ビジネスの成果を最大化するために、生成AIは IT とビジネス目標をどのように関連付けるか

記事をシェアする:

ビジネス目標をサポートするためにITリソースを効果的に活用することは、どんな組織にとってもゲーム・チェンジャーとなりえます。しかし、変革をもたらすテクノロジーをビジネス・プロセスに統合するには、大きな課題があります。企業経営者は、顧客からのクレームが発生して初めて業務に影響するITの問題を発見するという、もどかしい現実に直面することが多く、問題を未然に軽減する機会がほとんどありません。タイムリーな認識の欠如は、迅速な問題解決を妨げ、ITチームの努力と組織全体のビジネス目標との間に断絶をもたらします。この断絶は、問題解決のために複数のベンダー・サポート・チームを利用する必要性によってさらに悪化し、コア・ビジネス機能から時間とリソースを吸い上げてしまいます。

生成AIが持つ変革の可能性は、戦略的な導入とコラボレーションとともに、ITとビジネスの目標間のギャップを埋めることで、継続的な成功を促進し、組織が目標とするビジネス成果を確実に実現することができます。

大規模言語モデル（LLM）を搭載した生成AIのブレークスルーは、企業がこうした長年の組織的課題を克服するための新たなソリューションを生み出し続けています。こうしたブレークスルーは、ITとクラウド・テクノロジーの進化的な飛躍に続いてもたらされたもので、業界を問わず企業ビジネスが規模を拡大し、新たな市場に進出し、成功への新たな道筋を見出すことを可能にしています。このような進歩の最たるものは、ハイブリッドクラウド技術の向上であり、これにより複数のクラウド環境にまたがるアプリケーションの展開、管理、セキュリティーの確保が容易になります。

しかし、広範なハイブリッドクラウド環境は、ITチームがセキュリティーと運用性を確保するための監視に多大な時間を費やさなければならない複雑なものになる可能性があります。多くの組織のITネットワークは、ハイブリッドクラウド・ネットワーク内で動作する何万ものアプリケーションをホストしています。これほど多くのアプリケーションの存在は、IT運用部門が望ましいビジネス成果の達成に集中することの大きな障壁となります。すべてのアプリケーションは、IT専門家がアプリケーションとネットワークの健全性を判断し、何かが業績に悪影響を及ぼした場合に対応することができるように、迅速に観察して理解する必要のあるシグナルを発します。複雑なハイブリッドクラウドのIT環境では、IT運用をビジネス成果に関連付け、プロアクティブなアクションを取ることは困難です。

ITの可観測性とステークホルダーとのコミュニケーションのギャップ

ITチームは、さまざまなアプリケーションパフォーマンス監視ツールを使用して、ITおよびハイブリッドクラウド・エコシステム全体で実行されている多数のアプリケーションの健全性を判断し観察して、意思決定を行っています。ビジネス・リーダーは、この重要な情報（またはそれを理解するために必要な技術的トレーニング）に簡単にアクセスできないため、ITの複雑性や、それが日常業務やビジネス目標にどのような影響を及ぼすかについて、しばしば暗闇の中に置かれることになります。このようなコミュニケーション格差は、重要な問題に対処する際の混乱や非効率性につながる可能性があります。

技術的な問題の影響を関連するビジネス・ステークホルダーに効果的に伝えることは大きな課題です。さまざまなステークホルダーが多様な技術的専門知識を持つため、組織はそれぞれのビジネス・ペルソナに合わせてコミュニケーションを調整するのに苦労しています。

IT運用部門は、統合されたさまざまなシステムとプラットフォームが包括的に観測可能であることを確保する必要があり、これには多大な労力と調整が必要です。可観測性（オブザーバビリティー）の取り組みの有効性を測定するための適切な重要業績評価指標（KPI）を確立することも困難な場合があります。関連する測定基準は、事業運営における可観測性の価値と影響を実証してみせる必要があるためです（ITの文脈からは必ずしも明確ではありません）。IT運用部門は、可観測性がビジネスの成功と成果にどのように直接貢献するかを示す必要があります。

ITソリューションとビジネスインパクトのための生成AIの可能性を解き放つ

標準的な可観測ツールを使用すれば、IT専門家はITアラートを監視・分析し、ビジネスとの関連性を判断することができます。しかし、このプロセスはビジネスの優先事項との整合性を欠くことが多く、非効率性やコミュニケーションのミスにつながります。ITの問題がビジネスに与える影響を適切なステークホルダーに伝えることは複雑な作業であり、ビジネス・リーダーは情報に基づいた意思決定を行うためにコンテキストに沿った情報を必要としているからです。

