AIの誇大宣伝から実用性まで：企業はFlash上​​のフィットを優先する必要があります

私たちが自律的変革の時代にさらに深く踏み込むにつれ、AIエージェントはビジネスの機能や価値創造の方法を再構築しています。しかし、数多くのベンダーが自社の「AIエージェント」を宣伝する中、ノイズをふるいにかけて、これらのシステムが実際に何をできるのか、そして重要なこととして、どのように活用すべきかを正確に把握するのは難しいことです。

自動化するタスクをリストアップしたり、AIエージェントをベンチマークでテストしたりするだけでは十分ではありません。食料品店への短い移動にジェット機を選ぶのが過剰であるように、AIをどのように仕事に統合するかをより批判的に考える必要があります。

なぜAIエージェントで仕事を置き換えようとすべきでないのか

すべての組織は、顧客、パートナー、従業員に価値を提供することを目指しています。この価値は、組織がサービスを提供する相手の需要や欲望を考慮すると、潜在的に創造できる価値のほんの一部にすぎません。

従業員が翌日のタスクリストと、優先順位を下げざるを得なかったタスクリストを持って一日を終えるとき、もしそれらのタスクが対処されていれば価値を追加できたはずなのに、潜在的な価値と実際の価値創造の間にギャップがあることが明らかです。これにより、未活用の価値がテーブル上に残されます。

AIエージェントを導入する明らかな出発点は、既存の仕事とそれが生み出す価値を見ることです。即時的な利点は明らかです：タスクをより速く、またはより確実に自動化すること。このアプローチは変革戦略の一部として有効ですが、多くの組織が陥る落とし穴は、すでに創造している価値の向上にのみ焦点を当てることです。これにより、以下のベン図で示されるように、ビジョンと投資が彼らの潜在能力の小さなセグメントに限定され、対処可能な価値の多くが手つかずのままになります。

人間と機械にはそれぞれ独自の強みと弱みがあります。ビジネス、技術、業界のパートナーと協力してワークフローを再設計する企業は、既存の価値の自動化に固執し、全体の価値出力を拡大しない企業を上回るでしょう。

SPARフレームワークを通じてAIエージェントの能力を理解する

AIエージェントの機能を解明するために、私たちはSPARフレームワークを開発しました：感知、計画、行動、反映。このモデルは人間が目標を追求する方法を反映し、AIエージェントの運用を簡単に見るためのレンズを提供します。

感知

私たちが周囲を理解するために感覚を使うように、AIエージェントは環境からデータを収集します。彼らはトリガーを検出し、関連情報を収集し、運用コンテキストを監視します。

計画

感知の後、AIエージェントはすぐに行動に飛びつきません。人間が選択肢を検討するのと同様に、これらのエージェントは目標と制約を考慮してデータを分析し、目標達成のための戦略的な決定を下します。

行動

行動を実行する能力は、AIエージェントを単なる分析ツールと区別します。彼らはさまざまなツールやシステムを調整してタスクを実行し、リアルタイムで進捗を監視し、必要に応じて調整して軌道に乗ります。

反映

最も先進的な機能はおそらく、経験から学ぶ能力です。高度なAIエージェントはパフォーマンスを評価し、結果を精査し、効果的なものを基に方法を改良し、継続的な改善のサイクルを促進します。

AIエージェントの力は、これらの4つの能力のシームレスな統合にあり、複雑な目標をますます巧みに取り組むことを可能にします。このアプローチは、既存の、しばしば最適化されたプロセスとは対照的で、段階的な改善では限られた成果しか得られない場合があります。価値創造や市場開発の新しい道を探ることで、指数関数的成長につながる可能性があります。

AIエージェント戦略を構築するための5つのステップ

多くの技術者、コンサルタント、ビジネスリーダーが従う従来のAI導入方法は、87％の失敗率です：

1. 解決すべき問題をリストアップする；
2. または：
3. データを調査する；
4. 潜在的なユースケースを選択する；
5. ROI、実現可能性、コスト、タイムラインでユースケースを評価する；
6. ユースケースのサブセットを選び、その実行に投資する。

この方法は広くベストプラクティスとして受け入れられているため、健全に見えるかもしれませんが、証拠はその効果がないことを示しています。新しい戦略の時です：

1. 組織のコアコンピテンシーと市場の規制および地政学的状況を考慮して、顧客やパートナーに提供できる総潜在価値をマッピングする。
2. 組織の現在の価値創造を評価する。
3. 新しい重要な価値を創造し、潜在的に新しい市場を開く可能性のあるトップ5の機会を特定する。
4. AIエージェントソリューションを開発するために、これらの機会をROI、実現可能性、コスト、タイムラインで評価する（必要に応じてステップ3と4を繰り返す）。
5. 価値ケースのサブセットを選び、その実行にコミットする。

AIで新しい価値を創造する

自律的変革への旅はレースではありません—それは戦略的進化であり、組織の能力が技術の進歩と共成長します。価値の明確な理解から始め、野心を体系的に拡大することで、組織はAIエージェントの時代に繁栄することができます。

ブライアン・エバーグリーンは「自律的変革：人工知能の時代におけるより人間的な未来の創造」の著者です

パスカル・ボルネは「エージェント型人工知能：AIエージェントを活用してビジネス、仕事、人生を再創造する」の著者です

エバーグリーンとボルネは、キャシー・コジルコフと共に、AIエージェントに関する新しいオンラインコースを提供しています：リーダーのためのエージェント型人工知能