ワークイノベーションサミットでご紹介した、AI の可能性を解き放つための 10 のポイント
私たちの多くにとって、働き方は破綻しています。 しかし、人間と AI の力を組み合わせることで、潜在的な解決策が生まれます。 ワークイノベーションサミットでは、AI が私たちの働き方を変える可能性について検討しました。 このイベントでは、(AI が仕事を増やすことはなく) AI が繰り返しタスクを軽減し、人間が独創性、共感、情熱を合目的かつ有意義な仕事に注ぐことを可能にする魔法が明らかになりました。
今、私たちは、人間と AI がこれまで以上に協力して大きな成果を上げることができる、イノベーションの新しい黄金時代の始まりにあります。”
この記事では、イベントでの学びから、仕事において人間と AI の力を使いこなすのに役立つ重要なポイントをご紹介します。 また、10月 26日 (土) には基調講演のリプレイをご覧いただけるバーチャルウォッチパーティーを開催します。お見逃しなく！
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1. AI を使用して、人間のスキルを向上させ、仕事を豊かにする
AI は人間の能力の代替ではなく、人間の能力を高める存在です。
Dustin Moskovitz は、基調講演の中で、Asana での AI の基本原則でも強調されているこの方針を繰り返しました。 「すべての退屈な仕事が AI によって処理されると、人々は共感、情熱、独創性を注ぐことに集中することができます。 AI は私たちに置き換わるのではなく、私たちを最も人間たらしめるものを増幅させる力を持っています。」
組織にとっては、AI を使用して反復的で価値の低い仕事を自動化することで、複雑でクリエイティブなタスク、つまり人間だけの仕事に集中できるというメリットがあります。 Sonderの COO (最高執行責任者) Deeksha Hebbar 氏が、オペレーションに焦点を当てたブレイクアウトセッションで語ったとおり、AI は「喜びのない仕事を取り除く」ことを目的としています。
IT パネルディスカッションに登壇したSlackの共同創業者兼 CTO Cal Henderson 氏は次のように述べています。「AI は、最も複雑な仕事に向けて自動化できるものの限界を押し広げています。 そして、人間は最も人間らしい仕事をする時間を持つことができるのです。」
2. 疑問を払拭し、懸念を緩和するために透明性を促進する
AI の急速な進歩により、セキュリティ、倫理、仕事の安全性に関する労働者の懸念が生じています。 未知のものへの恐怖に起因する可能性が高いこの懸念に真っ向から対処することで、これらの懸念を軽減することができます。 不安を軽減するために、AI の導入と活用に関する組織の計画について、チームに率直かつオープンに伝えましょう。
AI を技術スタック (ツール群) やワークフローに統合する際には、ツールの使用率と意思決定について透明性を保つことが重要です。 Salesforceの社長兼会長 Sarah Franklin 氏は、マーケティングパネルで、AI にアプローチする際に信頼を中心に据えることの重要性を強調しました。「AI には、信頼を中心に据えてアプローチする必要があります。」
AI の導入プロセスにチームを巻き込むことで、この信頼を築きましょう。 定期的なアップデートやオープンなコミュニケーションで情報を共有することで、テクノロジーを受け入れ、実験し、学ぶことができる安心感のある文化を育むことができます。
信頼を築くためのもう 1 つの重要な要素とは何でしょうか？ それは、どの AI ツールを選ぶかということです。 抽出するデータと意思決定プロセスについて透明性のある AI ツールを選択することで、提供されたデータとインサイトを信頼できることが保証されます。Asana の最高製品責任者 Alex Hood は、そのような AI ツールは「思考を展開する」ツールだと述べています。
3. より安全で責任ある使用のための AI ガイドラインを確立する
AI の導入を促進し、自社のアプローチに従業員が安心できるようにする別の方法として、責任ある使用を保証するための安全ガイドラインのフレームワークを作成することが挙げられます。 これらのガードレールは、AI の安全な使用を可能にし、AI を試しながら学ぶことを促進する必要があります。その一方で、データ保護とコンプライアンスを確保する必要があります。
Henderson 氏は次のように述べています。「針の穴を通すように慎重に進めなければなりません。[AI を] すべて禁止にしたところで、人々はすり抜ける方法を見つけてしまうでしょうから。 では、何を提供できるでしょうか？ 自社がエンタープライズに対応したバージョンのテクノロジーを推進している間、従業員ができるだけ安全な方法でテクノロジーを使用できるようにするために、どのようなガイドラインを提供できるでしょうか？」
最終的に、マーケティングパネルディスカッションでBlackbaudのチーフマーケティングオフィサー Catherine LaCour 氏の語った「責任ある AI フレームワーク」を設定することで、実験と失敗を安全に行う自由が得られます。 このアプローチにより、AI の固有のリスクを軽減しながら、イノベーションの文化を育て続けることができます。
成功には失敗が必要です [中略] しかし、失敗は安全地帯でしています。”
