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IESEのGlobal Alumni Reunion 2022が終了し、人工知能がいかに個人、組織、市場、地政学を再構築し、その過程で複雑な倫理的課題を生み出しているかを探求した3日間のイベントは幕を閉じました。
ミュンヘンで開催された今年のイベントは、オンラインと直接参加で2,000人が登録し、人工知能が企業にとって新たな局面を迎える中で開催されました。人工知能はその歴史の大半において、その約束を果たすことができませんでしたが、現在ではその約束を果たすことができるようになりつつあります。しかし、その用途は多岐にわたるため、その意味合いもまた同様です。
今年の同窓会のテーマである「適切な用途に用いるべき人工知能」に呼応するように、フランツ・ホイカンプ学長は、この新たなテクノロジーに倫理的なリーダーシップを発揮するよう呼びかけ、「PowerとGoodがあり、それらは共にあるべきです」と述べました。
職場や家庭での人工知能による個人への影響
人工知能は、データを採取される顧客として、またデータ駆動型の職場で働く従業員として、私生活と仕事の両方で個人への影響を強めていくことになります。
データは人工知能に供給されるものであり、そのデータの大部分は顧客からのものであるため、直ちにプライバシーの問題が浮上します。プライバシーを尊重し、信頼性、公平性、透明性、説明可能性を確保することは、企業にとって非常に重要です。バイエルン州デジタル担当大臣のジュディス・ガーラックは、「新しいテクノロジーは信頼されて初めて長期的に定着することができる」と述べています。
専門的な分野では、人工知能は人々が行う仕事と行わない仕事を変え、また、存在し続ける仕事をどのように行うかも変えるかもしれません。従業員、特に中堅・若手の従業員は、スキルアップしなければ取り残されるリスクがあります。「ワークプロセスが変われば、人間の仕事の性質も変わり、その仕事に必要なスキルも変わります」と、サンパサ・サミラ教授は述べています。サンパサ・サミラ教授はIESEのArtificial Intelligence and the Future of Management Initiativeの責任者であり、ハビエル・ザモラ教授と ミレイア・ジネ教授はGlobal Alumni Reunion のアカデミックディレクターを務めています。
管理職は、必ずしも技術的な専門家でなくても人工知能を理解しなければなりません。SAPの最高技術責任者（CTO）であるユルゲン・ミューラー氏は、「他の多くの事柄と同様に、人工知能もその一つであり、常に技術について学ぶ必要があります」と述べています。しかし、それは技術的なコンピテンシーにとどまりません。「スキルやデータ、そして意外と知られていないのが、創造性です。既存のプロセスに挑戦する創造性が必要なのです」
企業にとって、小さな一歩が大きな可能性を秘める
IBMのシニア・バイス・プレジデント兼リサーチ・ヘッドであるダリオ・ギルにとって、人工知能はより多くの企業にとって利用しやすい段階に入ったと言えるでしょう。初期の導入企業は、膨大なデータセットを収集し、ラベル付けし、クリーニングするという至難の業に挑まなければなりませんでしたが、現在、企業はすでに学習済みのアルゴリズムである基盤モデルを使用することができます。
しかし、人工知能を導入するためにビジネスモデルを見直す必要はありません。むしろ、特定のプロセスに人工知能を組み込んで、そこから発展させることができるのです。
ダリオ・ギル氏は、企業が人工知能を活用できる2つの領域、カスタマーケアと人工知能ネジメントを考えています。「カスタマーケアにおける人工知能で今可能なことは、すでに証明されているので、あとはスケールと普及の問題です」とDario Gil氏は述べました。
Yokoyの共同創業者兼CEOであるフィリップ・サーリ氏は、人工知能がどのように大きなプロセスの小さなステップを解決するのかについて述べました。Yokoyは人工知能を買掛金業務に活用しており、財務書類を見てどの種類の書類かを判断し、その作業を人間の作業から解放している。「私たちにとって、ダリオ・ギルはバリューチェーンに沿った小さな部分を解決するものです」と述べました。
Microsoft Germanyのマネージングディレクターであるフロリアン・デター氏も、「小さく始めて、その力を確かめ、Microsoftのような既存のプラットフォームにアクセスします」と同意しています。
Allianz XのCEOであるナジム・セティン氏は、人工知能の到達点に関する高尚な主張にはやや懐疑的で、真の知能というよりはアルゴリズムや機械学習であると見ています。「人工知能について語るなら、私は知性とは何かという点に立ち返ります。」
もちろん人工知能の利用は、VolkswagenやPorcheのような企業では全く違って見えますが、そのCEOであるオリバー・ブルーメ氏は木曜日のディナーで講演を行いました。オリバー・ブルーメ氏によると、Porcheはメンテナンス、販売、顧客のニーズを予測するために予測型人工知能を使用しており、会社のキッチンで食べ物を無駄にしないように計画することまで行っているといいます。
同社は自律走行車でも人工知能を検証しており、自律充電やメンテナンスなど、多くの実用的な用途があると同氏は見ています。
市場、地政学、人工知能の絡み合い
テクノロジーは今や地政学的な風景の一部も形成しています。テクノロジー企業の中には、多くの国のGDPを超える価値を持つ企業もあり、大きな影響力を持っています。人工知能に最も投資している国、中でも米国と中国は争いの絶えない関係にあります。そして、人工知能のようなテクノロジーは政治的な道具として使われることもあります。
台湾のマイクロチップ市場の支配をめぐる最近の論争が示すように、技術、市場、政治は密接に絡み合っている。TSMCヨーロッパの社長であるマリア・マーセドにとって、1つの国や地域が単独でやっていけるわけではないので、半導体業界は今後もそのような状態が続くでしょう。「地政学的な協力が不可欠になる」と彼女は言います。しかし、彼女は、ある要素は地元に、ある要素は国際的にというように、製造のハイブリッドモデルを考えています。
ルウェリン・D・W・トーマス教授は、「人工知能は単なる技術ではありません。人工知能は経済発展を大きく変える力を持っています。人工知能は、経済発展を大きく変える力を有しています。深遠な破壊力を持っています。」と指摘します。