「ほとんどの企業はPowerPoint AIしか持っていない」

10 年間にわたる AI の議論、数え切れないほどの学び: 著者のファビアン ウェスターハイデは、デジタル化がプロジェクトではなく、多くの企業が未だに誤解しているプロセスである理由を説明します。

Fabian Westerheide は、AI に焦点を当てたベンチャー キャピタル投資家 AI.FUND の創設パートナーであり、2014 年から Asgard Capital を通じて AI 企業に個人投資を行っています。彼は公的および民間機関の戦略コンサルタントとして、人工知能が組織内でどのように受け入れられているか、そしてなぜそこで人工知能がしばしば失敗するのかという問題に取り組んでいます。この記事では、彼がデジタル変革について中堅企業、大企業、新興企業との 10 年間の議論から得た最も重要な洞察を共有します。

これはほとんどばかげているように聞こえます。スタートアップ企業が新しい AI ソリューションを熱心に開発している一方で、多くの企業はまだ AI ソリューションを統合することはおろか、認識する能力すら欠如しています。

イノベーションがここにあります。問題はそこにあります。しかし、彼らが会うことはほとんどありません。なぜ？それは、注意力と構造が欠如していること、そして多くの企業がデジタル化がプロジェクトであると信じているためです。それはプロセスです。

そして、このプロセスは、単純だが無視されがちな質問から始まります。人工知能は実際にどのようにして企業に導入されるのでしょうか?

現実: ほとんどの企業は依然として「PowerPoint AI」を使用しています

私は10年以上、中堅企業、大企業、スタートアップ界の経営者と話をしてきました。テクノロジーの進歩は目覚ましいものですが、最大のボトルネックがテクノロジーであることはほとんどありません。それは組織そのものです。

多くのマネージャーが私に公然とこう言います。「AI は重要ですが、日常生活で AI に対応できる能力は 10% 未満です。」

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創業者は AI に 180% 重点を置いていますが、確立された企業ではこのトピックは通常、周辺的な側面に留まります。そしてこれは、実際に議題の最上位にあるべきトピック、つまり自動化 – より少ないリソースでより多くの生産物を生産することに関するものです。

熟練労働者不足？どこでも。スケーラビリティ?なし。効率？ほとんどが限界です。

したがって、ギャップは理由ではなく、方法にあります。

うまくいかない理由: AI をプロジェクトとして扱う

多くの企業は、小規模なタスクフォース、概念実証、優れたダッシュボードなどの古典的なプロジェクトに AI を統合しようとしています。しかしそれだけでは十分ではありません。なぜなら、AI は単に導入するだけのソフトウェアではないからです。 AI はメンタル モデルであり、企業ロジックの新しい層です。

デジタル変革はマイルストーンではありません。新しい操作方法です。

本当に必要なこと

1. 教育 – 手段としてではなく、文化的手法として

ほぼすべての企業で、従業員の 80% が AI に関与していません。彼らは、それが何なのか、それを使って何ができるのか、あるいはそれが自分たちの仕事を危険にさらすのかどうかを知りません。変革を望むなら、人々を連れて行かなければなりません。光沢のあるスライドではなく、実際のフォーマットで。たとえば次のようにします。

• さまざまな役割に合わせてパーソナライズされた学習単位
• 日常生活での実際の使用例を使ったワークショップ
• 不安を軽減するための労働評議会に特化したセッション
• リーダーシップを可視化する市庁舎と詳細調査
• オンデマンドの学習機会 – 基礎から統合まで

パイロット運用と本稼働運用の違いは多くの場合非常に単純です。何をすべきかを理解していれば、それを実装できます。

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2. PowerPoint の代わりに API – ツールではなくプロセスを考える

変革はツールの選択によって達成されるのではなく、プロセスの変更によって達成されます。重要な質問は、「どの AI を購入すべきか?」ということではありません。むしろ、「たとえ可能であっても、プロセスのどの時点で、現時点では付加価値が存在しないのでしょうか?」

優れた企業は、部門ではなく API の観点から考えます。彼らは自分たちで開発する領域を特定し、他のすべてをエコシステムからモジュール形式で補完します。

これには以下が必要です。

• オープンなアーキテクチャ、
• API ファーストのソリューションへのアクセス、
• レガシーシステムを変革する方法を理解しているチーム
• そして、物事を単に最適化するのではなく、物事を再考する意欲。

3. 真の使命を持ったイノベーション部門

成功したデジタル トランスフォーメーションには必ず、イノベーションを真に運用するためのユニットがどこかに存在します。スタッフ部門、子会社、アクセラレーターのいずれであっても、重要なことは次のことです。

• 実際のユースケースに翻訳されたテクノロジー、
• スタートアップやパートナーを積極的にスカウトします。
• 予算と意思決定の範囲
• 日常業務以外の新しい道を模索できるということです。

たとえば、REWE Digital はこれがどのように機能するかを示しています。独自のスピンオフ (フルフィルメント ツール、コマース ツールなど)、ベンチャー活動、スタートアップ ハブ、最新のクラウド アーキテクチャにより、REWE は社内でデジタル変革を達成しただけでなく、今日新たな付加価値を生み出すイノベーション エコシステムも構築しました。

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BMW、ボッシュ、フォルクスワーゲン、シーメンスは、モデルは異なりますが、共通の洞察を持って同様の方法で行動しています。それは、イノベーションがラインから生まれることはめったにありません。創造性、プロトタイプ、そして間違いのためのスペースを作成する必要があります。

4. 独自のエコシステムを構築するのではなく

特に、会計、物流、購買、人事プロセスなどの「隠れた」領域では、すべてを社内で開発する必要がないことが明らかになりました。それどころか、最良のソリューションは外部、つまりスタートアップ企業、プラットフォーム、または専門のソフトウェアプロバイダーから提供されることがよくあります。

そのために必要なもの:

• 積極的なパートナースカウト、
• テクノロジーイベント、見本市、デモデーへの出席、
• 会社の建物 – ただし主要な建物から離れた場所にもあります
• サイロ思考ではなくオープンイノベーション。

例:

REWE は、Startup Lounge を通じて新製品を小売業者に直接展開します。 BMW は「ベンチャー クライアント モデル」に依存しています。つまり、株式ではなくプロトタイプを購入する方が良いのです。

フォルクスワーゲンは 130,000 人の従業員に AI のトレーニングを行っています。ボッシュは持続可能性のためにディープテクノロジーに投資しています。

これは、特許レシピは存在しないが、多くの優れた構成要素があることを示しています。

良いニュース: すべてに対応するプロバイダーがあるため、探すだけで済みます。

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ホワイトラベルベンチャーキャピタル、AIワークショップ、イノベーションコンサルティング、サービスとしての教育など、市場には企業がすぐに利用できるソリューションが溢れています。しかし、多くの場合、単に世話をする人がいません。繰り返しになりますが、最大のボトルネックはテクノロジーではありません。それは注意です。

結論: 今すぐ AI を望むなら、それを永続的に変換できなければなりません

私にとって、10 年以上にわたる会話、プロジェクト、ディスカッションから得た最も重要な洞察は、「デジタル変革はスプリントではない」ということです。それはプロジェクトではありません。それはオペレーティングシステムです。

それは教育から始まります。彼女には構造が必要だ。生態系の中で生きているのです。そしてそれは決して終わりません。

これを受け入れる企業には、AI を社内に導入するだけでなく、AI から真のスケーラブルな付加価値を生み出す最高のチャンスが与えられます。