Atheni AI の共同創設者兼 CEO であるルイーズ バラードには、AI に関しては誰も取り残されないようにするという使命があります。
「AI があらゆる職業に組み込まれるようになるにつれて、高価なツールや専門家のトレーニングを受ける余裕のある人だけが恩恵を受けることができる 2 層社会を作りたくありません。
誰もが AI をうまく活用するために必要な知識と自信を得ることができるべきです。」
AI スタートアップに関して言えば、Atheni AI は例外的です。その女性創設者であるルイーズ・バラード氏とマッケンジー・ハウ氏は、ポスドクの学者でもなければ、顧客のもとへ向かう20代の男性でもありません。
バラード氏は、2009 年に PR 代理店をハンツワースに売却するまで、企業コミュニケーションに 30 年を費やしました。2 つのがんから回復した後、起業家で元機関投資コンサルタントであり、後に共同創設者となるマッケンジー ハウ氏と再会しました。彼らは共に、AI に関する最大の課題はテクノロジーではなく、人々が AI を効果的に使用できるようにすることであることに気づきました。
そして彼らが作り上げたのが、AI モデル開発ではなく AI 導入の成功に焦点を当てた英国のスタートアップ企業、Atheni.ai です。これは、生産性と意思決定を向上させる方法で、従業員が ChatGPT、Claude、Microsoft Copilot などの AI ツールを実際に日常業務に統合できるようにするのに役立ちます。
AI導入の問題
Ballard 氏は、「誰でも ChatGPT を開いて質問することができます。本当の問題は、その答えが良いかどうかを知っているかどうかです。適切なコンテキストを提供できるか? 出力に挑戦できるか? さまざまなツールを接続できるか? 単純な自動化を構築できるか? これらは誰でも習得できるスキルですが、それを探求する自信とサポートがある場合に限ります。」と主張します。
さまざまな業界の元顧客と話をすると、誰もが同じ課題について語っていました。バラード氏は、AIのライセンスを購入して全社に展開し、人々がAIを使用することを期待していたが、導入率は低かったと説明した。
「実際にツールを使用していた人も、効果的に使用していないことが多く、多くの人は単に従来の作業方法に戻っただけでした。」
その経験は、より広範な業界の傾向を反映しています。 CambrianEdge.ai が今週発表した世界的な調査では、104 の組織の 775 人の AI ユーザーを対象に調査が行われ、専門家の 55 パーセントが、AI の個別の個人使用と、人間と AI の構造化されたワークフローの欠如が導入の最大の障壁であると考えていることがわかりました。
この調査では、組織の 4 分の 1 以上が、共有プロンプト ライブラリ、トレーニング、品質基準などの基本的なコラボレーション インフラストラクチャを依然として欠如している一方、18% の組織が、導入の不十分さや一貫性のない結果を理由に、すでに AI への取り組みを縮小していることが判明しました。
この調査結果はBCGの調査を反映しており、世界のCMO300社のうち96％がAIがビジネス変革を推進していると回答しているものの、ほぼ半数は依然としてAIをワークフロー全体に組み込むのではなく、単独のタスクにのみAIを使用していることが判明した。共有ツール、トレーニング、プロンプト ライブラリ、ガバナンスなどの包括的な AI インフラストラクチャを備えた組織は、重大なビジネスへの影響を報告する可能性が大幅に高くなりました。
「私たちはすぐに、AI チャンピオンが 1 人や 2 人いるからといって真の変革は起こらないことに気づきました。チーム全体が一緒に自信を育む必要があるのです」とバラード氏は語った。
なぜトレーニングだけでは不十分なのか
バラード氏は、経験豊富な労働者は、AI では代替できない判断をもたらすため、最も強力な AI ユーザーになることが多いと主張します。導入への最大の障壁のいくつかは、置き換えられることへの恐怖や習慣です。「10 年、15 年、または 20 年間同じ方法でタスクを完了してきた場合、そのワークフローを変更するには認知的な努力が必要です。すでに忙しい場合は特にそうです。」そして重要なのは、関連性です。
バラード氏は、ワークショップやデモなどの従来のトレーニングは、何かに参加したり視聴したりして「面白いな」と思うだけなので、一般的すぎると主張します。その後、仕事に戻り、すぐに既存のプロセスに戻ります。 AI は非常に個人的なものであるため、他とは異なります。ほぼ同じ仕事をしている 2 人でも、使い方は異なります。
