AIは企業内の「データサイロ」を自動的に解消するのではなく、むしろ大規模に展開された際にこれらの問題をより一層際立たせる。
多くのCEOは、AIが部門間を結び付け、意思決定を簡素化し、組織内の摩擦を軽減することを期待しているが、実際にはそれは企業の運営方法に依存している。
AIがワークフローに統合されると、収益、顧客、業務効率などの概念に対する各部門の定義の違いが、矛盾した結果を生み出すことになる。
例えば、営業部門は収益を将来の受注とみなすかもしれないが、財務部門は計上された収益のみをカウントするスプレッドシートに依存する場合がある。
多くの企業は、データの空白を埋めるためにスプレッドシートや数値突合会議に依然として依存しており、根本的な問題が隠蔽されたままになっている。
AIが効果的に機能するには、標準化されたデータ、明確なデータ所有権、そして部門間の統一されたプロセスが必要となる。
AIが実験的プロジェクトから全社へと拡大するにつれ、財務、営業、運営、調達、人事、カスタマーサービスの各決定がリアルタイムで互いに影響を与え合うようになる。
2つの企業がまったく同じAI機能を導入しても、「単一の信頼できるデータソース（Single Source of Truth）」を事前に構築しているかどうかに応じて、非常に異なる結果を達成することになる。
著者は、成功している企業はすべて、定義の標準化、プロセスの簡素化、データガバナンス体制の確立といった、あまり華やかではない作業を事前に完了させていると主張している。
新しいAIプロジェクトを立ち上げる前に、リーダーは誰がデータを所有しているか、各部門がビジネス指標について同じ理解を共有しているか、そしてAIが矛盾した結果をもたらした際に誰がそれを処理する権限を持つかを明確に定義すべきである。
📌 AIの最大の障壁はテクノロジーではなく、組織構造とデータガバナンスの質にある。AIは、企業がビジネスの定義を統一し、データの所有権を確立し、信頼できる情報の単一ソースを構築して初めてその価値を発揮する。そうでなければ、AIは不整合を増幅させるだけであり、意思決定を速くする一方で、より多くの混乱を生み出す原因にもなる。
