ビジネスの世界では、人工知能が触れていない分野はほとんどありません。多くの業界が AI の導入を急いでおり、このテクノロジーにより従業員が協力してタスクを完了する方法が変わりつつあります。
生成 AI は、ビジネス リーダーにとって重要なバズワードです。しかし、実際に AI を統合する場合は別の話になる可能性があります。
アクセンチュアのコンサルティング部門最高経営責任者であるジャック・アザグリ氏は、ワークフォース・イノベーションに関するラウンドテーブルで、「当社のクライアントの多くは、どこにでも数十人のAIパイロットを抱えている」と語った。 「一貫したビジネスケースと真の再発明と変革を持っている企業はほとんどありません。」
AI の目新しさが薄れる中、企業はどのように前進するのでしょうか? Business Insider の Julia Hood は、Workforce Innovation 委員会のメンバーに、AI パイロットを実際のユースケースにどのように移行したかを尋ねました。取締役会メンバーは、自社が AI を理論から運用に移行する 5 つの主な方法を共有しました。
Infosys のエグゼクティブ バイス プレジデント、サービス提供責任者、および南北アメリカ展開責任者のアナント アディア氏は、「クライアントに AI に本格的に着手するよう伝える前に、私たちは AI ファーストの組織になりたいと考えています」と述べています。 「私たちは、従業員エクスペリエンスを向上させる人事部門や採用部門など、AI を活用していることをクライアントに示したいと考えています。」
メンバーはまた、従業員研修やピアツーピア学習の機会についても強調しました。
ラウンドテーブルの参加者は次のとおりです。
- Infosys のエグゼクティブ バイス プレジデント、サービス提供責任者、南北アメリカ デリバリー責任者である Anant Adya 氏は次のように述べています。
- ルクレシア・ボルゴノヴォ氏は、マスターカードの最高人材および組織効率責任者です。
- ニール・マレー氏は、JLL のワーク ダイナミクス CEO です。
- IBM の副社長兼最高インパクト責任者である Justina Nixon-Saintil 氏は次のように述べています。
- マージョリー・パウエル氏は、AARP の最高人事責任者兼上級副社長です。
以下は、長さと明確さのために編集されています。
人材などの早期導入者を特定する
ニクソン＝サンティル: 私たちはこれらのプラットフォームとソリューションをクライアントに提供しているため、通常はクライアントゼロです。私たちはビジネスと複数の機能にわたって AI を導入しました。最初に行ったことの 1 つは AskHR 製品で、従業員が抱いていた質問の 94% 以上に答えたと思います。
人事担当者は現在、仮想アシスタントが答えられるような基本的な質問に答える代わりに、より高度な仕事や事業部門とのパートナーシップに時間を費やしています。そのときから多くのメリットが見え始めると思います。
ボルゴノヴォ: 人事部門は、従業員を雇用する直前から退職後までエンドツーエンドで従業員エクスペリエンスを向上させるために AI を組み込むという点で先導してきました。パフォーマンスと生産性を向上させ、より高度なパーソナライゼーションを提供する機会はたくさんあります。
AARP
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マスターカード
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インフォシス コバルト
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継続的なトレーニングに投資する
食べる： AI についての知識を得るには、誰もが受講しなければならない特定の AI 認定資格やコースがあります。そこで私たちは、AI の影響とは何か、Gen AI とは何か、LLM とは何か、ユースケースをどのように見るかという観点から教育を推進しています。そして、それは職を失うことではなく、より多くのことを成し遂げる可能性を拡大することであるということをすべての人に確実に教育することです。
パウエル: 私たちは実践的なスキル構築を行っています。昨年、私たちはチームが AI を仕事に組み込むのを支援する 20 以上の AI ワークショップを投稿しました。弊社スタッフもぜひご参加ください。私たちはファイアウォールの内側に製品を使用しているので、彼らはそれを使用して遊ぶことができます。私たちは彼らに、何がうまくいったかについてフィードバックをくれるように、先に進んでそれを打破してみてくださいと伝えているだけです。
PowerPoint や Excel で AI をどのように使用できるかを知りたいと言うチームがありました。そして、彼らは、まあ、それらのことはあまり良くないことに気づき始めています。しかし、それが成長し続けるにつれて、彼らはその準備が整い、何ができて何ができなかったかを知るでしょう。それが楽しくて、そうすればそれほど怖くなくなると思います。