「私たちはこれを繰り返し見てきました。私たちはワークショップを開催し、全員が熱心に帰っていきましたが、6週間後にクライアントからは実際にはほとんど変化がなかったと言われました。
そのとき、私たちはこれが主にトレーニングの問題ではなく、コーチングの問題であることに気づきました。人々は仕事をしている間、継続的な指導を必要としています。」
働きながら人々をコーチングする
Atheni は、作業中の人々に寄り添い、その役割を理解し、同社が Atheni 能力スケールと呼ぶもの (Curious から Pathfinder まで) に沿って指導します。
一般的なレッスンを提供するのではなく、AI の実際の使用方法、プロンプトの品質、構築しているワークフロー、逃している機会に基づいて個人を指導します。
このプラットフォームは、ブラウザベースのアシスタントと分析ダッシュボードを通じて、個人の役割に基づいてパーソナライズされたコーチング、カスタマイズされた学習ミッション、実践的な推奨事項を提供し、チームが基本的な AI 導入からより高度な戦略的使用に進むのを支援します。
また、組織はチーム全体の AI 機能と導入を可視化できるため、単にツールの使用状況を測定するのではなく、AI リテラシーを構築し、有意義な行動変化を推進できるようになります。
Atheni の顧客にとっての成功は、最終的には導入です。たとえば、あるクライアントは、一部の人々が無料の AI ツールを独自に使用しており、機密情報が漏洩する可能性があることに気づき、適切な戦略を必要としていましたが、他のクライアントは自分自身をテクノロジー恐怖症だと表現していました。
「3 か月間にわたって、私たちは彼らと一貫して協力してきました。最終的には導入率が約 90% に達し、従業員の約 3 分の 1 が最高の能力層に進みました。変化したのは、単に彼らが AI をより頻繁に使用するようになったということではありません。」
彼らは良い使い方がどのようなものかを理解していました。彼らは、AI が彼らの専門知識を置き換えるのではなく、それを拡張していることに気づきました。彼らはアイデアをストレステストし、シナリオを検討し、情報を分析し、手動では対処できなかった問題を解決することができました。」
アクセスと採用はイコールではない
Atheni は、AI の導入前、導入中、導入後に組織と連携し、単なるライセンスの配布を超えた取り組みを支援します。
「最大の誤解は、アクセスが採用と同等であると考えていることです。Copilot または ChatGPT ライセンスを誰かに与えても、その人の働き方が自動的に変わるわけではありません。」
バラード氏は、そもそも仕事がどのように行われるかを考えることが重要であると主張する。たとえば、クライアントは AI を使用して、従業員が反復的なプロセスに埋もれるのではなく、より多くの時間を考え、問題を解決し、顧客と協力できるようにしたいと考えているかもしれません。
「ある企業財務クライアントは、単純に自動化するのではなく、毎月のスプレッドシート プロセスを再設計しました。これが本当の変化です。それは単なる効率化ではなく、作業の再設計です。」
彼女は、苦戦している企業の多くは、単に組織全体に AI を展開し、導入が自然に起こると想定している企業であると主張します。
「彼らは、なぜ誰もがライセンスを持っているのに、実際には何も変わっていないのか、あるいは、実際には特にうまく伝えられない AI が作成した大量の電子メールを突然生成するのはなぜかと疑問に思っています。」
AI は「スーパーマーケットまでフェラーリを運転する」ようなものです
バラード氏は、AI を「スーパーマーケットまでフェラーリを運転すること」に喩えるのが好きです。人々は信じられないほど強力なテクノロジーを所有していますが、その機能のごく一部しか使用していません。
「成功は、誰かが毎日何件のプロンプトを書くかによって測られるものではありません。AI が彼らの考え方や仕事のやり方にどれだけ深く組み込まれるかによって測られます。」
AI を 1 日に 2 回しか使用しないが、高度なワークフローを構築している人は、電子メールの書き換えを AI に依頼して 1 日を費やしている人よりもはるかに多くの価値を生み出します。」
