自動車整備士は、車のコンピューター診断プログラムを実行して故障箇所を特定できますが、実際に物理的なトラブルシューティングを行うことはできません。カスタマーサービス担当者は、エアコンのトラブルを解決するためのスクリプト化されたチェックリストをお客様に提示できますが、そのチェックリストをすべて試しても、結局は行き詰まってしまいます。一方、IT部門では、優秀なノーコード開発者がアプリを開発し、記録的な速さでデプロイしますが、アプリが必要以上にリソースを消費し、調整が必要になると途方に暮れてしまいます。
これらはすべて、基本的なビジネス プロセスとその背後にある IT が、実際の有機的なプロセスから抽象化されすぎて、タスク実行のための所定の手順が失敗した場合に、これらのタスクの実行を任されている従業員がタスクを実行できないという例です。
半導体業界の材料エンジニアを訪問した際、あるマネージャーは、製造に必要な特定の金属が不足したときに、新世代の材料エンジニアには「回避策を開発する」能力が欠けていることを深く懸念していると打ち明けました。
「私の時代はそうでした」と彼は言った。「しかし、新人エンジニアたちは、決められたレシピや作業手順を超える訓練を受けていないのです。」
どうやってここに来たのでしょうか?
市場投入までの時間を短縮するのに非常に有益なビジネス プロセスの合理化が、これに大きく関係していると考えられます。
コインの裏側には、答えが見つからないという現実があります。従業員がテクノロジーと自動化によって問題から遠ざかり、ツールの指示以上の批判的思考ができなくなってしまった場合、どうすれば良いでしょうか？ ボタンを押すだけで自動化を操作できるように訓練される従業員が増えるにつれ、ボタンや自動化が実行している「ベアメタル」プロセスに関する実質的な知識が不足していることがしばしばあります。こうした知識のギャップは、企業にとって深刻な問題となり得ます。
自動化を企業に役立てる方法
企業が社内のナレッジベースを維持・拡大し、ワークフロー自動化によって得られる利点を活用できるようにするには、どうすればよいでしょうか。
例外を処理できるビジネスプロセスを設計する
AIや自動化のベンダーは、これらのテクノロジーが日常的な作業を代行してくれるので、従業員は重要な業務に集中できると主張しています。それはそれで良いのですが、もしプロセスに例外が発生した場合、どうなるでしょうか？従業員はそれに対応できるスキルを持っているのでしょうか？
参照: 人工知能倫理ポリシー (TechRepublic Premium)
IT部門とビジネスユーザーがシステムおよびプロセス設計において実行できるステップの一つは、標準処理に加えて例外処理も設計・テストすることです。例外処理のためのプロセス手順は整備されていますか？従業員の知識不足により、例外処理が適切に行われていない可能性はありますか？例外処理に関する知識を習得するためのプロジェクト計画はどのようなものですか？
顧客と製品のサポートプロセスを再考する
長年にわたり、企業は3層構造の顧客・製品サポートシステムを設計・運用してきました。第1層は、製品に関する知識は乏しいものの、電話に出たりチャットを開始したりできる従業員で構成されます。第2層は、最初の担当者が問題を解決できない場合に介入できる専門家で構成されます。第3層には、高度な知識を持つ製品スペシャリストが加わります。時が経つにつれ、このプロセスフローをサポートするためにAIと自動化が導入されました。
水道システムメーカーが、顧客からの問題エスカレーションを3層から2層へと削減するプロセス設計を実施したとします。第1層では、ある程度の知識を持つ、ほぼSMEレベルの担当者が最初の電話を受けます。これにより、問題の約90%が解決されます。それでも問題が解決しない場合は、顧客は高度なスキルを持つ製品スペシャリストに引き継がれます。
その後、IT部門はカスタマーサポートと連携し、ワークフローとシステムを再設計します。その結果、顧客満足度が向上し、問題解決が必要な問い合わせが初回の問い合わせで解決されるケースが増えています。
この例では、会社が社内のナレッジベース全体を強化したかどうかは疑問ですが、このナレッジベースを再配置して、顧客がより迅速にアクセスできるようにしました。
ベテランの人材を養成し、彼らに教えてもらいましょう。
IT部門は、IT開発者とシチズンデベロッパーの両方が時間を節約できるよう、プロセスの自動化と自動コードジェネレータへの移行を進めてきました。しかし残念ながら、世界のビジネストランザクションの70～80%と数十億行に及ぶコードがCOBOLで記述されているという事実は変わりません。また、米国のCOBOLプログラマーの平均年齢は50代で、引退を検討しているという現状も変わりません。
COBOLは、すべてを自動化してくれるノーコードまたはローコードのレポート生成ツールではありません。システムとサブルーチンに関する高度な知識が必要となるため、企業はCOBOLへの投資とその継続の必要性を認識する必要があります。
その中心となるのは、古い従業員から新しい IT 従業員への COBOL スキルの知識移転を促進することです。
AIは従業員のノウハウ不足を補えるのか？
AIと自動化は、企業が競争力を維持するためにビジネスプロセスに組み込むべき重要な要素です。同時に、企業は強固な社内知識基盤と知識豊富な従業員を必要としています。
企業が自動化を計画し、ギャップ分析を行って重要なスキルが不足している可能性がある場所を特定すれば、両方のメリットを享受できないと考える理由はありません。
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