ビジネスの世界で最も革新的で人気のある技術を考えるとき、人工知能を主要なツールの一つとして考えないわけにはいきません。 これは偶然ではありません。マッキンゼーが実施した「2024年初頭のAIの状況：ジェネレーティブAIの採用急増と価値創出の開始」という調査によると、72％の企業がすでにAIを利用しています。 熱意は主に、自動化によって繰り返し作業を排除できる可能性によって促進され、専門家の時間を最適化し、より価値のある重要な活動に活用できるようになり、コストを削減し効率を向上させる。
この熱狂は、まだこの技術を採用していない管理者が不利に感じることにつながる可能性があります。 競争の激しい市場では、組織が目立ち成功を収めるために革新的な解決策を追求することが一般的です。 しかし、新しい技術を導入する前に、経営者が戦略的に考えることが重要であり、単なる革新の外観を追求する軽率な決定を避ける必要があります。 これらのソリューションの受け入れが実際のビジネスのニーズと一致していることを保証し、それらが実際に成長を促進する方法を理解する必要があります。
養子縁組は慎重に検討されるべきであり、日常の仕事におけるいかなる変更も、プロセス、組織構造、文化に変化をもたらし、それには時間とリソースの両方が必要です。
意思決定を支援するために、MITの研究者であるアレクサンドル・ナシメントのような専門家は、ビジネスのためのAI計画の策定において重要となる可能性のある研究を提示しています。 例として、彼が作成したAI2M（人工知能導入意欲モデル）があります。このモデルは、AIの導入意欲に影響を与える5つの主要な要因を考慮しています。促進条件は、ユーザーがAIを使用するために必要なリソースを持っていると信じているかどうかを評価します。パフォーマンス期待は、AIが仕事のパフォーマンスを向上させると信じているかどうかを測定します。努力期待は、AIを学び使用することの難しさに対するユーザーの認識を反映します。自己効力感は、AIを使う能力に対するユーザーの自信です。社会的影響は、他者からのAI採用に対する圧力を評価します。
より一般的な観点から、これらの意思決定者は次のシナリオを考慮すべきです：自分が直面している問題は何か、そしてAIがどのようにそれを解決するのに役立つかです。逆のアプローチ、つまりどこでどのように適用されるかを考慮せずにAIの導入を決定することは避けるべきです。 これらの疑問は、AIの統合に対して否定的な見解を示すことを意図したものではありません。なぜなら、AIが作業プロセスにどれほど利益をもたらすかは明らかだからです。 代わりに、目的はAIを魔法の解決策としてではなく、ツールとして見るべきだということを強調することであり、多くの場合、メディアの頻繁な注目によって生じる熱狂や話題のように見えるものではありません。 このように、組織はAIの利点を最大化し、効果的な変革を確実にすることができます。
