CAIOギャップ
過去3年間、多くの企業は2010年代のチーフデジタルオフィサーの波で確立されたプレイブックに従って、チーフAIオフィサーを任命することに急いでいました。結果は最高でも混在していました。AIの予算は増加し、概念実証プロジェクトは増殖しましたが、生成AIに多額の投資をした企業の大多数にとって、組織レベルでの測定可能な生産性向上は依然として難しいままです。
失敗したAI変革の取り組みを経験してきた増加するエンタープライズテクノロジーアナリストと経営幹部によると、問題はテクノロジーではありません。それはそれを囲む組織構造です。通常構成されるCAIO役割には、生産的なAI採用が必要とする行動変化を推進するための運用上の権限がありません。
従来のCAIOが間違えていること
チーフAIオフィサーは通常、テクノロジーエバンジェリストと戦略的アドバイザーとして配置されています。彼らはAI卓越センターを構築し、ベンダープラットフォームを評価し、ガバナンスフレームワークを確立し、ロードマップを作成します。彼らがめったに持たないのは、個々のビジネスユニットがAIツールの周りで時間をどのように配分するか、従業員の再訓練を行うか、またはワークフローを再構成するかについて直接的な権限です。
これは根本的な不一致を生み出します。マーケティングチーム全体に生成AIライティングアシスタントを展開することは技術的に簡単です。そのチームが実際にコンテンツの生成方法を変更するようにすること—AIの出力を最初のドラフトとして扱うのをやめること、プロンプトエンジニアリングスキルを開発すること、AIで加速された生産の周りの編集カレンダーを再設計すること—は、運用上の権限がないCAIOが適用できない継続的な組織的圧力が必要です。
新しい代替案
新しい代替案は、CTOよりもCOOに近い位置に配置されたシニアAI生産性リーダーです—実際に仕事がどのように行われるかを変更するためのクロスファンクショナルなマンデートを持つ誰か。このモデルの実践者は、従来のCAIO役割からの3つの中核的な違いについて説明しています。
まず、この役割はAI採用メトリクスではなく、生産性の成果で測定されます。ツールの展開は成功ではありません。従業員あたりの出力の測定可能な改善、サイクル時間の削減、または特定のワークフローのユニットあたりのコスト改善は、重要なメトリクスです。
第二に、この役割には埋め込まれたチーム権限が必要です—ワークフロー実験をマンデートし、チームの帯域幅をAI訓練にリダイレクトし、生産性の利益なしにAIの複雑さを追加するプロジェクトを拒否する能力。
第三に、最も効果的な実践者は、最初はデータリーダーであり、次にAI愛好家です。彼らはAI生産性の向上が本質的にデータ品質、ワークフロー設計、および変更管理についてであることを理解しています—最も洗練されたモデルを展開することについてではありません。
なぜ今なのか
CAIOモデルを超えて進化する圧力は、簡単な勝利がなくなったため、激化しています。エンタープライズ生成AIの展開の最初の波は、低い実のターゲット—ドラフティングアシスタンス、要約、コード補完、カスタマーサービスの偏向。これらのユースケースは有意義であるが限定された価値を提供し、深い組織変化なしに達成することができました。
次の生産性向上の波は、AIをコアビジネスプロセスに組み込む必要があります—財務モデリング、R&D ワークフロー、サプライチェーン意思決定、カスタマーサクセス運用において。この統合レベルは本質的に変更管理の課題であり、CAIO役割が生成するように設計されたテクノロジーエバンジェリストとは異なる種類のリーダーを要求しています。
役割の構築
このモデルに向かって移動する組織は、一貫して複数の構造的決定を下しています。彼らはAI生産性機能をCTO組織の内部ではなく、運用または財務の内部に配置しており、生産性の成果—テクノロジー展開ではなく—が主要なマンデートであることを示しています。彼らはそれへのアクセスだけでなく、エグゼクティブコミッティテーブルに役割を与えています。そして、彼らはAIインフラストラクチャとプラットフォーム機能をAI生産性とワークフロー変換機能から明確に分離しています。
最も強い結果を見ている企業は、12から18ヶ月前にこの構造的なシフトを行った企業です。AI変換されたワークフローがパイロットプロジェクトではなく標準的な運用手順になるにつれて、彼らは現在複合生産性の利益を実現しています。
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Originally published on zdnet.com
