“2024년 신차 4대 중 3대가 커넥티트 카··· 아직은 4G 연결이 94%”

카운터포인트가 ‘2024년 4분기 글로벌 커넥티드 카 트래커(Global Connected Car Tracker, Q4 2024)’를 발표했다. 전 세계에서 2024년 판매된 커넥티트 카 판매량은 2023년보다 8% 증가하며, 네트워크 연결 기능읕 탑재한 커넥티트 카 시장이 확대되고 있다. 커넥티트 카는 무선 네트워크에 연결된 인터넷을 통해 실시간으로 다양한 정보를 보내고 받을 수 있다. 스마트폰 앱을 활용해 도어 잠금 및 해제, 원격 시동…

Operational efficiency is not transformation

Michael Porter, in his landmark 1996 Harvard Business Review article, “What Is Strategy?”, made a clear distinction: operational effectiveness is not strategy. While practices such as total quality management, benchmarking, and outsourcing can lead to significant improvements, they are easily replicated and do not constitute a sustainable competitive advantage. For digital and technology leaders, a…

AIはいかにしてビジネス変革を推進するか

企業全体で人工知能ソリューションの導入競争が本格化している。大半は、以前よりも迅速かつ頻繁に物事を行うことで、最終的なコストを削減するためにAIを利用している。時間とコストの節約の可能性は計り知れないが、節約した時間で何をするのかを定義している人はほとんどいない。

同時に、効率性の向上は今日の最終的なコスト削減に役立つが、AI主導の未来において競争力を維持するためには、企業は変革する必要がある。しかし、最終的なコストを増やさずに変革するにはどうすればいいのだろうか?適切な発想の転換と戦略によって、AIが現在提供している利益を活用し、変革を促進することができる。

AIはビジネス変革のための時間を解放し、プレッシャーを高めている。そうすることで、AIは問題であると同時に解決策にもなる。今日のAI機能は、従業員を解放し、最終的なコストを増加させることなく、ビジネス変革に集中できるようにすることができる。今日のコストを削減するのではなく、その削減分を将来の競争力強化に投資しよう。

可能性の解放

AIは従業員の労働時間をどれくらい削減できるのだろうか?すでに具体的な答えが出始めている。現在AIを使用している従業員を対象に行った調査によると、半数近くがすでに週5時間以上の時間削減を報告している。ServiceNowでは、わずか4ヶ月後、GenAIが「年換算で正社員50人分の仕事をこなしている」ことがわかった。私たちはまだ、AIを完全に活用して効率を高める初期段階にいる。

可能性の推定では、さらに多くの時間節約を示唆している。法務、税務、リスク・コンプライアンス分野のグローバル・プロフェッショナルを対象とした調査では、回答者は今後5年間で週12時間の時間削減を見込んでいる。また、グローバルに調査した新しいレポートでは、「ジェネレーティブAIは2030年までに世界のGDPに最大20兆ドルを上乗せし、年間3,000億時間の労働時間を節約できる」と推定している。

まだ日は浅いが、今日の結果と明日の試算は、AIが従業員の時間を解放する途方もない機会を示唆している。この機会を最大限に生かすためには、この時間を可能性と捉え、戦略的に活用する必要がある。

戦略的な時間節約

AIが生み出す時間節約を無駄にしてしまう可能性もある。例えば、スタッフがより迅速かつ効率的に物事を行えるようにするAIソリューションを導入したとしよう。1日30分の時間短縮ができたとしても、それは会社にとって大きな意味を持つとは限らない。コーヒー休憩が増えるとか、昼食時間が延びるということだ。戦略的に、その時間を集中させ最大化するような組織の再設計を追求してこそ、本当の価値が得られるのだ。

その代わりに、人事、カスタマーサービス、テクノロジー・サポート、経営管理を担当する1万人の従業員がいるとしよう。AIソリューションを導入することで、彼ら一人ひとりの時間を1日1時間節約することができれば、1,200人の頭脳が解放されたことになる。ここで企業は、この時間節約を最大化するための戦略的決定を下すことができる。時間節約分を分散させて全員が長いコーヒー休憩を取れるようにするのではなく、チーム全体や部署全体が自由になるように集約できないだろうか?時間節約を集中させれば、変革の可能性が広がる。

