今日の消費者は、あなたが思っている以上に AI に精通しています。 顧客は、あるドメインでの最高のインタラクション エクスペリエンスを、他のドメインでの基本的な期待として使用します。 これはつまり、 AI、すべてのビジネスは、Amazon や Netflix を含む世界の巨人と競争しています。 AI は、もはやあると便利な機能ではありません。 それはなくてはならないものであり、貧弱な AI は企業にとって真の脅威となっています。

アルゴリズムがユーザー エクスペリエンスに対する人々の期待に応えられず、ユーザーが求めるサービスを提供できない場合、システムを使用するユーザーは、イライラ、欲求不満、および疲労を感じることになります。 新研究 私のチームが関わったこの現象は、あらゆる場所でビジネスに悪影響を及ぼしています。

消費者の我慢は限界に達している。 私たちは、多くの業界の企業が生き残るためにより良い AI を構築する必要がある転換点にいます。 実際、AI はもはやテクノロジーだけの問題ではありません。 それは、顧客があなたのブランドをどのように体験するかです。

デジタル ビジネスのコンサルタントとして 15 年間働いてきた私は、企業が AI を実装する際に発生する多くの問題を解決するために取り組んできました。 より優れた AI を構築するために組織を再編成することについて、私が学んだ XNUMX つのことを以下に示します。

1. 重要な場所に集中する

私たちのクライアントの XNUMX つである、数百万人にサービスを提供する北欧のデータ集約型の公的機関は、さまざまな形式の AI を活用したシステムの導入に成功しています。 チャットボット オペレーション全体での顧客とのやり取り。 彼らの顧客はこれらのチャットボットを高く評価していましたが、チャットボットはすぐにビジネスの気を散らすものであることが判明しました。 代わりに、最も重要な機会は、最終的に真の顧客価値を生み出すサービスである自社のバックオフィス業務に AI を適用することにありました。

これには、組織内で異なる、より複雑なタイプの協力が必要でした。 このプロジェクトには新しい職域を超えたチームが必要でしたが、会社はこれらの取り組みをサポートするのに十分成熟していなかったため、AI の実装は、全社的なトップダウンの取り組みとして調整された、トップ マネジメントの問題として優先される必要がありました。

ビジネス戦略の観点から見ると、AI は、テーブルステークス (差別化のない必須事項) ではなく、独自の機能 (競争優位性の源泉) を作成または最適化するために使用される場合に、最も大きな影響をもたらします。 AI をビジネスのコア プロセスに導入することは困難ですが、競争の激しいゲームを変えたい場合は重要な場合もあります。

AI 開発には絶え間ないイテレーションも必要であり、クロスファンクショナルチームで行うのが最善です。 言い換えれば、AI は焦点を絞った全社的な取り組みです。 AI のためのクロスファンクショナルチームのアイデアは単純で、既存の組織構造と互換性があるように見えるかもしれませんが、実際にはそうではありません。 多くの試みは失敗します。 したがって、AI は最初からビジネス戦略の作業に関与する必要があります。ビジネス環境における潜在的な脅威と機会の源として認識され、組織の将来の軌道全体に影響を与える可能性がある力として認識されるべきです。

2.長期的に考える

私たちが協力しているヨーロッパの大手食料品チェーンは、差別化を図れない必須アイテムであるマーケティング オートメーションへの AI の適用を最初に開始しました。 しかしすぐに、彼らは AI によるビジネスの深刻な可能性に気づき、人工知能を社内の不可欠な機能と見なし始めました。 彼らは、特定のビジネス ケースの ROI を計算しようとするのではなく、適切な人材を雇用し、AI の他の重要な実現要因を構築することを、コア ビジネスへの影響を通じて時間の経過とともに報われる投資として捉えました。 これには忍耐と先見性が必要でした。 同社の AI 機能はそれ以来、構築に何年もかかったが、現在では高度な AI を処理する品揃え管理を備えている。これは、大量食料品店の競争力と収益性の特徴的な機能と源泉の XNUMX つである。 この投資はまた、同社を将来に向けてより良い位置付けにした.同社の AI 機能は、食料品の e コマースの力強い成長によってもたらされた全体的な市場シェアの戦いにおいて重要な資産であることが証明された.

