人工知能がビジネス界における最大の知識ギャップを明らかにする

企業が今年人工知能に費やすと予想される2兆5000億ドルのうち、1兆ドル以上がITサービスと専用ソフトウェアに割り当てられる見込みだ。これは、多くの企業が未だにその理解や、自社のビジネス、チーム、プロセスへの統合方法に苦慮しているテクノロジーとしては、途方もない金額である。

ChatGPTによる革命が始まって数年後、企業が人工知能を導入する際に直面する様々な傾向や課題が見え始めた。

フォードが最近、AIシステムが製造上の問題を検出できなかったことを受け、経験豊富なエンジニアを再雇用するという決定を下したことは、AIに投資するあらゆる企業にとって重要な教訓となる。一方、RampとRevelio Labsによる約2万2000社の米国企業を対象とした新たな調査では、AIへの投資額が多い組織ほど、実際には雇用者数を減らしているのではなく、増やしていることが明らかになった。

これらの事例は、私たちに重要なことを教えてくれます。誰もが人工知能によって人間への依存度が減ると考えていましたが、実際には、企業はAIがいかに経験豊富な人材に依存しているかを痛感しているのです。AIは仕事のやり方を変えるかもしれませんが、それだけでは成長と成功には十分ではありません。

人工知能は作業効率を向上させるが、専門知識は依然として重要である。

今年初め、フォードはAIや自動化システムが高品質な成果物を提供できなかったことを受け、350人のベテランエンジニアを再雇用した。これは、AI導入の成功には従業員が不可欠であることを示している。

RampとRevelio Labsの調査結果にもこの傾向が反映されているのは興味深い。これらの調査によると、AIに投資する組織はより多くの人材を採用しているという。企業は採用や人材育成を怠るのではなく、高度なAIを洗練・改善し、必要とされる分野でより優れたパフォーマンスを発揮できるよう、適切なチームメンバーをますます必要としているのだ。

人工知能の成功は、個人、チーム、組織レベルで、それぞれの業務に必要なスキルを理解し、実際の業務を反映した開発に投資することにかかっています。しかし、組織がこれらのスキルを構築するには、まず専門知識がどこに既に存在するかを把握する必要があります。多くの企業は、誰がその知識を持っているのか、あるいはどこにギャップがあるのか​​を明確に理解しないまま、重要な知識を保有しているのが現状です。

これを実現する一つの方法は、組織全体に存在するスキルを記録した生きた記録であるスキルオントロジーを構築することです。

企業は憶測に頼るのではなく、自社の能力における強みと弱みを特定し、どのチームが専門知識を持っているかを把握し、ギャップが実際のビジネス上の問題となる前に発見することができます。このアプローチは、人材計画の強固な基盤を築き、社内でのキャリアアップを促進し、人工知能のより効果的な活用を可能にします。

組織内で最も価値のあるスキル

効果的なスキルオントロジーを構築すれば、組織内で何が起こっているのかを包括的に把握できるようになります。これにより、社内のあらゆる分野の専門家（SME）を特定できます。こうした専門家の知識は、伝説的なAI「スーパーユーザー」のように、正式に文書化されていないことが多いのです。例えば、フォードは、若いスタッフのトレーニングやAIツールの再プログラミングのために、元従業員を再雇用していると述べています。

専門知識が特定されれば、AIは役割の変化に合わせてこの状況を維持し、継続的に更新するのに役立ちます。しかし、専門知識がどこにあるのかを理解することは、ほんの始まりに過ぎません。

組織は、これらの経験を検証し、個人を適切な能力開発機会に結びつけ、各分野の専門家（SME）間の知識共有を促進する必要があります。最も重要なのは、この学習を業務環境から切り離すのではなく、可能な限り業務に統合し、最も重要な分野でのパフォーマンス向上を確実にすることです。

人工知能は知識の整理と普及を促進するが、経験から生まれる判断力は持ち合わせていない。パターンを発見し、学習経路を提案することはできるが、なぜあるプロセスが機能するのか、いつ疑問を抱くべきなのか、組織の実情に合わせてどのように適応させるべきかを説明することはできない。専門家が指摘するように、AIは経験ではなく言葉を生み出すのであり、これは理解しておくべき重要な点である。

そのため、経験豊富なチームメンバーは依然として不可欠です。彼らは、AIをはじめとするあらゆる関係者がその知識を効果的に活用するための背景情報を提供します。

経験を競争優位性に変える

人事（HR）や人材育成（L&D）といった分野の多くの人々が、人工知能によって自分たちの役割が縮小すると考えていた時代に、この専門知識の価値がますます高まっていることが明らかになってきた。

人材育成（L&D）チームは、スキル開発と再訓練の計画を主導し、自身とチームメンバーの事業横断的な専門知識を競争優位性に変え、人工知能と効果的に連携できる柔軟な労働力を構築するために必要なプロセスを導入することで、より戦略的に活動する機会を得ることができます。

人工知能は組織の専門知識を強力に浮き彫りにすると同時に、多くの企業が経験豊富な従業員の頭の中に秘められた膨大な知識を保有していることをも明らかにしました。こうした従業員は、事業とその運営についてより深い理解を持っているだけでなく、AIでは再現できない貴重な判断力も備えています。

この情報を社内全体に普及・共有することで、従業員が退職する際に知識が失われるのではなく、学習するにつれて知識が蓄積されていくような人材育成が可能になり、結果として繰り返し発生するミスが減り、品質が向上し、社内でのキャリアアップが促進される。

従業員とAIの投資効果を最大化するために、先進的な組織は、単にソフトウェアを買い増すのではなく、既に保有している専門知識を特定し、共有し、規模を拡大することに投資する必要がある。結局のところ、AIは言葉を作り出すのであって、専門知識を作り出すのではないのだから。