テクノロジーはすべての中核でなくてはならない

多くのCEO が、今後3年間は製品やサービスのイノベーションを最優先課題とすると考えています。しかし、差別化された製品やサービスを生み出すうえで、自社のテクノロジー部門は効果的であると答えたテクノロジー・リーダーの割合は、わずか43%にとどまり、半数以上（53%）のテクノロジー・リーダーが自社の他の経営層は製品とサービスのイノベーションにおけるテクノロジーの重要性は中程度としか評価していないと回答しています。テクノロジー部門とビジネス部門の間のこうした断絶は、大規模な変革が組織に必要であることを示唆しています。

組織は、先行者の後に続いて既存のアイデアを完璧に遂行することを目指して慎重に進むだけのサイクルから脱却する必要があります。テクノロジー・リーダーは、プロジェクト重視から顧客中心への移行というテクノロジーを原動力とする大きな賭けを目指さなければなりません。テクノロジー担当経営層はその他の経営層に対しても、効率の向上や、コストの削減、わずかな利益改善といった短期的な関心にとどまらない視点を持ってもらえるよう、働きかける必要があります。

現在の協業はうわべに過ぎない

3分の2のCEO は、自社の成功にはテクノロジー・リーダーとCFOの強力なパートナーシップが不可欠だと回答しています。テクノロジー・リーダーたちもこの意見に同意しており、CIO、CTO、CDOのすべてが成功するために重要な役職の1位または2位にCFOを挙げています。しかし、テクノロジー部門と財務部門の関係は、いまだ認識ベースから実践ベースに発展する途上にあります。財務部門と協力しながら、テクノロジー指標をビジネス・ケースに組み込んでいると回答したテクノロジー・リーダーは39%にとどまります。

組織の業績を向上させるために、テクノロジー・リーダーは財務部門への情報提供から協働へと関与の仕方を変えなければなりません。さらに財務部門にとって不可欠な存在になり、財務的な責任へのコミットメントを示すことが必要です。同時に財務リーダーはテクノロジー部門に歩み寄り、投資収益率にばかり目を向けるのではなく、テクノロジーがビジネス上の成果にどう寄与するかについて理解する必要があります。

生成AIは組織に混乱をもたらす恐れがある

CEOの4人に3人近くが、自社のデジタル・インフラは、新たな投資を効率的に拡大し、価値を実現させることができていると回答しています。しかし、テクノロジー・リーダーの意見は異なります。43%のテクノロジー・リーダーは、生成AIを検討する中で、技術インフラに関する懸念が過去6カ月間で増大したと回答しています。

AI変革を促進させるためには、丁寧にインフラをリノベーションし、使えるものがあれば再利用しつつ、将来への投資を行う必要があります。プラットフォーム、セキュリティー、AI、クラウド、データといったテクノロジー資産全体に対応しながら、テクノロジーを通じてビジネス価値を最適化するためのアーキテクチャー・フレームワークを構築することも必要です。

「責任あるAI」を実現できない可能性がある

大半（80%）のCEOが、生成AIなどの次世代テクノロジーを採用する際の透明性は、顧客の信頼を醸成する上で不可欠な要素であると回答しています。CEOは気づいていませんが、テクノロジー部門の経営層は把握していることは、信頼できるAIの基盤は不安定だということです。テクノロジー・リーダーは、責任あるAIを実践するときに重要となる説明可能性、透明性、公平性、プライバシーを自社は確保していないと考えています。

責任あるAIは、もはや任意の選択肢ではなく、企業文化における必須事項です。テクノロジー・リーダーは、AIをユースケースを越えて全面的な統合へと拡大する際のリスクを考慮し、それを伝えなければなりません。また、静観する取り組み方では機会を逃すことになりかねません。テクノロジー・リーダーは、AIリスクに真っ向から取り組むことで、潜在的な負担を、差別化を可能にする強みへと変えることができるのです。

データが「負債」となることもある

CFOの3分の2は、自社の経営層は新しいテクノロジーを迅速に活用するために必要なデータを持っていると回答しています。一方、生成AIの導入を効率的に進める品質、アクセス性、セキュリティーの基準を貴社のデータが満たしているかという問いに対し、強く同意したテクノロジー・リーダーは29%にとどまりました。データ・ファブリック・アーキテクチャーや企業データ標準など、基幹的なデータ機能を導入した組織はあまりに少数です。

テクノロジー・リーダーは、データ管理に関する議論を自らの周囲にとどめるのではなく、全社的に注目を集めるレベルまで引き上げるべきであり、その時期はすでに来ています。関係者のすべてをテーブルに着かせる方法の1つとしては、ガバナンス、リスク、コンプライアンス（GRC）のアプローチが挙げられます。 GRCによって一連の中核をなすプラクティスを軸にし、データ管理が標準化され、組織はデータ管理を競争上の差別化要因とする態勢を整えることができます。

実際は時代遅れの人材戦略を続けている

CEOの3分の2が自社のチームは生成AIのような新しいテクノロジーを導入するために必要な知識とスキルを持っていると答えています。しかし同じように楽観的に考えるテクノロジー・リーダーは、全体の約半数にとどまります。 生成AIの専門性に限っても、40%のテクノロジー・リーダーが、過去6カ月間で懸念が強まったと述べています。チームの最前線で、テクノロジー・リーダーは人材採用の厳しい現実に直面し、58%のテクノロジー・リーダーが、重要な技術職の採用に苦戦していると回答しています。

テクノロジー・リーダーは全社にわたって創造的なひらめきを喚起する必要があります。 将来の任務はより多くの人材を発掘することだけではなく、 既存の人材の可能性を最大限に引き出すことです。そのためには、人材の役割、学習パス、業務プロセスなどを抜本的に見直すべきです。新しいテクノロジーと革新的な働き方の力を活用できるよう、業務モデルを根本から変革することが必要となります。