生成型人工知能（AI Gen）はすでに企業の現実となっています。 事務的な作業、例えばメモ、公式文書、報告書の作成ははるかに迅速に行われます。 しかし、AIジェンの範囲はこれらの活動を超えています。 例えば、カスタマイズされた提案書の作成、顧客対応のためのチャットボットの開発、膨大なデータの分析、繰り返し作業の自動化に利用されることがあります。 実際にビジネスに価値を付加するためには、現在の状況では、作業を加速させ品質を向上させるだけでなく、創造性と革新を促進することも必要であり、そのためには組織がプロセスや構造を変更する必要があります。
AIはさまざまなセクターでサービス革新のための柔軟なツールとなっていますが、多くの企業はまだその方向性の計画を定めておらず、採用に時間がかかっていると、最近のいくつかの調査が示しています。調査によると、従業員はこれらのツールの使用において組織よりもはるかに先を行っているとのことです、とブラジリア大学（UnB）の教授であり、技術革新分野の研究者であるパウロ・ヘンリケ・デ・ソウザ・ベルメジョ博士は指摘しました。 その変革を行うべき時は今であると彼は強調した。遅れを取ることは、この技術の潜在的な利益を失うことを意味し、時間が経つにつれてその遅れの状況はますます拡大していく。
彼は、その熱意や好奇心を活かすためには、企業がAIとの連携方法を適応させることが不可欠だと述べました。なぜなら、そのツールだけでは良い結果を生み出さないからです。 これは、組織の戦略を促進する方法で生成AIを計画・適用し、運用モデルを再構築し、才能とスキルを再考し、堅牢なガバナンスとインフラを通じて変革をもたらすことを意味します」と彼は説明した。
現在、従業員はChatGPTのような無料で公開されている生成AIを試すことが一般的です。 これは人々の関心の度合いを示す指標であり、すでに企業がこの革新を日常に取り入れるよう促すべきである。一般的に採用するか、段階的に導入するかにかかわらず、と付け加えた。
教授によると、生成AIの潜在能力を最大限に引き出すために、企業はこの技術が組織の働き方をどのように再定義できるかを考慮すべきである。 この文脈でのいくつかの重要なステップは、企業の運営モデルを再構築し、必要に応じて適応・翻訳し、組織のビジョンに合わせることです。資格付与の戦略を再構築し、これらの変化を強化して、継続的な適応を確保することを促進します。
優先領域
まず、研究者が指摘したように、企業は正しい変革の分野を優先すべきであり、具体的には製品開発、マーケティング、顧客サービスなどの特定の領域に集中すべきです。 この活動と領域に焦点を当てたアプローチを通じて、複数のユースケースを統合し、単一のワークフローやプロセスで最先端の技術変革を実現することが可能です。
また、研究者が強調したように、パレートの原則などを活用して、より努力と成果に影響を与える活動に焦点を当てることもできます。 知らない人のために、その原則は80/20の法則とも呼ばれ、結果の80％は一般的に原因の20％に起因すると示唆しています。 イタリアの経済学者ヴィルフレド・パレートは19世紀にこのパターンを発見し、イタリア人口の20％が国の富の80％を所有していることを観察しました。この概念はその後、ビジネスや経済などさまざまな分野に拡大・適用されました。
別の観点から、教授はこの新しい状況の中で、組織がチームにとって重要なスキルを明確に理解し、能力のギャップを埋めるために研修や資格取得に投資する必要があると強調しました。 ベルメホが指摘したように、これは新しい従業員を雇うことで克服できる課題ではなく、組織全体とその働き方に影響を与えるものであることを強調すべきです。 これは従業員を刺激することに焦点を当てた個別のアプローチを必要とし、リーダーシップを取る人々、技術部門、人事部門との密接な協力が不可欠であると述べた。人事の問題の重要性が非常に高いため、これらの変革において重要な役割を果たしている。
これは急速に進化している技術であり、容易に広くアクセスできるため、誰もがそれに必要なスキル、例えばプロンプトの作成やデータに基づく意思決定を適応できるようになることを目的としています。 「新たに求められるスキルは企業によって大きく異なるものの、すべての組織はダイナミックなアプローチを必要とします。能力開発は段階的かつ継続的なプロセスであり、人工知能を補完し検証するためにさまざまなスキルの向上を含みます」と彼は述べました。
Gen AIにおける組織戦略の利点
基本的に、組織戦略を持つことで、企業は生成AIをいつ、どのように、なぜ使用すべきかについて明確な指針を定める。 これにより管理が可能となり、その取り扱いが組織の目標に沿い、品質と安全性の基準を満たすことを保証します。戦略がなければ、従業員はAIを独立して使用し、不一致や資源の無駄につながる可能性がありますと、教授は強調しました。
さらに、戦略を持つことで、組織はデータ保護ポリシーを実施し、AIツールと共有できる内容やできない内容を定めることができます。特に、多くのプラットフォームがモデルの改善にデータを利用していることを考慮すると。 これにより、機密資料の漏洩を防ぐのに役立ちます。 「適切なAIジェンの使用なしに企業が従業員に敏感または機密のデータを意識せずに入力させると、顧客、プロジェクト、財務データに関する情報を適切な保護がないAIシステムに入力し、組織をプライバシー侵害やコンプライアンス違反のリスクにさらす可能性がある」と彼は支持した。
企業の目標への整合性もまた重要です。 このように、ジェンAIの使用は特定の問題を解決することに向けられています。例えば、企業はAIを活用して、顧客対応、レポート作成、新製品開発のサポートなど、特定のタスクの効率を向上させることができます。戦略がなければ、従業員はこのツールを散漫に、表面的にしか利用せず、企業の優先事項に焦点を当てることができません。別の側面では、重要な意思決定が適切な検証なしにAIによって生成された結果に基づいて行われ、仕事の質が損なわれる可能性があります」と指摘しました。
教授が強調したように、生成AIの使用に関する組織戦略を採用することは、安全性、効率性、革新の面で具体的な利益をもたらすだけでなく、非構造化された使用に伴うリスクも回避します。 従業員が自己判断でAIを使用することは、情報の完全性や企業の安全性を危険にさらす可能性があります。慎重に検討されたアプローチは、AIを組織の目的に役立てるとともに、その評判や資産を保護することを保証します」と締めくくった。
