ビジネス変革の管理において AI が役に立つことは明らかです
Oxford Economics 社との提携による最近の調査によると、52% の組織が、AI が変革の取り組みに劇的な影響を与えると考えています。しかし、現在 AI を変革の取り組みに活用しているのは 34% にすぎません。この認識と導入の際立ったギャップは、あなたの組織で経験していることと同じであるかもしれません。
あなたの組織で最近行われたビジネス変革プログラム、または現在進行中のビジネス変革プログラムについて考えてみてください。さまざまなシステムに大量のデータが格納されていたり、数百人の利害関係者に聞き取りを行ったり、フィードバックをまとめた文書があったり、長年のパフォーマンス指標が存在していたりするでしょう。しかし、他の多くの組織と同様に、この複雑さを解消するために AI から支援を受けることに躊躇していないでしょうか。
その結果としてあなたのチームは、AI を活用すれば合理化できた可能性のあるタスクを、多くの時間をかけて手動で行うことになるのです。そのようなタスクには、データ分析、レポート生成、プロセスのボトルネックの特定、結果の予測などがあります。一方、AI の客観的な洞察を見出す能力は、部門のサイロを解消するのに役立ちます。また、その生成機能は、文書作成からソリューション設計まであらゆることを迅速化するのに役立ちます。これらの利点を活用しないと、取り組みに時間がかかり、得るものが少なくなる可能性があります。
抵抗の根底にあるもの – AI 導入でよくある障壁
ビジネス変革管理への AI 導入を妨げている可能性がある典型的な懸念について見ていきましょう。
倫理的な懸念と信頼
AI がビジネスクリティカルな変更に関する透明性の高い説明可能な意思決定をサポートすることについて、どうしてそれを信頼できるのかという疑問があるかもしれません。アルゴリズムのバイアスが人員関連の意思決定に影響を与えることに関して、あるいは AI が推奨するプロセス変更に明確さがないことに関して、懸念を持っているかもしれません。こうした懸念は正当なものですが、AI が実際に公平性を高め、変革の決定における人間のバイアスを減らす可能性があることを否定してはいけません。また、AI を使用して行動やコミュニケーションの指針を生成する場合は、言うまでもなく人間による監督が常に必要です。
データの品質や利用可能なデータの量が十分でない
AI トレーニングに使用するデータのランドスケープを見てみましょう。データが複数のシステムに分散しているかもしれません。あるいは、効果的な AI モデルをトレーニングするのに必要な品質や量が不足しているかもしれません。しかし、そのような組織はあなたのところだけではありません。多くの組織が、高品質で包括的なデータセットへのアクセスや準備に苦労しています。特に、変革の取り組みを効果的にサポートできる AI のトレーニングに必要な複雑な相互依存性とビジネスルールを把握しようとするときに、このような苦労が多くなります。
統制と仕事のセキュリティに関する懸念
とても皮肉なことですが、最大の障壁は、変更を管理するツールに関する変更を管理することにあるかもしれません。従業員は、将来に関する決定が人間ではなくアルゴリズムによって行われることを恐れて、AI 主導のアプローチに抵抗する可能性があります。通常、このような抵抗は、変革のプロセスでの AI の役割に対する誤解に起因します。
投資と ROI に関する不確実性
経営陣の賛同を得るには、AI を使用して変革の取り組みを推進する場合の明確な ROI を実証する必要があります。潜在的なメリットは大きいものの、生産性の向上、コスト削減、意思決定のスピードと精度の向上など、測定可能な結果に基づく説得力のあるビジネスケースを作成する必要があります。そのためには、すぐに得られる価値と、長期的な戦略的価値の両方を慎重に文書化する必要があります。
スキルと理解のギャップ
AI は比較的新しいテクノロジーであり、絶えず進化し続けているため、適切な専門知識を持つ人材を見つけるのは難しい場合があります。AI の機能と変革管理の両方を理解しているスペシャリストが必要になる場合がありますが、現在の労働市場では、これらの能力を兼ね備えた人は希少な存在です。こうしたギャップは、ビジネスプロセスを理解している AI 開発者を探している場合であっても、AI の戦略的な機会を特定できるリーダーを探している場合であっても、あらゆるレベルで存在します。このギャップが原因で、AI の取り組みを効果的に開始して拡張する能力にブレーキがかかる可能性があります。
AI を活用したビジネス変革の 5 つの原則
ビジネス変革のライフサイクルのすべての段階で AI をうまく活用するには、ビジネスの価値への集中を維持しながら、個々の障壁に対処していくための体系的なアプローチが必要です。
倫理的なフレームワークを構築する
最初に、責任ある AI の導入を保証する明確なガバナンスを設定します。AI はデータ主導の洞察を提供しますが、変革における人間の意思決定に代わるものではありません。例えば、変革のプロセスに優先順位を付ける場合、AI は複数の変数を分析してパターンを見つけます。リーダー達は、人間による重要なコンテキストと判断を取り入れながら、AI を活用してより確かな情報に基づく選択を行うことができます。
AI に高品質なデータを提供する
データを変革の戦略的資産として扱います。これが意味することは、最初から包括的で高品質なデータに基づいて AI モデルをトレーニングするということです。検証済みのツールとプラットフォームを利用することにより、データの準備と管理のための実証済みのフレームワークが得られ、このプロセスの迅速化に役立ちます。
人間第一の変更戦略を採用する
AI が人間の代わりになるのではなく、チームのイネーブラーとして AI を位置付けるようなチェンジマネジメントアプローチに焦点を当てます。AI が手動の作業を削減し、洞察と機会を明らかにするのにいかに役立つかを従業員が理解すれば、通常は恐怖や抵抗は少なくなります。トレーニングプログラムでは、AI の判断が人間の判断よりも優位に立つものではなく、AI は変革管理における人間の能力を高めてくれるものであることを強調する必要があります。
小さく開始してスケールアップしていく
最初は、特定の変革の課題のコンテキストの中で AI の価値を実証する、焦点を絞ったパイロットプロジェクトから始めます。これにより、チームは測定可能な成果を生み出しながら、AI の機能に対する信頼を築くことができます。専門知識が増えるにつれて、徐々に大規模な取り組みへと拡大し、得られた教訓に基づいてアプローチを改良し、ROI を検証します。
AI に関するリテラシーとスキルを構築する
AI 対応の変革ツールを使用してトレーニングと実践体験を提供することで、AI に対するチームの信頼感を作り出すことができます。AI が仕事をどのように向上させるかを示す実用的なアプリケーションに焦点を当てます。AI に関する組織のリテラシーが拡大するにつれて、変革の取り組み全体において AI を活用する機会の特定と導入がより適切にできるようになります。
AI の可能性をリアルな変革に変える
多くの企業は、プロセス分析の迅速化や、より正確な影響評価など、変革の取り組みにおける AI の具体的なメリットをすでに認識しています。多くの AI 導入の機会が考えられますが、成功するには、イノベーションと責任ある導入の間でバランスを取る、思慮深いアプローチが必要です。
一度にすべてを変革する必要はありません。重要なのは、この先にある課題と機会の両方について明確な視点を持ちながら取り組みを開始することです。障壁に対して体系的に対処し、変革に対応したツールと専門知識を活用することで、変革管理における AI の期待度と実際の導入との間のギャップを埋めることができます。
問われるべきことは、変革管理に AI を適用するかどうかではなく、いかにして責任ある方法で効果的に実施するかです。詳しくは、ガイド「Harnessing AI in business transformation management: how to seize the potential and sidestep the pitfalls」（ビジネス変革管理への AI の活用：潜在能力を引き出し、落とし穴を回避するには）をご覧ください。