生成AIの価値を大規模に創出する

生成AI は組織的なパズルを提示します。企業は、従業員が汎用大規模言語モデル（LLM）にアクセスして個人の生産性を向上させるために、総額数十億ドルを投資してきましたが、多くの場合、このテクノロジーのより戦略的なアプリケーションを開発し採用することに苦戦しています。企業がGenAIを活用して、機能やビジネスユニットを横断して拡大できる革新的なプロセス改善を行わない限り、意味のある投資収益率、ましてや競争上の優位性は得られそうにありません。1

23の大規模組織における87人の実務者へのインタビューから、生成AIで価値創造を拡大するリーダーは3つの重要な実践を育んでいることが明らかになりました。第一に、特定のタスクに焦点を当てるのではなく、プロセス全体にわたってユースケースの範囲を拡大すること。第二に、各ユースケースを継続的に改善すべき進行中の作業として扱うこと。第三に、組織に測定可能な価値をもたらさないユースケースを迅速に特定し、放棄することです。

しかし、ほとんどの伝統的な企業は、これら3つの実践を制度化するように構造化されていません。多くの企業は、複数の損益ユニット、重複する機能、限られた部門間の情報フロー、リソースをめぐる内部競争を特徴とする多部門組織として運営されています。2 この体制では、プロセスやユニットを横断して生成AIのユースケースを拡大することが困難になります。

私たちの調査では、これらの課題を克服している少数のリーダーは、多くの組織が中央集権的なAI技術的専門知識を各ユニットに接続するために使用してきた古典的なハブアンドスポークモデルを超えて進んでいることがわかりました。彼らは、私たちが AIスパイン と呼ぶ新しい種類の社内リソースを開発しています。これは、LLMのユースケースを大規模に実装、進化、放棄するための柔軟なコア構造を提供し、生成AIポートフォリオを焦点を絞った最新の状態に保ちます。