4. AI の導入ペースを慎重に検討する
AI を取り巻く今日の Business 環境は非常に盛り上がっているため、新しいテクノロジーをすぐに導入したいと思いがちです。 しかし、Henderson 氏によると、この急速なペースに乗ることは、最終的に組織にとってかえって有害となることもあります。
「現在、経営陣の間では AI に関する期待が非常に高まっています。 どの顧客も AI についてひっきりなしに話しており、ボードは企業に [AI への投資を] 催促しています。 価値のないものに過剰な投資をしたり、人々が思うほどの価値がないものに投資したりする [中略] 組織が続出するのではないかと考えています。」
最初から AI との連携に取り組むのではなく、段階的なアプローチを採用しましょう。 特定の AI アプリケーションとユースケースを長期的な価値を実現できるように設計し、テストしてください。 IT パネルに登壇したStripeの元コーポレートテクノロジー責任者 Andrew Sopko 氏は、このツールのメリットと受益者を評価するための製品中心のアプローチを推奨し、AI 投資からの有意義で持続可能な影響を確実にします。
Sopko 氏は次のように語っています。「見かけに反していることもたくさんあるでしょう。 価値のあることをするために、ゆっくりと慎重なアプローチを取ることが重要です。」
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5. AI を「効率性の乗数」として使用して、長期的な結果を推進する
反復的なプロセスを自動化し、退屈な作業を軽減する能力を AI が提供することは間違いありません。 しかし、AI テクノロジーの真の価値は、組織全体で長期的な結果を推進し、組織を変革するような大きな変化を促進する触媒になれるという点にあります。
これを活用するには、漸増的な利益に注目するのではなく、大きな変化とスケーラブルな影響をもたらすユースケースを探すことです。例えば、個人の受信トレイのメールを分類するために AI を使用するよりも、組織全体で時間のかかっているデータ入力タスクを自動化するために AI を使用しましょう。 Hebbar 氏はこれを「効率性の乗数」と呼んでいます。「チームやシステムの効率性と生産性をより広く向上させる」ことができる分野で AI を活用することを提案しているのです。
Zscaler のCIO、Praniti Lakhwara 氏が IT ブレイクアウトセッションで述べたように、組織内で AI を効率性の乗数として使用することは、最も「うるさくて目立つ問題」に取り組むだけではありません。
彼女は次のように語っています。「時には、企業全体で繰り返され、大規模に展開可能な中程度に価値のあるユースケースから最高の ROI が生まれることがあります。一度きりで終わる、非常に価値の高いユースケースからではありません。」
6. AI を組織の目標と連携させて、有意義な結果を出す
エキサイティングな AI のアプリケーション、機能、能力、テクノロジーとそのすべての可能性が、チームを戦略的な道から注意を逸らし、逸脱させてしまうことが多々あります。 ICFの戦略最適化 & イノベーションサービス部門、シニアバイスプレジデントの Michael Whitaker 氏は、これらを「キラキラしたもの」と呼んでいます。魅力的ですが、影響力のない可能性がある AI の側面です。
「注意を逸らさず、現実的で具体的な結果を把握する必要があります」と Whitaker 氏はオペレーションブレイクアウトセッションで述べました。
Franklin 氏によると、重要なのは、AI の工数を組織の目標に合わせることです。 たとえば、AI 実験を測定可能な結果に固定し、A/B テストを通じてその影響を検証します。 このアプローチにより、大規模な投資やロールアウトを行う前に、情報に基づいた意思決定に基づいて工数を費やし、真の効率化を達成することができます。
「これらの目標に集中し、ノイズに気を取られないようにすることが非常に重要です」と彼女は語っています。
7. 部門横断のコラボレーションを促進し、AI による成功を実現する
影響力のある AI の導入は、サイロ化されたチームでは達成できません。 成功するには、部門横断のチームと連携して、さまざまなスキルセットや視点を活用することが不可欠です。
Whitaker 氏は、AI の成功を促進するために、生成 AI の探索など、特定のユースケースに焦点を当てた部門横断ユニット「フュージョンチーム」を作成することを助言しました。
ICF では、イノベーションサービス、企業 IT、法務などの部署から人材を集めました。 この分野横断的なアプローチにより、意思決定とガバナンスの調整が可能になり、コラボレーションのリズムが確立されました。 さらに、ユースケースごとに専門のチームを配置することで、より迅速な作業が可能になり、新しいリクエストの度に新しいチームを用意する必要がなくなりました。
「今後しばらく特定の分野で十分な仕事があると感じたら、常設チームを立ち上げ、そのチームに仕事を持ち込めばいいでしょう」と Whitaker 氏は言います。
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8. イノベーションを促進し、実験を通じて受け入れを促進する
