AI 戦略: 大企業に「トランスフォーマー」が必要な理由

オーストラリア コモンウェルス銀行 (CBA) は、サイバー脅威の検出から現金の最適化に至るまで、銀行業務を改善するために人工知能テクノロジーの開発に支援を必要としたとき、AI スタートアップの H20.ai とそのオープンソースの機械学習プラットフォームを試聴しました。 オーストラリア最大の銀行であるこの銀行は、実験的なパイロットパートナーシップとしてスタートした後、そのスタートアップが銀行のビジネス全体にわたってテクノロジーをカスタマイズして拡張できるようにしました。 しかし、H20.ai は銀行に合わせたテクノロジー ソリューションを作成しただけでなく、総合的なサポート、人材の拡大 (1,000 人を超える銀行員のトレーニング)、銀行専門の専門家チームによる変更管理の推進を提供しました。

CBAのような既存企業は、ビジネス上の問題を解決するためにAIテクノロジーにますます注目しており、それらのAIソリューションを調達するために外部のテクノロジーパートナーに注目しています。 しかし、これらの伝統的な企業は、AI プレーヤーから得られるサポートを最大化する有意義なコラボレーションを育むという課題に直面しています。 既存企業の 5 人に 1 人だけが、CBA 向けの H20.ai のように、カスタム テクノロジーへのアクセス、人材、トレーニング、変更管理のサポートを提供する適切な種類の AI プレーヤーを見つけられず、既存企業はプロセスの徹底的な見直しを迫られました。 このようなサポートを提供する AI プレーヤーをトランスフォーマーと呼びます。

変圧器を特定し、効果的に連携できる業界の既存企業にとって、その価値は明らかです。 BCG ヘンダーソン研究所が主要企業 600 社を調査したところ、カスタマイズされた AI ソリューションで有意義なコラボレーションを促進することに成功した既存企業は、そうでない企業に比べて、AI から高い (プラスの) 財務的影響を引き出す可能性が 3 倍高いことがわかりました。

現在 AI を導入している既存企業は、テクノロジーから価値を引き出す可能性を最大限に高めるための変革者を見つけることを目指す必要があります。 しかし、既存の変電業者と有意義なパートナーシップを築くには、数多くの障壁があります。 これらのハードルを克服するには、既存企業は自分たちの足を引っ張っている先入観や根深い行動を認識し、変える必要があります。

既存企業は、通常 AI 導入を妨げる 3 つの主要な障壁であるテクノロジー、人材、変更管理を排除するのに役立つ AI プレーヤーをターゲットにする必要があります。

テクノロジー: 従来のギャップをカスタマイズされた AI に橋渡しする 。 私たちが調査した既存企業の 4 分の 3 は、独自の AI ソリューションを構築するために必要なツールが不足していることに課題を抱えていると回答しました。 そして、外部にパートナーを探したところ、80% が依然としてレガシー IT システムとの互換性の問題を抱えていました。トランスフォーマーは多くの場合、特定の業種または機能に特化しており、既存企業のニーズに合わせた AI ソリューションを開発することで、既存企業のテクノロジーギャップを埋めることができます。 成熟した既製製品はより迅速に導入できるかもしれませんが、ビジネス上の問題を完全には解決できない可能性があり、テクノロジーが標準化されると、人材管理や変更管理に関する隣接するサポートも薄れる傾向があります。

才能: AI スキルの不足を克服します。既存企業はほぼ例外なく、テクノロジー人材の調達 (83%) と、必要な AI トレーニング (85%) を現従業員に提供する際に課題に直面していると報告しています。トランスフォーマーは最先端の AI に取り組んでおり、優秀な人材を惹きつけているため、この人材不足を解消します。 変圧器会社はすでに既存企業の業界に特化しているため、これらの従業員はすでに採用中の既存従業員と同じ言語を話し、組織の非 AI 従業員のスキルアップが促進されます。

変更管理: 働き方の再発明。新しいテクノロジーで既存のプロセスを一変させる複雑さは、既存企業の 83% にとって課題であり、既存企業の 76% は、AI テクノロジーに対する従業員の信頼や理解の欠如に課題を感じていました。トランスフォーマーは変革エージェントとして機能し、AI 固有の戦略を策定し、既存のプロセスを再発明して AI の価値を活用し、AI ガバナンスを確立してリスクの顕在化を防ぎ、責任ある慣行を保護し、ユーザーと消費者の信頼を確立することで、既存企業の移行をスムーズにします。 。 有意義な変革者との関わりは、従業員の考え方を AI を脅威として捉えることから機会として捉えるように変え、AI による職務内容の再定義をサポートするとともに、AI の洞察に対する信頼を確立することで、文化的抵抗との戦いにも役立ちます。これらすべてが、AI の洞察への信頼を確立するのに役立ちます。 AI ツールは組織内に深く根を下ろします。

