企業AI導入、組織内の障壁が課題に
- •Capital One Softwareのプラシャント・プラハラド氏、企業のAI導入では技術より組織の障壁が重いと指摘
- •データ準備不足やチーム間の利害、投資対効果の測定難が全社展開を妨げる要因
- •ある顧客は一つの用途を試し、7事業部門にまたがるデータ管理体制を構築
大規模組織で企業向けAIを展開するには、複雑なデータ環境の管理、計算資源の確保、システム間の連携が必要です。しかし、Capital One Softwareで製品担当上級副社長を務めるプラシャント・プラハラド氏はCIO Diveに対し、企業の課題では技術面の問題が比較的小さいことが多いと述べました。同氏は企業向けソフトウェア事業の製品管理を率い、顧客のデータ整備やデータ変換、クラウド移行を支援しています。AIをめぐる組織内の合意形成と機運づくりについて、顧客に助言することも多いといいます。
プラハラド氏によると、チームごとに異なる動機があるため、組織全体でAI導入を進めるのは困難です。AIを優先導入する方針があっても、組織横断で人々をまとめる権限がないケースもあります。従業員は幹部よりAIへの不信感が強く、自律型システムを自分で制御しにくいと感じるため、個人的なリスクをより大きく報告する傾向があります。同氏は、AIを拡大するには強固なデータ基盤が欠かせず、近年のプロジェクト失敗の増加は技術の限界よりデータ準備不足によるものだと述べました。
正確な評価に必要な基盤が整っていないと、投資対効果の測定も難しくなります。プラハラド氏によると、ほとんどの企業はAI支出の正当性をまだ示せておらず、適切に検証するにはシステムを本番環境で稼働させ、モデルに独自の機密データを与える必要があるとしています。CIOが取締役会に価値を報告しなければならない一方で、AIが洞察の生成や意思決定の支援に役立つ程度と比べ、コスト効率や生産性の向上は大半の組織で同じ水準には達していません。
同氏は、ベンダーの売り込みが組織にあふれているとし、AI向けに準備できる既存製品のほうが適切な場合もあると述べました。各部門でAIプロジェクトが立ち上がると、中央チームが有用な動きと雑音を見分けにくくなります。同氏は、まず一つの用途から始め、部門横断の「タイガーチーム」を作ってデータを特定し、検証するよう勧めています。ITチームが組織の一部にチャットボットを導入し、データ準備状況、ガバナンス、セキュリティの要件を調べる方法も例に挙げました。
ある顧客は一つの用途を使ってデータを評価し、全社的なデータ戦略がないことを把握しました。その後、プラハラド氏によると、7つの事業部門にまたがるデータ管理を一元化するチームを設け、試験導入を通じて組織上の不足を見つけました。AI導入の準備状況には大きな差があり、大規模な技術チームがあっても先行しているとは限りません。進捗は、AIをどれだけ計画的に導入するか、どのような導入方針を受けているかによって決まると同氏は述べました。