AI の成功のためには、連携と導入の両方において、実験を行うことが重要な役割を果たします。 第一に、小規模で管理された AI の実験は、影響を測定し、リスクを理解し、より広範な採用のための土台を築くのに役立ちます。 Hebbar 氏は、「AI の文脈で [迅速に導入するとき]」、思慮深くあることの重要性を強調しました。
「リスクを認識し、リスクが本質的に少ない小規模な形式で実験を開始し、時間の経過とともにスケールアップすることが大切です」と語ります。
AI の実験のもう 1 つの利点は、AI に対する組織の視点を変える能力です。 LaCour 氏によると、Blackbaud は恐怖を軽減するために「会社全体を意識的に [AI 実験] の旅に連れて行って��ます」。
「過剰なほどコミュニケーションをとること、従業員を巻き込むこと [中略]、そして従業員に実験をさせることで、恐怖を減らすことができました」と彼女は語っています。
9. AI のために既存の技術スタックをオーバーホールするのではなく、統合することに重点を置く
AI をテックスタックに統合することは、単に最新のツールを採用することではなく、既存のシステムを強化することです。 価値を最大化するには、強力なベンダーとの関係を優先します。これにより、AI が既存のシステムを強化し、イノベーションを促進する方法を理解することができます。
LaCour 氏もこの考えに賛成しています。「私たちは、強力なベンダーとの関係を本当に優先しています。 そこで、Asana のようなベンダーと提携して、『AI で何をしているのか』『どのようにイノベーションを行っているのか』『AI を採用するのに適切なタイミングはいつか』『AI は私たちの技術スタック、イノベーション、今後のプロセスにとってどのような意味を持つか？』と尋ねています。
「既存のツール群に注目してください」と彼女は勧めています。 「新しいツールを導入するためだけに新しいツールを導入するのではなく、今ある技術スタックに投資できればできるほど良いです」
次に、AI をワークフローに統合する際には、従業員が通常のワークフローから逸脱する必要があるステップを追加するのではなく、テクノロジーが既存のプロセスの自然な延長になるようにします。 Whitaker 氏は、人々が避けることのできない方法 (文字通り AI を「チームの一部」にする) で AI をワークフローに組み込むことが、より広範なレベルでの採用を促進することの重要性を訴えました。
10. スマートな仕事を促進する AI 機能を選択する
すべての AI が同等ではありません。 組織にとって重要なのは、よりスマートで効率的な仕事を促進する AI ベンダーと機能を選択することです。
「チーム、個人、エグゼクティブは、人間は何をする必要があるかを把握しながら AI を使うことで、より良い、迅速な、そしてリスクのない作業を行うことができます」と Alex Hood は述べています。 「[AI は] イネーブラーですが、何をすべきかを教えてくれるわけではありません。 やるべきことがわかっていれば、AI の力を借りて上手にこなすことができます。」
Asana AIは、明確さを実現し、影響力を最大限に高め、スケーラビリティを向上させる一連の機能を提供します。 AI が作成したスマートゴールとステータスの更新、実行可能な推奨事項、自動化されたワークフロー、洞察力のあるデータ分析などの機能は、組織がよりスマートに仕事をし、目標を達成するのに役立ちます。 これらの機能を活用することで、組織はより合理化された知的な方法で仕事を管理し、ビジネスに不可欠な目標を達成できます。
プロジェクトに嬉しくないドラマが起こると、AI は推奨される対応を提案するため、ドラマが展開される前に止めることができます。 意思決定が必要になると、AI は Asana ワークグラフを含むさまざまな情報源から情報を引き出し、意思決定の選択肢や意味を考えるのに役立ちます。こうして、より良い意思決定をすばやく行うことができます。これが Asana を使った働き方の未来です。”
組織は、よりスマートな仕事を達成することを目指して、AI の広範な採用への旅を進める必要があります。つまり、AI をツールとして使用してプロセスを改善し、意思決定に情報を提供する必要があります。 「Asana AI は、人間が目標を達成するのを助けるために設計されています」と Alex Hood は述べています。
人間と AI の協力でのスマートな仕事を促進
AI の利用は今後定着するでしょう。 組織が突出した存在になれるかどうかを最終的に決めるのは、テクノロジーを使うかどうかではなく、どのように使うかです。 AI アプリケーションとベンダーを思慮深く選択し、人間の仕事を補強するユースケースに焦点を当て、実験と導入に慎重に取り組むことで、組織は、人間と AI を中心に据え、より明確さを高め、よりインパクトのある仕事を推進する態勢を整えることができます。
ワークイノベーションサミットの内容をもっと知りたい方は、 10月 26日に開催されるバーチャルウォッチパーティーで、Asanaの共同創業者兼 CEO Dustin Moskovitz、Asanaの最高製品責任者 Alex Hood、Mediabrands GlobalのCEO Jarrod Martin氏らが登壇する基調講演をご覧ください。
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