マレー: 当社の内部大規模言語モデルは、ランディング ページからアクセスできるすべてのユーザーのダッシュボード上のウィジェットになりました。ここでは、人々がそれに慣れるためにトレーニングが非常に重要です。たとえそれが単なるオンラインモジュールであっても、人々に快適さを提供する必要があります。
ニクソン＝サンティル: 全社的なスキルアップも実施しました。 Watsonx チャレンジは 2 つありました。 Watsonx は当社の AI データ プラットフォームです。これは、組織の大部分のスキルを向上させるための方法の 1 つです。その結果、従業員が実際に考え出した素晴らしいアイデアがいくつかあり、現在、それらのアイデアやソリューションをさまざまな部門で実装しています。
ボルゴノヴォ: 従業員は AI を使用したいと考えており、AI を使用して仕事を強化する方法を学びたがっていると思います。そのために、私たちは 3 段階の学習アプローチを構築しました。 1 つは、誰もがアクセスできるようにし、AI に関する一般的な知識を構築することです。
2 番目の層は、より役割に特化したものです。さまざまな役割の人々に AI ツールを活用して、新しい働き方を推進するにはどうすればよいでしょうか?ソフトウェアエンジニアリング、コンサルティング、販売など、何でも構いません。そして、私たちが将来に向けて間違いなく構築したいのは、役割が AI の影響を受ける可能性がある人々のスキルを再訓練して、高度なタスクをより快適に行えるようにしたり、別のタイプの役割にシフトしたりできるようにする方法を積極的に考えることです。組織内で浮上してくる。
もう 1 つは、社内で最も大きな需要があると考えられる、ナレッジ マネジメントです。非常に簡単な方法で、さまざまなソースから情報を収集します。
新しい AI テクノロジーに熱心に取り組んでいるもう 1 つの職種は、ソフトウェア エンジニアリングです。私たちは、ソフトウェア エンジニアリング コミュニティ内にコーディング アシスタントを導入する際に、非常に慎重なアプローチを採用してきました。今年、私たちはコーディングアシスタントを使用して、その一部を対象にパイロットを実施しました。アイデアは、ただ学び、その学びに基づいて、2025 年にソフトウェア エンジニアリング コミュニティ全体でより広範囲に拡張することです。
このパイロットから得た非常に興味深い学びの 1 つは、コーディング アシスタントを使用しているソフトウェア エンジニアがおそらく最も優れているのはトレーニングを受けた人々であるということです。私たちが学んでいることは、これらすべてのテクノロジーや AI 固有のプラットフォームをさまざまな職種に展開し始める前に、即時トレーニングを組み込むことを本当に意図的に行う必要があるということです。
IBM
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JLL の仕事のダイナミクス
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ピアツーピア学習のロックを解除する
パウエル: 当社では、アイデア ピッチ コンテストと、人々が AI の使用方法についてアイデアを出し、学んだことを共有できる、年間を通じたアイデア パイプライン プログラムを行っています。これは、デジタル変革を支援するデジタルファースト機能に関する多くの仲間の学習と創造性を刺激します。
それからコミュニティを通じて協力していきます。私たちは生成 AI を実践するコミュニティを持っています。これは、企業が従業員リソース グループを持つ方法に似ています。実践コミュニティもあります。従業員が自分のテクニックを共有し、互いに学び、進化するトレンドの先を行くためのスペースを提供します。彼らは毎月会合を持ち、エグゼクティブスポンサーがおり、あらゆる種類の活動や学習の機会があります。
マレー: AI の使用状況とどのような質問が行われているかを監視する中で、すべての部門のスーパー ユーザー、つまり最も進化したプロンプトを開発できる人材を特定しました。プロンプトはこの点で非常に重要な部分であるため、プロンプトの使用がそれほど進んでいない人を助けるために、現在はプルダウン メニューに表示されているのだと思います。そのため、スーパー ユーザーは他の全員に、組織全体で何が可能かを示すよう促しています。
解決すべき顧客の問題点を見つける
ボルゴノヴォ: ナレッジ管理だけでなく効率性も促進するユースケースの 1 つは、カスタマー サポートに関するものです。カスタマー サポートは、おそらく先頭に立っている分野の 1 つです。
当社には、数百ページにわたるドキュメントや参考資料が含まれる、非常に長く非常に技術的な顧客オンボーディング プロセスがあります。これは、効率化と効率性の向上、そしてより優れた顧客エクスペリエンスの実現という観点から処理した、チャットベースのアシスタントの最初の使用例でした。
責任あるリーダーシップを強化する
パウエル: 私たちは、リーダー、特に人事リーダーが従業員に効果的かつ責任を持って AI を使用できるよう指導してもらいたいと考えています。私たちは、彼らがプライバシー、ポリシー、効率を重視していることを確認したいと考えています。そのため、私たちはマネージャーに対し、当社が提供するトレーニングをスタッフに指導するよう奨励しており、かなりの量のトレーニングを提供しています。
