エンタープライズAIの実践：リーディング企業が戦略から生産へ移行する方法

本記事はHTECのスポンサー提供であり、エンタープライズAIを戦略から生産へと移行させる方法について考察します。調査によれば、経営者の84%がAIの大きな影響を予測する一方、統合への準備が完全に整っているのはわずか14%で、AIプロジェクトの80%以上が失敗し、その失敗率は非AI技術プロジェクトの2倍です。スタンフォードHAIの2025 AIインデックスは、生成AIの組織利用が1年で倍増したものの、AIによる財務的影響を報告する企業の多くはその利益を低く見積もっていることを確認しました。

HTECの3人のエグゼクティブ、チーフストラテジーオフィサーのローレンス・ウィットル、チーフAIトランスフォーメーションオフィサーのロニー・フェーリング、チーフAIオフィサーのティム・シアーズは、EmerjのAI in Businessポッドキャストシリーズで、企業AIが反復可能でビジネスに可視化された影響をもたらすための条件について議論しました。

エンドツーエンドのワークフローがAI価値の真の単位 ウィットルは、ユーザー、ユースケース、エンドツーエンドのワークフローを明確に区別し、最後のものだけが測定可能なROIを生み出すと説明します。AIが完全なワークフローシーケンス全体にわたって展開されて初めて、コスト、速度、コンバージョンなどの指標に影響を与えることができます。彼は「ユーザーとは単にツールを試している個人であり、ユースケースはビジネスプロセスの小さな断片です。どちらも測定可能な企業影響を生み出しません。実際のROIは、AIが完全なワークフローをカバーするときにのみ見えます」と述べています。

ライブワークフロー内でのAI構築 フェーリングは、ほとんどのパイロットが現実の隣で構築されるために失敗すると指摘します。最初のAIスライスは実際のワークフロー内で動作し、6〜12週間で完了し、ユーザーの痛みを直接除去する必要があります。製造業の例では、ブルーカラー作業員の非品質イベント処理を支援する小さなシステムが、日常の摩擦を減らし、ユーザーに価値を感じさせました。フェーリングは、スライスがスケールするための4つの条件を挙げています：実際の痛みを除去する、記録システム内で動作する、損益に影響する、除去が困難であること。

個人からチームへのスケーリング シアーズは、現在の生産性向上は個人の熱意に依存しており不均一だと述べます。AIをチーム共有のワークフローに適用することで、コードレビューやテストなど、チーム全体のスピードを向上させることができます。AIの真の影響は、個人の実験ではなく、チームの協力を加速するときに現れます。

作業の変更が鍵 真の制約はモデルの能力ではなく、チームがAIに関わる作業をどのように選択、構築、順序付け、納品するかにあります。エンタープライズAIの成功は、ツールの変更だけでなく、作業そのものの変革にかかっています。ウィットル、フェーリング、シアーズは、作業自体が変わるときにのみAIが持続的に価値を創造できると一致しています。