米国企業、失敗したAIプロジェクトで収益の2.4%を損失

米国企業は人工知能（AI）プロジェクトの失敗により、年間収益の平均2.4%を失っていることが、テクノロジー・マネジメントコンサルティング会社Emergnが7月2日に発表したレポートで明らかになった。同レポートは700人のシニアビジネスリーダーを対象に調査を実施した。

調査によると、期待通りの成果を上げていないAIや変革イニシアチブを停止することを正常な慣行と見なしている組織はわずか30%であり、ほぼ半数が、相当な時間と資金が費やされた後で初めてプロジェクトが停止されると回答した。EmergnのCEOであるAlex Adamopoulos氏は、「問題は企業がAIにリスクを取っていることではない。活動に資金を提供し、それを進歩と呼んでいることだ。解決策はより迅速な削減ではなく、埋没費用と内部政治が決定を下す前に、まだ選択肢があるうちに判断することだ」と述べている。

企業は変革の需要と、うまくいっていないプロジェクトを打ち切る能力の板挟みになっている。Emergnの研究によると、組織は多くの場合、埋没費用、組織政治、またはパフォーマンスの可視性の限界により、具体的なビジネス成果の証拠がないままプロジェクトを維持し、料金はかさみ続ける。Adamopoulos氏は、「イニシアチブに着手する前に、三つのことを明確に言えるべきだ。それが何を証明しようとしているのか、何がうまくいっていることを示すのか、何が停止すべきことを示すのか。これに答えられなければ、投資ではなく、期待しているだけだ」とアドバイスする。

説明責任とメトリクス

組織はAIプロジェクトに対するガバナンスの確立に苦戦しており、制御不能な拡散を招いている。実験が拡大するにつれ、企業は失敗プログラムを早期に発見し、作業の実際の進捗状況を正確に把握することが難しくなる。平均的な組織は6つ以上の変革・AIイニシアチブを同時に運用しており、10組織に1つは正式な監視やガバナンス構造をまったく持っていない。KPMGのAI、データ、テクノロジー戦略責任者Christopher Panneck氏は、価値を生まないAIプロジェクトから離脱する決断はテクノロジーよりも「文化とガバナンスの問題」だとCIO Diveに語った。

「明確な説明責任が重要だ。ビジネスオーナーが成果に結びついている場合、継続か停止かの判断はより実用的になる。目標は、イノベーションのペースに追いつくことができるアジャイルガバナンスだ。リスクを管理するのに十分な構造を持ちつつ、迅速に方向転換できる柔軟性を備えることだ」とPanneck氏は述べた。

組織はまた、プロジェクトの稼働期間で判断することを避けるべきだ。「鍵は忍耐と規律のバランスだ。AIには反復が必要だが、盲目的な信念は不要だ。原則として、費やした時間ではなく、進捗の証拠を測定せよ。ユースケースがアウトプットを改善したり、人々の働き方を変えたりしていなければ、より多くの時間をかけても問題は解決しない」とPanneck氏は付け加えた。

正しい判断

進行中のイニシアチブに関する洞察がなければ、CIOはもはや投資に値しないプロジェクトに資金を提供し続けるリスクがある。Adamopoulos氏によると、米国のリーダーのうち、すべての変革・AIプログラムの完全でリアルタイムなビューをオンデマンドで取締役会に提供できると回答したのはわずか27%だった。「何が動いているのか見えなければ、何に資金を継続するか決められない。その結果、誰も実際に見ていない仕事に資金が流れ続ける」と同氏は語った。

しかし、可視性はデータ自体の質に依存する。Adamopoulos氏は、悪いニュースがトップに届く過程で「和らげられる」ことがあると指摘する。回答者の5分の1以上が、プロジェクト状況報告は現実よりも楽観的な像を示していると回答し、6分の1が悪いニュースが上級管理職に届く前に改ざんされていると回答した。

対応は構造的であるべきであり、人々がどの段階でも悪いニュースを認めることに抵抗を感じない環境を作るべきだとAdamopoulos氏は述べた。プロジェクトの停止は失敗の承認ではなく「日常的」になるべきであり、回答者のほぼ4分の1が、上級リーダーはAIプロジェクトの失敗を認めることをためらうと回答した。

BMC Helixの最高人事責任者Sakaar Anand氏は、CIOは即時の見返りを期待せず、同時にAIプロジェクトのライフサイクル全体に明確な決定ポイントを設定すべきだと述べた。「猶予を与えることは無期限の忍耐を意味しない。『中止か拡大か』の判断を下すための明確な指標とそれに伴う時間枠が存在すべきだ。将来は、人間の可能性とデジタル能力をうまく組み合わせ、リーダーシップがテクノロジーと同じ速さで進化できる組織に属する」とAnand氏は述べた。

AI投資の収益を向上させるために、企業はプロジェクトを明確な成果と整合させ、設定されたリズムで実際の証拠に照らしてレビューし、次のステップについて正直な決定を下す必要があるとAdamopoulos氏は結論付けた。「そのリズムがポートフォリオ運営の一部として組み込まれれば、停止は個人に対する評価ではなく、単なる優れたポートフォリオ管理となる」と同氏は述べている。