変革の時間

従業員や事業部全体が節約した時間を、コスト削減の観点だけで見るのは簡単だ。AIが仕事をこなせるようになれば、その分、誰かにお金を払って仕事をさせる必要がなくなる。しかし、そのアプローチは近視眼的だろう。

AIは、私たちが想像もつかないような方法で、私たちの生活や働き方を根底から覆そうとしている。そのため、変化の激しいAIの状況において、企業は迅速に適応する必要に迫られる。そしてAIは、既成概念にとらわれない発想を持つ企業にとって、市場に革命をもたらすディスラプターとなる機会を生み出すだろう。明日も存在感を発揮するためには、企業は現在とは異なるスキルとビジネスモデルを持つ必要がある。企業は、今いる人材と必要な人材について考える必要がある。 企業には、変革者、クリエーター、主題専門家、経験開発者が必要になる。これらの人材は、データサイエンティストやモデルトレーナーと同様に、変革を推進することになる。

ビジネス変革は極めて重要であり、企業はその移行を実現するために人員とリソースを割く必要がある。人工知能を活用することで、組織変革を推進するためのリソースを解放し、ビジネスの変革を可能にすることができる。

変革を促進する

AIによって解放された従業員と時間を使って、ビジネス変革を追求するために何ができるだろうか?変革を促進するための3つのステップを紹介しよう:

1.スキルアップ

時間が空いた従業員を解雇する代わりに、その従業員をビジネスのニーズに合わせてスキルアップさせることに注力する。貴社の戦略的目標は何か、そして、従業員はその達成にどのように貢献できるのか。変革は、特に従業員が参加する機会を提供することで、社内から生まれる可能性がある。スキルアップの価値は、必要な特定のスキルを促進することができ、すでに歴史や知識、事業やその使命とのつながりを持つ従業員を維持できることだ。

2.スキルマッピング

AIは、従業員の新しい自由時間の可能性を最大限に引き出す手助けをすることもできる。インテリジェントなスキルマッピングは、従業員をスキルアップの機会へと導くことができる。また、従業員を新しいプロジェクトにつなげることもできる。変革の目標を定めると同時に、スキルマッピングによって、目標達成に必要なスキルを持つ従業員を特定することができる。

インテリジェント・スキル・マネジメントをさらに推し進めれば、誰の時間が解放されるかを形作ることができる。すべてのプロジェクトと各プロジェクトに必要なスキルをマッピングしたら、仕事量を減らしたい従業員を積極的にターゲットにし、新しいプロジェクトのために従業員を解放することができる。そして将来的には、AIが、効率化が実現した際に従業員がシフトできる新しいプロジェクトや事業部門の生成を支援する可能性さえある。

3.イノベーション

最後に、従業員やチームが自由になれば、イノベーションに集中させることができる。このときこそ、組織の次の展開を想像するチャンスだ。どんな新製品を提供できるか?どんなユニークなAIアプリケーションを構築できるか?どのような新しいビジネスプロセスを設計できるか?どのような先見性のある事業部門を作ることができるか?言い換えれば、将来に向けてビジネスの競争力を高めるために、どのようなイノベーションを想像できるかということだ。

変革には再発明が必要であり、それを実現するための人材と資源を投入して初めて実現することができる。AIテクノロジーのスピードと巨大な可能性は、AI主導の未来において競争力を維持できるよう変革することを私たち全員に迫っている。

幸運なことに、AIは私たちが変革の旅を始めるための答えを今日も提供してくれる。だから、今日AIを導入して雇用をなくすことを考えるのではなく、将来について考えるように考え方をシフトしてみてほしい。これは、AIが1,200の仕事をなくすという話ではない。これは、必要なリソースを手に入れることでビジネスを変革できるよう、AIが無償でリソースを提供するために使われるということなのだ。

AIが何を引き起こすかは、AIが何をするかと同じくらい重要だ。新しい事業部門を立ち上げたり、新しい製品ラインを作ったりするために、1200人の余剰人員を確保することは、企業の方向性を根本的に変えることができるものだ。このチャンスをつかみ、創造性と革新性を前面に出してリードしていこう。今あるリソースを活用し、現在の収益だけでなく、ビジネスの将来を優先することで、どんな素晴らしい新しいビジネス価値が生まれるかわからない。


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Source: News

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