しかし、変圧器を見つけて使用するまでの道のりには、落とし穴が含まれる場合があります。。

AI は既存企業の経験や専門知識の範囲外であるため、AI 市場をナビゲートすること自体がすべての既存企業にとって根本的な障害となります。 ナビゲーション プロセスにより、既存企業の 83% が AI 導入のプロセスを遅らせています。 適切なパートナーを見つけるために、既存企業は明確な AI パートナーシップ戦略を考案する必要がありますが、私たちの調査では、現在この戦略を持っているのは既存企業の 3 分の 1 だけであることが判明しました。 既存企業の AI 導入経験に応じて追加の課題が具体化するため、各段階で既存企業はコラボレーションに対する新たなハードルを克服するために組織の行動を変える必要があります。

既存企業が AI 変革の初期段階にあるとき (つまり、まだ AI を導入していないか、一部のプロセスで AI を導入中)、彼らは AI スタートアップとの協働や規模拡大について本質的な不安を抱いており、調査対象となった既存企業の半数がそのように答えています。不安がコラボレーションを妨げた。 また、既存企業は実験よりも成熟した AI 製品を好む傾向を示しており、初期段階の既存企業の 43% が AI パートナーとの提携の障害として製品の準備不足を挙げています。

有意義なコラボレーションを促進するために、既存企業は 2 つの方法で組織の行動を変える必要があります。 彼らは変圧器を敵ではなく味方とみなし、成熟した製品よりもカスタマイズされたソリューションを優先する必要があります。

競争への恐れから協力へ。既存企業は、トランスフォーマーを敵対者ではなく戦略的同盟者として捉え直すという考え方を根本的に転換する必要がある。 「私たちはハイテク企業を真の協力者ではなく、製品ソリューションの所有者として見ていた」と欧州自動車メーカーの幹部は、変化に強い企業からAIコラボレーションを受け入れる企業への同社の進化について語った。 「私たちは方針転換し、パートナーシップを築くことにしました。そのテクノロジー企業は、従業員数、トレーニング、割引、多くの人員など、パートナーシップに多大な投資をしました。2 年後には、それは双方にとって有利なパートナーシップになりました。私たちはそれを製品のためだけに使用したのではありません」消費だけでなく、製品を構築するためでもあります。」

ファイアウォールからオープンドアまで。この考え方の変化により、既存企業はデータと業界インテリジェンスの透明性を確保できるようになり、その結果、変革者は AI テクノロジーをより適切にカスタマイズできるようになります。 ノルウェーの大手掘削機器およびサービスプロバイダーである MHWirth (現 HMH) は、自社の海洋掘削リグでデータ駆動型のメンテナンスを行う必要があったとき、AI パートナーである Cognite に API キーを介してデータへの完全なアクセスを許可し、ソリューションを自由に展開できるようにしました。 このアプローチにより、HMH はカスタマイズされた予測モデルを通じてコストを抑制し、機器の寿命を延ばし、ダウンタイムを短縮することができました。

「既製品のみ」から歓迎される実験へ。既存企業は、既製のソリューションを購入する代わりに、特に簡単に採用できる成熟した製品が存在しないか、競争上の優位性を生み出さない業界やユースケースでは、実験を受け入れる必要があります。 既存企業は代わりに、カスタマイズを提供するトランスフォーマーに賭ける必要がありますが、これには時間がかかり、プロセスと文化の変更が必要になります。 たとえば、ブラジルの航空機メーカーであるエンブラエルの自律飛行のニーズを満たす、成熟した AI 製品は存在しませんでした。 そこで現職企業は、視覚的な交通検知やカメラナビゲーションを組み込んだ技術を必要とする電動垂直離着陸機などの新製品を開発する専門企業を探した。 そこで同社は、自律飛行に関する豊富な知識と経験を持つ AI スタートアップ企業 Daedalian にたどり着きました。