何を構築または購入するか、またはチームの人材構成に関係なく、重要なリソースの制御を確保し、時間をかけて社内で AI 機能を構築することが重要です。 つまり、AI をコストではなく投資として再構成することが重要です。 AI の組織能力を構築するには何年もかかるかもしれませんが、ビジネス上のメリットは時間の経過とともに大きくなる可能性があります。 AI 機能は、いったん導入されると、非常に高いビジネス リターンを示すことができ、迅速にそれを実現できます。 大企業でさえ、新しい AI アプリケーションをわずか XNUMX 週間で作成できるようになるまで機敏になることができます。

3.手綱を緩める

私たちが協力しているグローバルな産業企業は、クロスファンクショナルチームを使用して、ローカルのビジネスラインまたは製品レベルで AI アプリケーションを構築することに非常に成功しています。 ただし、問題は、これらの AI 機能がグループ全体に散らばっていることです。 これは地域レベルではうまく機能しますが、ユニット全体での学習と能力開発の欠如により、多くの可能性と効率が失われることも意味します。 次に、強力なビジネス アンカーを維持しながら、AI のビジネスへの影響を拡大するには、汎用 AI 機能を開発するための一元化されたメカニズムを構築する必要があります。 その目的は、アプリケーション開発の制御を一元化することではなく、そのような開発を包括的かつ調整された方法でサポートすることです。

意図的な AI 開発には、方向性と自由度の両方が必要です。 AI の機能横断型チームは、集中して献身的に取り組む必要がありますが、AI の構築に必要な調査と開発を実行するのに十分な自律性も必要です。 望ましいビジネス成果が何であるかを常に意識する必要がありますが、すべての AI の探索と開発で必然的に発生する可能性と迂回を探求するオープンさも必要です。

AI を中心に組織することは、管理された専門知識とローカル アプリケーションのバランスを取ることです。 ハブ アンド スポーク アプローチは、一般的な機能の制御を維持しながら、大規模な機能横断型チームを実現する XNUMX つの方法です。 最適なセットアップは、集中型アプローチと分散型アプローチのバランスです。 AI 機能が集中化されすぎると、ビジネスから切り離されてしまいます。 分散しすぎると、インパクトを生み出すことができません。 組織全体の AI 成熟度に応じて、ハブアンドスポーク モデルを使用して AI 開発を編成し、ビジネス目標とチームの実験の自由とのバランスを確保する必要があります。

4。 ショー、教えていません

私たちが協力した大規模な高級ファッション小売グループは、マーケティング、購買、商品化、価格設定など、すべてのコア ビジネス プロセスに高度な分析を導入したいと考えていました。 このイニシアチブは、人間の経験と直感に基づいて機能するいくつかの機能で激しい抵抗に直面しました。 私たちは地上レベルの AI ソリューションを構築して、疑い深い人が自分の取引を行うのを助け、パフォーマンスを目に見えて改善しました。 そのようなソリューションの XNUMX つは、機械学習ベースのセグメンテーション ツールであり、ブランド ロイヤル リストと、多様なサービスを受けることを期待する顧客との間の斬新で明確な違いを明らかにしました。 私たちのソリューションは、そのようなセグメンテーションを使用する利点も利害関係者に示しました。 これは、全体的なアジェンダの理解と賛同を得るのに大きく役立ちました。

AI を使用して構築するには、大部分が適切な組織的考え方を作成する必要があります。 AI ソリューションは、人間の認知タスクと意思決定を強化または置き換えることを目的としており、そのような人間の直感への侵入は、通常、組織内でさまざまな程度や形態の抵抗に直面します。 これを克服する XNUMX つの方法は、従業員が AI の実現された利点を自分自身の仕事で理解できるようにすることです。 AI はプロセスを合理化し、時間とスペースを解放し、仕事をより戦略的で興味深いものにするのに役立ちます。 人々がプロセスに関与し、AI のこれらの実現された利点が徐々に示されると、組織内で AI が確実に繁栄するようにすることに投資する傾向があります。 そこから、残りは所定の位置に収まる傾向があります。

Olof Hoverfält は、テクノロジー コンサルタント会社の戦略およびビジネス デザインの第一人者です。 REAKTOR.