AIの予算の93%はテクノロジーに向かい、結果を決めるのは残りの7%だ
世界最大規模の企業の財務部門を貫く、ある逆説がある。人工知能への投資をもっとも積極的に行っている組織が、その恩恵をもっとも受けられていないことが多い、というものだ。それはテクノロジーの失敗によるものではない。テクノロジーは機能している。問題は方程式の反対側、誰も十分な真剣さをもって予算を組まなかった側にある。
FortuneがWorkdayと共同で開催したフォーラム「Emerging CFO」において、Fortune 500企業のCFOたちと、デロイトでヒューマンキャピタル担当のディレクター兼プラクティスリーダーを務めるケイシー・カラム氏が、持続的な注目に値する数字を提示した。組織は平均して、人工知能プロジェクトへの投資の93%をデータ、テクノロジー、インフラに充て、それらのツールを効果的に活用できるよう人材を育成することにはわずか7%しか充てていない、というものだ。これは飾りのためのデータではない。投資アーキテクチャの診断であり、リターンに直接的な影響を及ぼす。
これらの経営幹部が描写したのは、技術的な意味でのテクノロジー導入の問題ではない。組織が優先事項として掲げることと、支出の意思決定が実際に示すこととの間にある、整合性の問題だ。
支出が変革の幻想を生み出すとき
93/7というパターンの背後には、理解できなくもないが欠陥のある論理がある。テクノロジーを購入することは目に見え、定量化でき、取締役会にも外部のアナリストにも進歩の物語として受け入れられやすい。導入された人工知能プラットフォーム、刷新されたデータアーキテクチャ、企業向けソフトウェアのライセンス――これらはすべて、動きを示す読み取り可能なシグナルだ。一方で、経理チームのトレーニングを行うこと、財務計画部門のワークフローを再設計すること、20年の経験を持つプロフェッショナルが分析の組み立て方を変えられるよう投資すること――これらはすべて目に見えず、時間がかかり、四半期ごとのダッシュボードで示すことが難しい。
カラム氏はこれを的確に言い表した。人工知能の機能はコモディティ化していく。コモディティ化しないのは、何を質問すべきか、どのデータを文脈に置くべきか、増大する情報量の中でどのシグナルを無視すべきかについての人間の判断だ。それが彼の提唱するコンピテンシーモデルの上位層にあたる。伝統的な財務スキル——会計、予測、パフォーマンス管理——を基盤として、その上にデータおよびAIリテラシーの層が乗り、さらにその上に彼が「本質的な人間のスキル」と呼ぶもの——判断力、批判的思考、正しい問いを立てる能力——が置かれる。
問題は、組織がそのモデルを無視していることではない。問題は、戦略会議ではそのモデルを承認しながら、予算配分においてはそれを否定してしまうことだ。
ヒューレット・パッカード・エンタープライズのCFOであるマリー・マイヤーズ氏は、公開のフォーラムでは滅多に聞かれない明瞭さで、この現象を内側から描写した。彼女のチームは人工知能を活用して社内の業務レビューを再設計し、手作業を削減し、企業レベルで目に見える価値を生み出した。成果は具体的なものだった。それでもなお、マイヤーズ氏が真のボトルネックとして特定したのは、導入前ではなく導入後に起きること、すなわち最も長いキャリアを持つプロフェッショナル、最も蓄積された知識を持つ人々こそが、働き方を変えることに最も抵抗するという事実だった。「新しいテクノロジーを導入するとき、私たちはテクノロジーそのものにとらわれすぎていて、人への影響を考えることに十分な時間を割いていないと思います」と彼女は言った。そしてさらに、運用原則として機能するひと言を付け加えた。「全員を連れて行かなければ、成功した変革は生まれない。」
その最後のフレーズは、やる気を引き出すための修辞ではない。これは、ワークフローを変えるべきだったチームの15%がそれをしなかったがために、インフラへの9桁規模の人工知能投資が限界的なリターンしか生まない、そのメカニズムの説明だ。
宣言された野心と実際の選択の間の亀裂
