あらゆる業界の組織が、自社の運営方法と成長方法を再構築するために、人工知能の可能性に多額の投資を行っています。経営幹部の 80% 近くが、AI が 2030 年までに収益に大きく貢献すると予想していますが、その収益がどこから得られるのかを知っている企業は 24% のみです。
これは認識のギャップではありません。それは建築上のギャップです。
すでに AI の価値を認識している企業は、パイロットや概念実証を通じてその価値を発見することを待っていません。彼らは、仕事の設計方法、人間とデジタル ワーカーがどのように連携するか、生産性の節約をどのように再投資するかについて慎重な選択を行って設計しています。
あらゆる主要業界の企業とのコラボレーションには明らかなギャップがあります。
一部の組織は、既存のワークフローに AI を追加し、限界的な生産性を獲得しています。価値の創造方法を再設計し、競合他社が真似できない成長軌道を構築している企業もいます。
2030 年までに、これは短期的なポジショニング上の利点だけではなくなるでしょう。それによって誰が事業を継続するかが決まります。その違いは、AI ファーストの企業を他の企業と区別する 3 つのアーキテクチャの選択に帰着します。
機能を増やすだけではなく、仕事そのものを再設計する
ほとんどの AI 導入は、組織が根本的に壊れたプロセスを自動化しているために失敗します。彼らは非効率な業務をより効率的にしているのに、なぜ変化が起こらないのか不思議に思っています。
AI ファーストの企業はさまざまな質問から始めます。これを従来の制約なしで今日設計した場合、望ましい結果はどのようなものになるでしょうか?そして、人間の判断と AI の能力のどの組み合わせがその結果を最もよく達成するのでしょうか?
ネスレは、100 年以上の歴史を持つグローバル企業の好例です。企業は単に既存のシステムに AI 機能を追加しているだけではありません。彼らは、汎用モデルでは決してできない方法で製品エコシステム、サプライチェーン、消費者関係全体を理解する AI 主導のエンタープライズ アーキテクチャを構築しています。目標は段階的な改善ではなく、従業員や顧客にとってよりパーソナライズされたエクスペリエンスを創出しながら、優れた製品をより迅速に提供できるようにすることです。
リヤド航空はビジネスの対極、つまり従来の制約のないスタートアップを代表しています。しかし、原則は同じです。航空会社は、運航、従業員、顧客を単一のインテリジェント システムに接続する統合アーキテクチャを使用して、初日から AI 主導の運航を構築しています。
両者が共有する洞察は、デジタル バックボーンは単なるインフラストラクチャではないということです。これは、人間と AI が統合された機能として動作できるようにする意図的なアーキテクチャであり、時間の経過とともに複雑な適応性を生み出します。
モデルへのアクセスと独自のインテリジェンスの構築
2030 年までに、誰もが強力な AI モデルにアクセスできるようになります。勝者は、どのサードパーティ AI よりも自社のビジネスをよく理解する、パーソナライズされた AI を手に入れることになります。
ロレアルが AI を使用して研究開発を加速しているだけではありません。彼らは、独自の公式データ、科学研究、持続可能性要件に基づいてトレーニングされたカスタム AI ベースのモデルを構築しています。これらのモデルは、競合他社が再現できない機能を科学者に提供し、他のモデルでは存在しない新しい科学の可能性を可能にします。
最近の調査では、経営幹部の半数以上が、特に AI モデルの高度化によって競争上の優位性がもたらされると予想しています。洗練さは、独自のデータ、特定の課題に合わせて調整されたカスタム モデル、継続的な学習ループからもたらされます。組織にはマルチモデルのポートフォリオが必要です。独自のものもあれば、ライセンスを取得したものもあり、すべてが市場と同じくらい急速に進化するアーキテクチャに統合されています。
最も価値のある企業は、最も多くのデータを保有する企業ではありません。彼らはデータを AI ベースの意思決定に大規模に変換します。これは、インテリジェンスの競合他社が、より優れたモデルにライセンスを供与するだけでは真似できないものです。
効率の向上だけでなく、エンジニアの成長ループも実現
ほとんどの AI 戦略は生産性を目標にしているために失敗します。
経営陣は、AI によって 2030 年までに生産性が 42% 向上すると予想しています。しかし、これらの利点をコスト削減のせいにするのは、機会を根本的に誤解していることになります。 AI ファーストの企業は、効率性の向上を新しい製品、サービス、市場に再投資することで生産性を高めます。
このパターンは次のように機能します。AI を活用した効率化により、資本と人材が解放されます。これにより、新しい市場におけるイノベーションに資金を提供することができます。新しい市場は新しいデータを生成します。新しいデータはより優れた AI をトレーニングします。 AI が向上すると効率が向上します。ループが加速していきます。
ロレアルの科学者が取り組んでいるのは、配合のスピードを上げているだけではありません。このスピードにより、以前は経済的に実現不可能であった持続可能な原料の探索が可能になります。ネスレはサプライチェーンを最適化するだけでなく、これらの利点を活用して直接的な消費者関係を構築し、人々が自社製品と接する方法を変革しています。リヤド航空は単に新しい航空会社を設立するだけではありません。彼らは、航空業界の次の 10 年を決定づける 50 年間の遺産を一度に消去しようとしています。
これにより、指数関数的な発散が生じます。後発企業は利益を最適化する一方、リーダー企業は新市場への参入を加速することで複雑な能力を構築します。 2030 年までに、その差は生産性の観点からは測定できなくなるでしょう。これは、まったく異なるビジネス モデルによって測定できます。
誰が勝つかを決定する質問
次の成長時代は予測できません。デザインさせていただきます。リーダーは今、3 つの不快な質問に答えなければなりません。
AI ファーストの原則に従って業務を再設計するとしたら、何を完全に停止する必要があるでしょうか?重要なのは、何をより速く行うかではなく、何を取り除くかということです。ほとんどの組織は、ワークフローの 30 ～ 40% が AI によって取り除かれる制約を補うためだけに存在していることに気づいています。ただし、除去するには容器の最適化が必要です。競合他社が真似できない、独自のインテリジェンスを構築できるものは何ですか?どの AI のライセンスを取得できるかではなく、競合他社が追いつくのに 10 年かかるほど、ビジネスと深く連携した、組織独自の人間の専門知識に基づいて構築された、どの AI を設計できるでしょうか?生産性の向上に投資していますか、それとも成長ループに再投資していますか?コスト削減には限界がありますが、成長ループは指数関数的です。あなたの戦略はどれですか?
2030 年までにこれらの質問に答えることができる企業は、生産性が向上するだけではありません。彼らは競合他社が存在を知らなかった市場で事業を展開し、競合他社が構築できなかった機能や、競合他社が提供できないビジネスモデルを提供することになります。
本当のリスクは、AI の動きが速すぎることではありません。競合他社がゲームを完全に再設計しているのに、エンジニアリングが遅すぎます。
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