人工知能の採用は今やすべての企業にとって必須ですが、 これまでのところ、実際に効果があったのは 2 人中 5 人だけです. これは、MIT Sloan Management Review (MIT SMR) と BCG GAMMA および BCG ヘンダーソン インスティテュートによる新しい研究「AI で勝つ: パイオニアは戦略、組織行動、テクノロジーを組み合わせる」によって明らかにされています。企業は依然として AI の力を過小評価しており、テクノロジーを企業戦略に完全に組み込むのに苦労しているという事実。
この分析は、2.500 人を超えるエグゼクティブの調査と、業界をリードする専門家へのいくつかの詳細なインタビューに基づいており、次のことが明らかになりました。 経営幹部の XNUMX 人中 XNUMX 人が、AI がビジネス チャンスであることに同意しています。 彼らの会社のために。 しかし、90 社中 2019 社は AI の使用による影響をほとんどまたはまったく経験しておらず、AI に投資した 45% の企業のうち、過去 37 年間に AI からビジネス上の利益を得たと報告している企業は 2017 分の XNUMX 未満です。 XNUMX 年には、専門家の XNUMX% が AI に関連する何らかの形のリスクを認識していると述べており、XNUMX 年の XNUMX% から増加しています。
この調査は、AI の採用に関連するいくつかの問題を解決することが、企業の舵取りをしている人々にとっていかに急務であるかを強調しています。 一部の企業は成功する方法を明確に理解していますが、 彼らのほとんどは、まだ AI で価値を生み出すのに苦労しています. 道筋をたどるには、リスクを管理し、複雑さを最小限に抑えることで、企業が AI によって提供される機会を活用できるようにする方法を見つけることが急務です。
このレポートは、AI の使用から価値を引き出した企業が応募していることを示しています。 XNUMX つの組織的アプローチ 区別:
1. AI 戦略をビジネス戦略に統合します。 AI によるビジネスへのプラスの影響を報告した回答者の 88% が、AI を全体的なデジタル戦略に統合しています
2. AI イニシアチブを関連するビジネス変革プロセスに合わせます。 価値を生み出すために、マネージャーは機能全体で AI データを探して統合し、機能横断的なコラボレーションを構築する必要があります。
3. AI を実装するために、コスト削減よりも収益の増加を優先する、大きく、しばしばリスクの高い変更に直面します。 AI の結果としてのコスト削減のみを報告した回答者は、収益が増加したと回答した回答者よりも、さらなる節約の実現について楽観的ではありません。 コスト削減を経験した回答者の 44% のみが、今後 72 年間で同じ結果を期待しているのに対し、収益の増加を経験した回答者の XNUMX% は、同期間に継続的な成功を期待する傾向があります。
4. AI の生産と AI の消費を調整します。 AI 配信ツール、システム、およびプロセスを構成するだけでなく、ビジネス ユーザーが AI ソリューションを使用してその価値を測定できるようにします。
5. 「テクノロジーの罠」を回避し、人材に投資する。 AI から価値を取り戻した企業は、これが技術的な機会であるだけでなく、人材、データ、およびプロセスの変更への投資を必要とする戦略的イニシアチブでもあることを認識しています。 しかし、最高情報責任者 (CIO) の監督下で開発された AI イニシアチブを持つ企業は、それに価値を見出す可能性が 50% 近く低くなります。
「ビジネス リーダーが AI 戦略を策定する一方で、彼は次のようにコメントしています。 BCGのマネジングディレクター兼パートナーであるFabrizio Pessina氏 – , 才能の問題は、単純な答えのない複雑な問題です. 明日の労働力のスキルは、AI ソリューションを開発する労働者が比較的少ないためだけでなく、とりわけ、将来 AI ソリューションを直接的または間接的に使用する労働者の数がはるかに多いため、今日とは大きく異なるはずです。」
Talent Training レポートの分析により、回答者の 65% が AI からビジネス価値を得ていると報告していることが明らかになった 多様なアプローチを使用して: 外部のサプライヤーに頼るのではなく、内部チームを作成します。 技術的なリーダーシップの役割のために、AI の経験豊富な人材を採用し、インポートします。 既存の人材を訓練して、AI リテラシーとその管理方法の理解を広めます。
「AI（Pessina は続けて）は、大きな戦略的機会を表していますが、企業が思慮深く行動しない場合、重大なリスクにもなります。 勝者と敗者のギャップはすでに存在しており、今後数年間で拡大する予定です。 しかし、AI から価値を得るには、 テクノロジーとアルゴリズムだけでは不十分: 企業は、その実践を戦略とコア ビジネス プロセスに真剣に統合する必要があります。 これは、他のテクノロジーとはまったく異なる新しい作業方法を必要とするため、AI テクノロジー自体よりもはるかに難しいことがよくあります。」
