4つのAIのVsを活用した成功的な統合

競争上の優位性を獲得しようと、多くの組織は近年、人工知能（AI）を導入しようとしました。しかし、多くの場合、結果は期待外れで、AIプロジェクトの80％以上が失敗していると推定されます。しかし、AIが失敗したのは、技術が未熟だったからではありません。失敗したのは、企業がAIを単なるテクノロジープロジェクトとして扱ったからです。

最初のAIイニシアチブは、主にITまたはデータチームによって推進されました。これらの初期プロジェクトは、テクノロジー中心で、広範な企業戦略から切り離されていました。しかし、AIは他のテクノロジーとは異なり、人々の働き方、価値の提供、組織の動きに影響を与えるため、企業戦略に密接に結びつける必要があります。

その最初の波は確実に過ぎ去りました。現在の質問は、AIを使用するかどうかではなく、どのようにして実際の影響を与えるかです。AIはもう単なる実験対象ではありません。AIはすでにここにあり、急速に進化し、企業がAIを活用する方法を知っている企業には既に影響を与えています。

市場の不確実性、予算の削減、顧客の期待の高まりなど、多くの課題に直面しているリーダーは、組織の考え方、運営、成長にAIを組み込むための実用的なガイドから利益を得ることができます。4つのVsフレームワーク（ビジョン、価値、粘度、速度）を使用すると、実験から実行への移行が可能になります。

ビジョン：ビジネスの中にAIを埋め込む、横に置くではない

AIは、しばしばサイドプロジェクトとして扱われます。しかし、AIが実際に機能するためには、ビジネス戦略の中に組み込まれる必要があります。

これは「AI戦略」を構築することではありません。AIの取り組みが企業の戦略に明確に貢献することを確認することです。AIを目的地ではなく、手段として考えることで、投資と実際の成果を結び付けることが容易になります。

電気のようなものです。電気についていつも考えることはありませんが、ほとんどのことを電気で行います。AIも同様です。AIの統合は、新しいイニシアチブを立ち上げること以上のものです。将来、成功する組織は、AIを仕事のやり方にシームレスに組み込むでしょう。

開始方法：AIを戦略的焦点領域に直接統合し、別々のイニシアチブとして管理しないでください。企業のガバナンス、リソース配分、測定フレームワークがAIの役割を核心的なエナブラーとして反映する場合、整合は自然に生じます。

価値：人々と組織が価値を創造する方法を再定義する

価値については、2つの側面があります。まず、顧客：あなたから何を価値があると考えているのか？また、AIはそれをどのように保護、拡大、または再構築することができるのか？AIは、以前は堅牢な競争上の優位性と考えられていたものを急速に解体しています。成功した組織は、AIを使用して、顧客の急速に変化する期待をスピードと精度で満たすことで、優先的な選択肢のままであることを保証するでしょう。

次に、従業員の側面：ほとんどの人は、毎日行うタスクによって自分の価値を定義します。AIがそれらのタスクを取り除き始めると、不安定に感じることがあります。人々は、「私はどこに属するのか？」と疑問に思うでしょう。完全に47％の労働者は、2025年5月の研究で、AIが現在の仕事を脅かす可能性があると心配していることを表明しました。

ここで、リーダーがチームを支援する必要があります。目標は、同じタスクをより迅速に実行することではなく、組織をそのビジョンに近づけることです。そのためには、役割を書き直し、インセンティブを変更し、成功の定義を再考する必要があります。しかし、価値があります。人々が何か大きいものの一部であると感じるとき、彼らは異なる方法で現れます。

開始方法：AIの「チームメイト」用に、人間の役割と同様の職務記述を書きます。所有物、成功の測定方法、および人間の同僚を支援する方法を定義します。この明確さにより、チームは置き換えられるという恐怖から、異なる方法で働く機会に向けて進むことができます。

粘度：ピーナッツバターのようにではなく、水のように

すべての組織には、変化がどれだけスムーズに流れるかという粘度があります。企業の中には、変化がスムーズに流れる「水」のような企業もあり、変化が困難な「ピーナッツバター」のような企業もあります。

AIは急速に進化しています。企業が追いつくために、官僚主義や習慣に阻まれることはできません。没落コストは、最も大きな障害の1つです。人々は、時間やエネルギーを投資したため、古いやり方を続けようとします。粘度を減らすには、リーダーが過去を放棄し、新しいやり方を受け入れるためのスペースとインセンティブを作成する必要があります。AIが進化するスピードを考えると、成功した組織は、関連するままであるために、前例のないスピードで適応する必要があることを認識するでしょう。

開始方法：インセンティブ構造を再検討して、伝統よりも適応性を促進します。新しいやり方を取り入れることに基づいて報奨を構築します。過去の考え方を捨て、より賢いアプローチを選択する個人やチームを認めます。

速度：AIを完璧な機械ではなく、有望なチームメイトとして扱う

最後のVは、速度についてです。AIが週ごとに進化しているため、迅速に動く能力は交渉できないものです。ただし、多くの企業は、AIが最初から完璧であることを期待しています。そうでない場合は、AIを放棄します。

これは、新入社員が最初の日にすべてを完璧にやることを期待するのと同じです。そうはなりません。新入社員は、コンテキスト、サポート、コーチングがあれば、賢く、有能で、献身的です。AIも同じです。AIイニシアチブから得られる長期的な価値は、チームメンバーが継続的な改善に取り組む意欲と直接関連しています。

完璧性を待つのではなく、リスクが小さく、学びが大きい内部ユースケースから始めるべきです。

開始方法：「失敗が安全」なゾーンを指定します。コストは低いですが、学びの潜在性は高い内部ユースケース。会議のまとめ、ポリシーの参照、アイデアの初期段階の生成は、チームが拡大する前に信頼を築くための一般的なエントリーポイントです。

将来は埋め込まれている

ここでは、重要な心構えの変化があります。1つの話がすべてを語っています。1960年代、ケネディ大統領がNASAを訪問したとき、清掃員に「あなたの仕事は何ですか？」と聞いたという話があります。大統領は、「大統領先生、私は月に人を送るのを手伝っています」と答えたという話です。組織が目指すべきは、こうした整合性です。最前線の労働者であれ、AIツールであれ、すべての人が共通の目的に向けて働いているはずです。

しかし、そこに到達するまでの道のりは、整然としないものになるでしょう。AIは急速に進化しています。私たちを取り巻く世界も同様です。1日は興奮し、次の日は不安を感じることもあります。そうした緊張は現実であり、正常です。ペンシルバニア大学のAI教授イーサン・モリックは、「あなたがAIについて3晩眠ることができないまでは、本当にAIを理解していない」と述べています。

真実は、すべての人が同時にこれを理解しようとしているということです。完全なロードマップはありません。重要なのは、明確さ、意図、学習意欲で現れることです。そうすることで、変革が起こります。

4つのVsフレームワークが、その変化をもたらします。企業がAIを企業のビジョンの実現に結び付け、価値を定義し、内部の粘度を下げ、速度で動くための筋肉を構築するとき、企業は変化をもたらします。テクノロジーは準備できています。時機は今です。息を吸い、不快感を受け入れ、働き始めましょう。