インテリジェント時代において競争力を維持するには、企業は探索的なAIプロジェクトの段階を超え、拡張可能な全社規模のAI戦略を完全に実装しなければなりません。
AIが役割を再構築する中で、従業員の再教育とスキルアップは不可欠であり、人材育成と継続的な学習が長期的な成功の中核となります。
AIの導入に支えられた業務プロセスやビジネスモデルの急速な変革は、ますます技術主導になる環境において、コスト削減、イノベーション、持続的な成長を可能にするでしょう。
2023年から2年が経過した今、生成AI（GenAI）にとって「飛躍の年」となる中、組織とその経営者は重大な岐路に立っています。インテリジェント時代を生き抜き、最終的に成長を遂げるためには、迅速な行動が不可欠です。
インテリジェント時代への参加が長期的な成功に不可欠になるというのが、一般的な見解です。MIT Technology Review Insightsの調査によると、調査対象の組織の95%がすでにAIを利用しており、ほぼすべて（99%）が今後も利用する見通しです。アクセンチュアの調査によると、C-suiteの経営層の92%が、生成AIは組織を大規模かつ迅速に再構築するために必要であると認識しています。
しかし、このますます技術主導となる未来は、企業とその経営者に新たな、そして拡大した検討事項をもたらします。組織を前進させるにあたっては、AIの導入に早急に注力し、その後に人材、再教育、事業変革へと広げていく必要があります。
技術の導入
AI戦略を持たない企業はすでに遅れを取っており、多くの企業がパイロット段階で足踏みするリスクがあります。Everest Groupのピーター・ベンダー＝サミュエル氏によると、GenAIの概念実証パイロットの約90%が、近い将来において本番環境へ移行することはないと見られています。今こそ企業が革新を続けながら戦略を実行すべき時です。さもなければ、インテリジェント時代において深刻な不利な立場に置かれることになるでしょう。
利用可能なGenAIソリューションの種類を区別することが重要です。例えば、個人向けのAI生産性アシスタントは、従業員がGenAIに慣れ、小規模に個人の生産性を高めるための優れたツールです。しかし、インテリジェント時代において、企業のAI戦略をチャットボット中心にすることはできません。組織全体での成果には、部門の壁を越えて機能する、より高度なAI技術が求められます。例えば、企業向けグレードのAIエージェントや、現在提供と導入が加速している エージェント型プロセスオートメーションなどです。
南米のエネルギー企業は、AIの早期導入企業として、この技術が社内プロセスを再構築し、持続可能なエネルギーへの移行を促進する可能性を見出しました。同社はまず税務部門でAI戦略を実行し、わずか3週間で1億2,000万ドルのコスト削減を実現しました。これにより、再生可能エネルギー開発への投資に資金を振り向けることができました。同社は、追加の削減を実現するため、他の部門や機能においても引き続き革新を進めています。
職務への影響と再教育
仕事とそれを遂行するために必要なスキルは、インテリジェント時代において変化するでしょう。2023年の世界経済フォーラム「仕事の未来レポート」の調査対象者の50%は、AIが雇用の増加をもたらすと予想している一方、25%は雇用の喪失につながると予想しています。仕事が創出されるか失われるかは、主として組織の意思決定に左右されます。経営者はエージェント型プロセスオートメーションなどの技術を活用して前進の道筋を定め、また従業員を再教育し、事業ニーズに応じて再配置する必要があります。世界経済フォーラムとPwCによる調査では、世界の労働力の再教育とスキルアップへの投資により、2030年までにGDPを押し上げる可能性があることが示唆されています（6兆5,000億ドル）。
最近のアクセンチュアの調査は、多くの組織がこれらの意思決定を進める準備が、どの程度整っているか、むしろ整っていないかを明らかにしています。調査対象のC-suite経営層の90%は、GenAIを考慮するには、再教育戦略の大幅な調整または全面的な変革が必要だと述べています。実際、インテリジェント・オペレーションの取り組みの初期段階にある企業の82%は、人材再構築戦略を持っていません。組織は、GenAIを通じて従業員体験を向上させ、従業員に専門的な機会を創出し、インテリジェント時代の中心に人を位置付けるために、より多くのことを、より良く行う必要があるでしょう。
例えば、ある多国籍の電子機器企業は、最近の技術進歩に対応するため、市民開発プログラムを開始しました。従業員に技術スキルの構築を訓練することで、組織の将来への備えを強化しています。同社はこの取り組みを、厳格な3日間の研修プログラムで開始し、組織全体へ展開範囲を広げる計画です。
別のコンサルティングおよびテクノロジー企業は、包括的な研修プログラムを開発しました。参加者が技術、対人、自動化のスキルを習得し、求職市場で際立つことを支援するものです。このプログラムは5年間で4,000人以上の受講者を集め、85人以上の専門家を育成しました。修了者の就職率は100%で、そのうち50%は同社自身が採用しました。
急速な変革
組織がAIを導入し、従業員の育成を優先したら、次は仕事そのものを見直す時です。インテリジェント時代において顧客の利益のために、この技術を最大限に活用するには、ビジネスモデルをどのように進化させればよいのでしょうか。コスト削減と時間の節約をさらに推進し、既存のサービスを強化し、あるいは新たなソリューションを可能にするために、企業のAI戦略をどのように洗練または拡大できるでしょうか。
例えば、多国籍の鉱業組織について考えてみましょう。同社は、今後到来する購入量の急増に備える必要がありました。業務を効率化し、チームの過負荷や燃え尽き症候群を防ぐため、同社はAIを使用して従業員の行動を分析し、パターンや傾向を特定しました。このプロセスから生まれた効率化と自動化により、12万時間以上と年間500万ドルを節約し、事業が拡大する中で従業員が成功できる態勢を整えました。
また別の例では、資産運用会社が、GenAIと自動化を活用して、金融専門家の事務作業の負担を軽減することを目指しました。年間約60件のプロセスと8万8,000件の取引を自動化することで、同社は金融専門家が事業の成長と顧客との関係構築に時間を集中できるようにしました。
これらの現実の事例は、インテリジェント時代においてビジネスがどのように変革するかについての初期の姿を示しています。こうした事例は、2年間という期間で複数の業界においていかに急速に変化が起きたかを浮き彫りにしています。さらに、これらの事例には共通点もあります。それは、人間の可能性の価値です。
行動を起こさない組織は、事業者や競合他社が成長と発展のために絶えず迅速に革新を続ける中、ますます取り残されていくでしょう。インテリジェント時代において企業が今行うことが、その未来を決めます。
