人工知能(AI)で優位に立つ企業とその他の企業を分けているのは、主にテクノロジーではない――最大の優位性は「人」にある。そう、ServiceNowのフューチャーズディレクターであるDiana David氏は語る。

自らを「フォワード・デプロイド・フューチャリスト(前方展開型の未来学者)」と呼ぶDavid氏によると、CEOたちは「フォワード・デプロイド」な社員――「最前線に立って、自社内でAIに何が実際に起きているかについての洞察を持ち帰ってくれる人材」――を求め続けていたという。その最前線から見えてきたのは、リーダー企業を際立たせているのはツールそのものではなく、人材・育成・オペレーション上の規律だということだ。

木曜日に開催されたFortune AIQサミットでDavid氏は、モデレーターを務めたFortuneのAI編集者Jeremy Kahn氏に対し、ServiceNowが2024年に開始した100点満点のベンチマーク「Enterprise AI Maturity Index」における最大の分岐点は人材への投資だと述べた。「人材への投資。それが最大の格差でした」と同氏は言う。によれば、「pacesetter」の57%が継続的なAIスキルアップに投資しているのに対し、その他の組織では4%にとどまる。最も格差が大きいのはAI人材の獲得・採用・定着で、68%対10%――この差をDavid氏は、リーダーとその他を分けるのはプラットフォームではなく人だという証拠だと読み解いている。

「本当のところはオペレーション上の規律ですよね」とDavid氏は言う。「テクノロジーだけではなく――オペレーション上の規律と変革なのです」

「pacesetter」とは、100点満点の指数で60点を超えた調査対象組織の約21%を指し、平均74点はその他全体の平均45点を大きく上回る。その優位性は人材にとどまらない。David氏によれば、統合データへの移行を進めているのは64%対14%、「明確で強力なAIビジョン」を持つのは約57%対21%だ。

自律型ワークフローでも同様の格差が見られる。調査対象企業の約59%はパイロット段階を終えているものの、「毎段階で人間のチェックを受けない、エージェンティックで自律的なマルチステップのワークフローを実行しているのはわずか9%です」とDavid氏は言う。pacesetterの間ではその割合は36%に達するが、その他では2%だ。こうしたワークフローは「単なる一つの小さな販売拠点ではない」と同氏は付け加えた。調査の数字そのものによれば、9割を超える組織がその自律型の枠の外にいることになる。

この違いこそが、David氏が「個人的な悩みの種」と呼ぶものにつながる。「全員へのAI導入」だ。

「気持ちはわかります。CEOのagitpropとして素晴らしい話ですから」と同氏は言う。「95%の企業がX、Y、Zを持っている。しかし、それが生産性につながっておらず、多くの場合、育成も伴っていない。そしてそれは成熟とは等しくないのです」

Kahn氏がこの問題の前提を説明した。多くの企業が社員にAIツールを与えて「百花繚乱」を容認したが、コストが高すぎて生産性の向上が見られないと判断し、現在は特定のユースケースに絞り込みつつある。また同氏は、既存のワークフローにエージェントを投入したり、社員をエージェントに置き換えたりした企業の例も挙げた。

David氏は、解決策はさらに上流から始まると言う。「リーダーシップから始まると思います」と同氏は言う。「成長マインドセット、アイデア、そして企業がどうなれるかという変革のビジョンがあり、その後にAIおよび特定の機能に関する具体的な育成が続くのです」

同氏は経営幹部に対し、どのプロセをゼロから設計するかを「ほぼ『デイゼロ』の思考で」考えるよう促した。その対極にあるのは、「おそらく非常に古い、あるいは壊れたプロセスにAIを振りかけて、さらに速く回すこと。それは問題を速く解決していることにはなりません」と同氏は言う。

Kahn氏が、経営幹部が口にする懸念――テクノロジーの進化が速すぎて、再設計したプロセスが来年には陳腐化するかもしれない――を突くと、David氏はそれを耳にすることもあると認めた。同氏の答えは、ビジョンを持ち、データを整え、ワークフローを選び、オーナーシップを割り当て、「反復すること……一人または一つの戦略チームがすべてを即座に再設計するようなトップダウンの計画で成功する企業はないと思います」と述べた。

同氏は、組織全体を見渡す手段の一つとしてServiceNowのAI Control Towerを挙げた。「透明性を持たなければなりません」と同氏は言う。「組織全体の可視性と非常に強固な基盤があれば、柔軟性が得られます」

ほとんどの企業は「人」の面で立ち遅れている。報告書によれば、59%の組織がAIに関する長期的な人事計画を持たず、42%の社員が十分なAI育成を受けていないと答えている――これらの数字は、市場の大部分がDavid氏の述べた育成格差の反対側にいることを示している。報告書はpacesetterの平均ROIを160%としている。

リーダー企業はテクノロジー業界に限られない。David氏によれば、FortuneのAIQ 75ではテクノロジー企業が約5分の1の枠を占め、次いで金融サービスが多かった。建設・エンジニアリングが6社、食品とヘルスケアが各5社だった。「まさに『あらゆる場所で、すべてが一度に』起きているのです」と同氏は言った。

指数そのものは変動が激しい。「2024年に始めたときは、『どんどん上がっていくだけだ』と思っていました」とDavid氏は言う。しかし実際には、平均スコアは44から35に下落した――Kahn氏が指摘するように、この落ち込みは「生成AIブーム開始から数年経って」起きた。David氏は、ハイプと成果の乖離を原因に挙げた。「ノイズはそこら中にあり、AIはどこにでもあったのに、企業価値には実質的に反映されていなかったのです」。スコアは今年、51まで回復した。

「来年また下落しないとは約束できません」と同氏は言った。

さらにDavid氏は、ServiceNowが来年、AIQにエージェンティックAIの指標を追加する計画だと述べた。評価の軸となるのは「何をどこに展開しているのか」、そして企業が実際の商業的価値を実現しているか」だ。それこそが、「全員がポケットにAIを入れている」という状態とは異なる、「ビジネスの真の成熟が意味するものだ」と同氏は言う。来年のAIQはこの基準で組織を評価する初の指標となり、同氏が描いた人材格差が縮まっているかどうかを次に読み解く材料となる。

本記事の取材にあたり、Fortuneのジャーナリストは生成AIをリサーチツールとして使用し、公開前に編集者が情報の正確性を検証した。この記事は元々、Fortune.comに掲載されたものです。