プロロジスのCFOであるティム・アーントゥ氏は、この問題の戦略的側面を照らす補完的な視点を提供した。CFOの役割が管理・報告から戦略・企業リーダーシップへと移行してきたこと、そして人工知能がルーティン業務を自動化しより高い価値の仕事のための時間を解放することで、その移行を加速していることを説明した。「今や期待されているのは、経営の場における戦略パートナーであることです」と彼は言い、ただ結果を報告するのではなく戦略の構築に貢献することの重要性を述べた。
その進化は現実のものだ。しかし、デジタルトランスフォーメーションのプレゼンテーションにほとんど登場しない条件がある。それが実現するのは、財務チームがそのスペースを占める能力を持っている場合に限られるという条件だ。いまだに手動報告モードで運営されているチームを抱えながら、企業戦略のアーキテクトになろうとするCFOは、戦略的な野心を持っているのではなく、組織的な矛盾を抱えているのだ。人工知能は時間を解放することができる。しかし、その判断力を育てることに誰も投資していなければ、解放された時間が判断力を持って使われることを保証することはできない。
J.M. スマッカーのCFOであるタッカー・マーシャル氏は、より実務的な視点からこのプロセスを説明した。同社は財務システムの刷新、ワークフローの自動化、そして人材育成への投資を進めている。キャリア初期のプロフェッショナル向けプログラムから、データとアナリティクスの経験を持つ中堅採用まで幅広い。そして彼は、変革計画から頻繁に外れがちな点を指摘した。コミュニケーション能力だ。財務チームがより優れた分析を生み出せるだけでは十分ではなく、その分析を意思決定者が理解できるビジネス上の判断に翻訳できなければならない。コミュニケーション能力のないデータリテラシーは、技術的洗練さに偽装した戦略的沈黙を生む。
ムーディーズのCFOであるノエミ・ウーラン氏は、この診断に別の次元を加えた。利用可能なデータ量の増大に伴い、財務チームへの圧力は、より多くの指標を生み出すことだけでなく、何が重要かを把握することにもある。彼女がKPIの過負荷と呼ぶリスクを描写した。戦略的明確さを犠牲にして過度に数値化しようとする傾向だ。CFOの役割にはますます、データを文脈に置き、財務指標をより広いビジネス目標や市場のダイナミクスと結びつけることが含まれるようになっている。それは技術的な機能ではない。判断力の機能であり、まさにカラム氏が提唱したモデルの上位層であり、まさに平均的な企業予算が資金不足に陥っている層でもある。
何かを手放すことを選ばないことのコスト
これらの経営幹部の証言すべてに共通して流れていることがあり、それは正確に言語化する価値がある。このような変革は、誰かが何かを手放さなければ決して起きない。マイヤーズ氏が変化への抵抗者として特定した長いキャリアを持つプロフェッショナルたちは、非合理的な惰性から抵抗しているわけではない。長年にわたって、自分たちの専門知識こそが自分たちを際立たせてきた資産であり、人工知能はその資産の可視性を脅かしているのだ。それを手放すよう求めながら、何も代わりに提供しないこと、彼らに期待する価値の種類を再定義しないこと、異なる働き方への橋を架けないことは、代替の物語なしに損失を受け入れるよう求めることだ。
人工知能の導入に失敗している組織は、テクノロジーの購入に失敗しているのではない。すべての変革が求める「断念」を管理することに失敗しているのだ。そしてそれは、その断念が予算のいかなる項目にも現れないがゆえに失敗している。
93/7という投資モデルは計算ミスではない。組織がどのような種類の変革を担う覚悟があるかを明らかにする暗黙の決断だ。導入済みのインフラで測れる変革か、行動の実際の変化で測れる変革か。前者は説得力のあるプレゼンテーションを生む。後者はリターンを生む。
FortuneのフォーラムでこれらのCFOたちが描写したのは、人工知能の未来についての警告ではない。自分たちの組織の現在についての診断であり、異例なほどの誠実さをもって声に出されたものだ。人工知能はすでにそこにある。93%はすでに使われた。企業が今まさに答えを出しつつある問いは——優先されるか後回しにされるかの一つひとつのトレーニングの決断によって——残りの7%が何かを変えるのに十分かどうか、だ。
そのパーセンテージが単なる支出項目ではなく、その他すべてに対するリターンの実現可能性の条件であると理解する組織は、人材育成を予算の残りかすとして扱い続ける組織に対して、具体的な優位性を持つことになる。