このような課題にもかかわらず、生成AIアプリケーションは、組織がITへの悪影響を最小限に抑えながらビジネス価値を最大化するのに役立つ有望なソリューションを提供します。IT運用部門は、生成AIの柔軟性（コンテンツ生成、要約、コード生成、エンティティ抽出に関するマルチドメインおよびより広範な機能の観点から）を、ネットワークを観察して、可能性のある問題やITイベントについてIT専門家に通知するタスクに適用することができます。一方、大規模な言語モデルは、ビジネスのさまざまなセグメントに対するITの影響を明確にして特定するために、詳細で文脈的な洞察を提供することができます。

生成AIは、ITアラート情報を適切なビジネス・ステークホルダーに、彼らが理解できる言語で、関連する詳細とともに伝えることで、ギャップを埋めるのに役立ちます。ビジネス・ペルソナに基づいてパーソナライズされた情報を提供できるため、ステークホルダーは問題が具体的にどのように影響するかを理解できます。

生成AIソリューションは、LLMを使用してビジネス・ユーザーにプロセスへの影響を通知し、プロセスの特定の側面がどのような影響を受けるかを指摘します。LLMは、影響箇所、部門やプロフィット・センターへの波及、組織への全体的な作用などの情報を提供することができます。

例えば、SalesforceとSAP間のインターフェースがダウンしたとします。この場合、生成AIは、ITイベントがどのように発生したのか（インターフェースやデータ・ロードの問題など）の詳細を提供し、ビジネス成果に影響を与える可能性のあるすべての後続プロセスを特定できます。その後、IT運用部門はAIが生成したドメイン固有の言語を使用してステークホルダーに問題を通知し、組織のビジネス・サイドのリーダーがイベントの背景や経緯と潜在的な影響を理解できるようにすることができます。さらに、生成AIは、標準プロセスが影響を受けた場合、ビジネス・ユーザーが業務を継続するための回避策や代替手段を提供できます。このように文脈に沿った情報を提供することで、ビジネス・リーダーはITの課題に直面しても業務を円滑に継続することができます。

ビジネス主導の意思決定のために生成AIを活用する

LLMを使用した生成AIは、より速く、より正確な分析を提供します。これにより、組織はビジネス主導の意思決定を優先することでIT運用を変革し、より効果的で効率的な運用を実現することができます。生成AIを使用して、ビジネスとの関連性に基づいてITの問題を検証し、優先順位を付け、適切なステークホルダーに問題についてのパーソナライズされたコミュニケーションを提供することで、ビジネス・リーダーは情報に基づいてさらに的確な意思決定を行うことができます。

完全に統合されたソリューションはまだ開発中ですが、LLMを使用した生成AIは、基本的なイベント通知を超えて、ビジネス・リーダーに文脈情報を通知し、可能な解決策を提供する、より実現可能な方法を促進します。組織は、今日、こうしたメリットを活用するために、さまざまなツールやシステムを取り入れることができます。統合の取り組みは、目標とする成果を達成するために、生成AIを既存のテクノロジー（SAP、CPIインターフェイス、Signavio、Salesforceなど）に組み込むことに注力することができます。

これらの統合により、さまざまなシステムに渡るITアラートを全体的に把握し、効果的に処理することができます。IBMコンサルティングは、多様なツールにまたがる統合を提供し、特定の専用プラットフォームを超えた全社的なソリューションを実現できます。

生生成AIは、ITへの悪影響を最小限に抑えながら、ビジネス価値を最大化するための変革の機会を組織にもたらします。生成AIは、IT運用をビジネスの優先順位と合致させ、コンテキスト化された情報を活用し、ターゲットを絞った回避策を提供することで、組織が情報に基づいた意思決定を行い、円滑なオペレーションを維持できるようにします。

この記事は英語版ブログ「How generative AI correlates IT and business objectives to maximize business outcomes」（2023年8月14日公開）を翻訳したものです。

関連情報

• 生成AIをビジネス向けに仕立てるIBMの手法
• 生成AIのビジネスにおける重要性

IBMのサービスとソリューション

• クラウド・コンサルティング・サービス
• AI（人工知能）コンサルティング
• ビジネスに特化した生成AIおよびデータ・プラットフォーム「watsonx」