生成的人工知能は、現代のデジタル風景において戦略的資産となっていますが、リーダーと実務者の間には深い意見の相違があります。前者のビジョン選択は、しばしば後者の実務的な現実と対照的です。この二項対立は、技術の採用や関連するリスクの認識に関して重大な課題を提起します。生成的AIの適用と付加価値に関する解釈のギャップは、共通理解の必要性を強調しています。さまざまな関係者の視点を融合させる必要性が、この新興技術への投資を最大化するための決定的要因であることが明らかです。これらのギャップを問い直すことで、組織内での生成的AIの効果的な実施に伴う課題をより明確に理解することができます。
生成的AIに対する認識の違い
Publicis Sapientによって最近発表された報告書は、生成的人工知能のリーダーと実務者の間の重要な違いを浮き彫りにしています。この文書は、参考資料として位置付けられており、これら2つのグループ（それぞれC-suiteとV-suiteと呼ばれる）の間でのこの技術に対するさまざまな認識と採用を分析しています。結果は、生成的AIに関連する期待と懸念に関して顕著なギャップを示しています。
利用ケースに対する異なる焦点
C-suiteのメンバーは、主に顧客体験の向上、サービスの最適化、売上の増加といった生成的AIの目に見える利用ケースに注目しています。一方、V-suiteの専門家は、業務、人的資源、財務といったより多様な分野におけるAIのアプリケーションを考慮しています。このアプローチの違いは、生成的AIの実際の能力に関する共通の理解の欠如を浮き彫りにしています。
関連するリスクの認識
報告書はまた、リスクの認識においても大きなギャップがあることを強調しています。51％のリーダーが生成的AIに伴う倫理やリスクに対する懸念を表明しているのに対し、実務者のうちこの感情を共有するのはわずか23％です。この認識の違いは、リーダーが潜在的な危険をより抽象的に捉え、スーパインテリジェンスのシナリオを想像することに起因している可能性があります。
成熟度と成功の評価
生成的AIに関する成熟度のレベルは、組織の中で大きく異なります。多くの企業は、生成的AIに関して何が成功を意味するのかを定義できていません。調査に参加した回答者のうち、三分の二以上がAIプロジェクトの成果を評価するための効果的な手段を持っていないと答えています。この評価基準の欠如は、この技術の効果的な統合を妨げています。
内部機能の変革
C-suiteが目に見える利用ケースを重視する一方で、生成的AIは静かにバックオフィス機能を革新しています。V-suiteの大多数のメンバーは、今後数年にわたり、財務や業務の未来においてこの技術が欠かせないと考えています。これは、リーダーシップポジションにいる人々によって大きく未開拓な最適化の潜在能力を示唆しています。
成功のための推奨戦略
生成的AIの潜在能力を最大限に活用するために、報告書はイノベーションプロジェクトに対するポートフォリオアプローチを推奨しています。責任者はプロジェクトの実施に集中し、シャドーITを監視し、重複を避け、特定の分野の専門知識を活用する必要があります。ビジネスユニットと情報技術責任者のオフィスとのつながりは強化されるべきであり、リスク管理オフィスに対するコミットメントも同様です。
未来と実践の進化
イノベーションを最大化するために、5つの重要なステップが特定されました：ポートフォリオアプローチを採用し、CIOオフィスとリスクオフィスとのコミュニケーションを改善し、社内の革新者を特定し、情報管理のために生成的AIを利用し、スキルの進化に適した企業文化を促進することです。
組織はC-suiteとV-suiteの間のギャップを埋める必要があり、生成的AIの否応なく極めて重要な潜在能力を解放する必要があります。商業変革の未来は、分散型で協力的なイノベーションアプローチに基づいています。
生成的人工知能に関する一般的な質問：リーダーと実務者の間のギャップ
生成的AIに関するリーダーと実務者の認識の主な違いは何ですか？
リーダーは、顧客体験や売上などの目に見える利用ケースに焦点を当てることが多く、実務者が重点を置く業務、人的資源、財務といったさまざまな機能において生成的AIが提供する機会に対する認識が薄いようです。
生成的AIに関する倫理的懸念の重要性は、リーダーにとってどれほどですか？
リーダーは通常、生成的AIに伴うリスクと倫理についてより懸念を持っており、51％が懸念を表明しているのに対し、実務者の共有は23％にとどまります。これは、この技術の潜在的な影響に対するアプローチの違いを示しています。
企業は、生成的AIに関するリーダーと実務者とのギャップをどのように埋めることができますか？
ギャップを埋めるために、企業は分散型のイノベーションアプローチを採用し、ビジネスユニットとCIOオフィス間のコミュニケーションを強化し、生成的AIプロジェクトの初期段階からリスクオフィスの懸念を統合することが重要です。
生成的AIを通じてイノベーションを最大化するために、どのようなステップが考えられますか？
報告書は5つのステップを提案しています。プロジェクトに対するポートフォリオアプローチを採用し、CIOオフィスとリスクオフィス間のコミュニケーションを改善し、組織内の革新者を特定し、情報管理を最適化するために生成的AIを利用し、教育と支援プログラムを通じて企業文化を強化することです。
組織の成熟度の異質性が生成的AIの採用にどのように影響するのでしょうか？
組織は、生成的AIの採用に関して異なる成熟度レベルにあることがよくあります。この多様性は、成功指標を定義し、プロジェクトの結果を測定する際の困難を引き起こし、テクノロジーの非効率な採用につながる可能性があります。
実務者がリーダーよりも生成的AIの潜在能力をより多く見る理由は何ですか？
実務者は、ツールや技術を直接使うことで、生成的AIが提供するさまざまな実用的アプリケーションに気づくことが多いです。一方、リーダーは戦略的懸念やイノベーションのより抽象的な認識によって影響を受けることがあります。
企業内の生成的AIプロジェクトの成功をどのように評価しますか？
生成的AIプロジェクトの成功を評価するには、企業の期待される成果に沿った具体的な基準を定義する必要があります。ただし、企業の三分の二以上がこれらの成功を測定する手段が不足していると認めており、そのためAIイニシアチブが制約される可能性があります。
