Rewired: Rodney Zemmel, McKinsey Senior Partner on outcompeting in the age of digital, AI, and GenAI

Summary

ビデオスクリプトは、デジタルやAIと競争する現代ビジネスの状況について語り、特に生成的AI（Generative AI）の話題に焦点を当てています。スクリプトでは、生成的AIがビジネス変革を促進する可能性と、それに伴う人々のスキルセットの変化について詳述されています。また、マッキンゼーデジタルのリーダーであるスピーカーは、AIの経済的影響、特に販売・マーケティング、カスタマーオペレーション、製品R&Dなどの分野でのその可能性について語ります。さらに、技術的スキルの価値が高まる一方で、創造性やリーダーシップスキルのような人間特有のスキルは依然として貴重であると強調しています。最後に、AIを導入する際の戦略的なアプローチと、成功する企業がどのような特性を持っているのかについても触れています。

Takeaways

• 🚀 ジェネラティブAIは、多目的で基礎的なモデルであり、最小限の作業で幅広いAI問題に適用できます。
• 📈 ジェネラティブAIは、人々の創造性や技術スキル、リーダーシップを置き換えるものではありませんが、それらを強化する可能性があります。
• 💡 AIの経済的な可能性は、ハイテクや小売業だけでなく、あらゆる業界にわたって50～250億ドルの影響を与えるとMcKinsey Global Instituteが予測しています。
• 🔍 今後のAIの影響は、営業・マーケティング、カスタマーオペレーションズ、製品R&Dや技術的オペレーションズなどの特定の機能に集中しているとMcKinseyが見ています。
• 🛠️ 企業は、AIを使い始める際には、楽しいもの（例えば、誕生日ポエムや退職スピーチ）から始めがちですが、徐々にビジネスに実用的な応用が広がっています。
• 📊 顧客体験、精確さと簡潔さ、コーディング、そしてクリエイティブコンテンツの4つのカテゴリーが、ビジネスにおけるAIの主要な適用分野になるとMcKinseyは見ています。
• 🧐 AIの適用を効果的に拡大するためには、組織はプロンプトエンジニアリングやコンテキストエンジニアリングなどのトリッキーなスキルを開発する必要があります。
• 🎯 成功するAIトランスフォーメーションには、上から下へのアプローチ、大胆な財務目標の設定、既存の人材のスキルアップ、アジャイルな作業モデル、適切な技術投資、データガバナンス、そしてインセンティブが不可欠です。
• 🏆 技術的なキャリアパスを確立し、ビジネスと技術の協働モデルを築くことが、金融業界でAIを効果的に活用している企業の共通点とMcKinseyの分析によると示されています。
• 🏭 産業界を含むあらゆる企業が、AIを導入する際には、組織のトップから始めて、ビジネス価値を大きくするための最適なレバレッジを見つけることが肝心です。
• ⛏️ 銅鉱山の例えから、AIは既存の資産を最大限に活用し、新しい資産の建設を避けることができる強力なツールであることがわかります。

Q & A

ジェネラティブAIが注目される理由は何ですか？

ジェネラティブAIは、1つのモデルで多目的に使え、最小限の作業で幅広いAI問題に適用できるという特徴があります。これはAIの力を広げ、民主化する可能性があるとされています。

ジェネラティブAIがどのような問題に対して有効なのですか？

ジェネラティブAIは、幅広い問題に適用できますが、特に顧客体験、精査プロセス、コード開発、クリエイティブコンテンツの生成などの分野で効果的です。

ジェネラティブAIがビジネスに与える可能性の1つとして、どのような効果が期待されますか？

ビジネスにおけるジェネラティブAIの活用は、売上向上やコスト削減に寄与し、さらに新しいデジタルビジネスの構築や既存技術の現代化、ビジネス変革を促進することが期待されます。

ジェネラティブAIが人間のスキルに与える影響として、どのような変化が見込まれますか？

ジェネラティブAIは、繰り返し行われる分析や文書作成などのタスクを高速化し、タレント戦略に影響を与える可能性があります。一方で、真の創造性、深い技術スキル、リーダーシップなどのスキルの価値が高まると考えられています。

ジェネラティブAIを導入する際に、組織はどのようなアプローチをとるべきですか？

組織は、ジェネラティブAIを効果的に導入するために、トップダウンのアプローチをとるべきです。また、ビジョンを設定し、ビジョンを共有し、組織全体で目標に向かって取り組む必要があります。

ジェネラティブAIが高テクや小売業以外でどのような影響を与える可能性がありますか？

ジェネラティブAIは、農業や保険業など、様々な産業においても同様に大きな影響を与える可能性があります。各産業で50〜250億ドルの影響が見込まれており、特に販売・マーケティング、カスタマーオペレーションズ、製品R&D、技術的オペレーションズなどの機能に大きな影響を与えるとされています。

ジェネラティブAIの導入で、組織はどのようなスキルを開発する必要がありますか？

組織は、プロンプトエンジニアリングやコンテキストエンジニアリングを通じて、モデルの前後にデータを適切に扱い、機械学習オペレーションのバックエンドを構築するスキルを開発する必要があります。これにより、安全で安定したサービスを提供し、バイアスや誤解を最小限に抑えることができます。

ジェネラティブAIを導入する際に、どのような失敗を避けるべきですか？

組織は、多くの個別のパイロットプロジェクトを立ち上げることや、ビジネス全体の目標に結びつけないで技術を導入することがないよう注意する必要があります。また、十分なリソースをコミットし、ビジネスと技術が協力して取り組むことが重要です。

ジェネラティブAIの導入で成功するためには、どのような人材が必要ですか？

ジェネラティブAIの導入に成功するためには、既存の人材をアップスケールし、新しい技術スキルを持つ人材を組織内に育成する必要があります。また、技術者とビジネス担当者の間の協力モデルを確立し、技術者がビジネスの共同リーダーとして機能できる環境を整えることが求められます。

ジェネラティブAIを導入する際のビジネス戦略として、どのようなアプローチが推奨されますか？

ビジネス戦略として、組織はジェネラティブAIを導入する前に、ビジネス全体の目標とビジョンを明確にし、それに沿った戦略を立てることが推奨されます。また、組織の特殊性や競争優位を形成する領域でのみ、独自のプロプライエタリソリューションを構築することが重要です。

ジェネラティブAIの導入が成功するためには、どのようなデータガバナンスが必要ですか？

データガバナンスは、組織がAIを効果的に導入するために不可欠です。データはクラウドに存在し、インデックス付けされ、構造化されている必要があります。また、ビジネス価値のある特定の領域でデータの整理と活用に焦点を当てることが重要です。