジネスモデルの種類は、人工知能の完全な価値が発見されるまで未定義のままであるということです。ビジネスリーダーがまだAIのROIを計算することについて躊躇していることを考えると、探索と研究が必要です。

AIの採用は小さな変化ではありません。完全に新しいワークフローを導入します。したがって、ビジネスリーダーはそのワークフローを理解し、KPIを特定し、以前のルーティンとどのように異なるかを判断し、分析に基づいて変革的価値を導き出す必要があります。

たとえば、多くの場合、AIは企業プロセスを改善するだけでなく、新しいプロセスを作成し、望ましい結果を達成することを可能にします。しかし、これらの結果の価値を最大化し、新しいモデルを構築する基盤を確立するには、企業にはプロセス、テクノロジー、そしてそれを使用する人々の3つの不可欠なコンポーネントが必要です。