それが深さとボリュームの違いであり、Atheni が開発するように設計されているものです。
人間の実際の働き方に基づいた AI の構築
Ballard 氏は、AI 導入を成功させるには企業の専門知識が不可欠であると考えています。
「外部のテクノロジー チームによって完全に設計された高度な AI システムを導入している組織と話をしましたが、それらのシステムは実際のビジネスの運営方法を反映していないことがわかりました。
ワークフローを設計している人々が日々の現実を理解していなかったために、最終的にはすべてを再構築することになります。すべての専門家は、2 つの補完的なスキルセットを必要とすることがますます増えています。
1 つは、ジャーナリズム、金融、マーケティング、法律など、専門分野の専門知識です。もう 1 つは、必要なツールを自分で構築して適応させるのに十分な AI リテラシーです。すべての問題を解決するために中央のテクノロジーチームに依存するのではなく、人々は自分のワークフローに合ったソリューションを作成できるようにすべきです。」
エージェントの未来に備える
もちろん、リスクとしては、AI システムが直感的になりすぎて、従業員が Atheni のようなプラットフォームを必要としなくなることです。 Ballard 氏は、これが同社が頻繁に検討する問題であることを認め、人々に必要なスキルは AI とともに進化し続けると主張します。
「現在、私たちは人々がより良いプロンプトを作成し、AI と効果的に連携する方法を理解できるよう支援することに多くの時間を費やしています。数年後には、プロンプトはもはや重要なスキルではなくなるかもしれません。代わりに、人々はますます洗練された AI エージェントを構築したり、複数のシステムを統合したりするようになるかもしれません。」
根底にある課題は消えるのではなく、変化するだけです。将来的には、Atheni Ai を使用して、交渉スキル、リーダーシップ、世代間コミュニケーション、または実際に仕事をしている間に人々が継続的な状況に応じたガイダンスから恩恵を受けるあらゆる職場能力を指導することができるでしょう。」
信頼性のギャップを埋める
Atheni.aiは今年5月に35万ポンドを調達した。バラード氏は、資金集めが事業を立ち上げる上で最も困難な部分の一つだったと認めている。彼女は、最初に資金調達を始めたとき、創業者たちは投資家が自分たちが解決しようとしている問題をすぐに理解してくれるだろうと考えていたことを認めた。
「むしろ、問題が存在するのかどうか疑問を抱く人も多かった。反応は『AIは使いやすい。なぜコーチングが必要なのか？』というものだった。」
チームは資金調達を一時停止し、友人や家族から少額の資金を調達し、製品の開発に集中しました。
バラード氏はこう認めている。
「50代の女性創業者として、私たちは資金面のギャップだけではなく、信頼性のギャップにも直面していることに気づきました。私たちはビジネスを構築しテクノロジーに取り組んできた長年の経験にもかかわらず、AI創業者のステレオタイプには当てはまらない2人の女性です。
つまり、人々は問題とそれを解決する私たちの能力の両方を過小評価することが多かったということです。 「私はキャリアを通じて事業を立ち上げ、売却し、CEO にアドバイスをしてきましたが、突然、これまで経験したことのない方法で当社の信頼性を証明しなければならなくなりました。」
適切な投資家を見つけることですべてが変わりました。
この機会を理解した人々とつながりができた後、Atheni は約 6 週間でラウンドを完了しました。
「当社はすでにコンサルティング業務を通じて収益を上げているため、ソフトウェア プラットフォームを拡張する前に問題を検証することができました。従来、コンサルティング ビジネスとソフトウェア ビジネスの間には明確な区別がありました。今日では、特に AI において、その区別はあまり重要ではなくなりつつあります。
人間の複雑な問題を解決する場合は、その分野の深い専門知識が必要です。その専門知識は、多くの場合、ソフトウェアに組み込まれる前に顧客と直接協力することで得られます。それがまさに私たちがやってきたことなのです。」
バラード氏は、AIが職場を再構築する中、人間が中心に留まり続けることを望んでいる。
「私たちは仕事の未来がどのようなものかを形作る機会を持っています。私はその未来が人間が中心にしっかりと留まる未来であってほしいと願っています。」
リード画像: ルイーズ・バラードとマッケンジー・ハウ。