従来の価格設定モデルから新しい価値の分配へ 。 既存企業は、実験や革新が従来の価格設定モデルを混乱させる可能性があることも理解する必要があります。 新しい価値の分配を生み出す可能性のあるオーダーメイドの AI ソリューションを使用する場合、既存企業は変圧業者と緊密に連携して、AIAI テクノロジー企業が生み出す真の価値を考慮した一貫した価格設定を確立する必要があります。これは、売り込みの際に新しい収益化モデルを設定することで実現しました。マルチチャネル マーケティング プラットフォームは、消費者の行動を分析し、小売マーケティングをパーソナライズします。 同社は、量ではなく成功に基づいた価格設定モデルを確立しました。この場合は、顧客のコンバージョン率またはリピート購入の形でした。 このため、既存の小売業者であるフット ロッカー、セフォラ、トミー ヒルフィガーはブルーコアと提携し、実験に報いる革新的な価格設定を採用しました。

既存企業が変革のさらに進んだ段階にあるとき（たとえば、AI を大規模に導入し始めているとき）、有意義なコラボレーションをうまく構築するために必要な新しい行動要件が現れます。 この段階では、既存企業は製品のスケールを超えて、組織の再発明を受け入れる必要があります。 導入の後期段階でも、既存企業の 3 分の 1 が依然として AI 製品の価格設定について懸念を表明しており、パートナーシップにおける価値の分配方法に対する既存の懸念が広く存在していることが浮き彫りになりました。

製品の拡大から組織の変革まで 。 AI 導入の進んだ段階にある既存企業は、AI のスケーリングに伴うコラボレーションの構築に注意を移す必要があります。その移行とは、ビジネス全体に広めるためのユースケースを特定し、優先順位を付けることにトランスフォーマーが関与することを意味します。 また、これらのユースケースを導入するには、適切な IT インフラストラクチャをセットアップする必要があります。これらはすべて、組織レベルで AI 戦略を定義する一環として行われます。 たとえば、シェルが C3.ai に自社のガス機器 10,000 個の予知保全プログラムのセットアップを依頼したとき、石油業界の既存企業は、その洞察を事業部門全体に拡大するだけでなく、生産最適化における追加のユースケースを探求する権限をスタートアップに与えました。システムの最適化と安全性を強化するだけでなく、シェルの再生可能エネルギー分野などの新しいビジネスユニットにも拡大します。 このパートナーシップは、既存企業がトランスフォーマーとの協力において新しい考え方をどのように取り入れることができるかを示しています。

従来の価値の配布から継続的な再定義へ。トランスフォーマーを使用して AI を大規模に導入すると、必要なデータと知識が増加し、AI によって生み出される潜在的な既存の利益も増加します。このプロセスにより、AI のユースケース全体でデータの非対称性と不均一な経済的利益が生じ、パートナーシップに対立を引き起こす可能性があります。 これを避けるために、既存企業は、AI によって生成された価値を大規模に共有して収益化する新しい方法を、トランスフォーマー パートナーとともに再定義する必要があります。 C3.ai と Shell (つまり OA.I.) のコラボレーションの場合のように、既存企業とその AI パートナーは、もともと社内使用のために開発されたソリューションを商品化することで、新しい価値プールを生み出すことができます。

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業界の既存企業が AI を最大限に活用するには、トランスフォーマーとの有意義なコラボレーションを可能にするために考え方と行動を変える必要があります。 既存企業は、カスタマイズされた AI サポートを通じて AI 変革を最大化するための変革者を見つける必要があります。つまり、実験に傾倒し、組織の考え方を変え、文化的な抵抗を克服し、カスタマイズされたソリューションを作成する不確実性と可能性を受け入れる必要があります。 私たちが示しているように、ハードルは克服可能であり、価値の見返りは明らかです。

研究「AI 変革に欠けているものはトランスフォーマーである」を読んでください。フランソワ キャンドロンによる他のフォーチュン コラムを読んでください。 François Candelon は、ボストン コンサルティング グループのパリ オフィスのマネージング ディレクターおよびシニア パートナーであり、BCG ヘンダーソン研究所 (BHI) のグローバル ディレクターでもあります。 [email protected] まで電子メールで連絡できます。 Rémi Lanne は、BCG パリ事務所のプロジェクト リーダーであり、BHI アンバサダーです。 [email protected] まで電子メールで連絡できます。Clément Dumas は BHI アンバサダーです。 [email protected] まで電子メールでお問い合わせいただけます。このコラムで紹介されている企業の一部は、BCG の過去または現在の顧客です。