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最近、Databox の CEO であるピート・カプートが LinkedIn に投稿しました。同社が顧客サポートと営業開発スタッフの 80% を AI チャットボットに置き換え、実際に結果を 40% 向上させたというものです。カプートが投稿やコメントで何度も述べているように、同社はこのユースケースに AI を採用するずっと前に人員を削減していたことに注意が必要です。彼によれば、営業開発と顧客サポートチームに 40 人のスタッフがいましたが、想定していた需要が実現しなかったため、人員を 8 人に削減する必要があったとのことです。
その後、同社は Intercom の Fin を導入し、現在ではすべての顧客チャットの約半分をすぐに解決しています。これにより、人間のサポート担当者は高い可能性を持つリードへのパーソナライズされたアウトリーチに集中でき、より多くの収益を生み出すことができるようになりました。カプートによれば、Finbot の顧客満足度スコアはまだ人間に遅れをとることもありますが、その速さと一貫性がそれを補っているとのことです。Databox は、インテグレーション特有のヘルプドキュメントやユースケースフォーラムなど、より良いコンテンツを提供することで、顧客の細かな質問に対応し、結果を向上させました。
彼はまた、次の進化はやや難しいと認めています。ボットにアカウントにログインして人間のようにトラブルシューティングを行う能力を与えることは、いくつかの障害をもたらす可能性があります。しかし、18ヶ月前には AI でここまで進歩できるとは信じられなかっただろうとも述べています。
ポール、あなたはピートを知っていて、私たちもこのソフトウェアを使ったことがあるDataboxにはみな馴染みがありますね。あなたの考えを聞かせてください。ピート自身、この話を共有することに時々躊躇したと言っていました。この投稿に対しては彼の決断について否定的なコメントもいくつかありましたが、これは可能性を示す印象的なケーススタディでもあります。
はい、ピートと私は長い付き合いがあります。ピートは HubSpot パートナープログラムの設計者でした。長年のリスナーならご存知かもしれませんが、私の以前のエージェンシー（2021年に売却しました）は 2007年に HubSpot の最初のパートナーでした。ピートと私はパートナープログラムの始まりからの付き合いです。その後、彼は Databox に移りました。彼が CEO を務めている期間はわかりませんが、かなり長いと思います。おそらく 6〜7年くらいでしょうか。私たちは連絡を取り合い続けていて、ピートは良い友人です。
彼は AI の早期採用者ではなかったと思います。自分でも認めるでしょうが、2017年、18年、19年頃にピートを押していたのを覚えています。「ビジネスインテリジェンスプラットフォームに AI を組み込むべきだよ、これがチャンスだ」と言っていました。彼は次第に受け入れ、今では製品に AI を取り入れることに全力で取り組んでいます。そして明らかに今はビジネスにも取り入れています。
マイクが指摘したように、彼は人員削減が AI のせいではないことを明確にしていました。スタッフを削減したわけではありませんが、前に述べたように、AIを使うことで新規採用を減らしています。今後はそれほど多くの人が必要なくなるでしょう。これは正しいアプローチだと思います。
しかし、これからはAIが原因で人員削減が行われるような話をもっと多く耳にすることになると思います。すでに多くの事例があります。私は直接これらのことが起きていると聞いていますが、公には理由を述べていません。しかし、そうなるでしょう。リーダーがチームを見て「もはやそれに5人も必要ない、AIの支援があれば2人でやっていける」と判断するため、AIによる人員削減が行われるでしょう。
これは部門全体に及びますが、現在はマーケティングや営業が大きな対象となっています。これから起こることは、リーダーたちがチームに制約を課し、AIを使って新しいレベルの効率性と生産性を達成するよう挑戦することです。これが正しいアプローチだとは言いませんが、現在起きていることであり、今年が進むにつれてより大規模に起こるでしょう。
ビジネスリーダーとして、期限と制約を設けることほどイノベーションを促進する方法はありません。すべてが順調で、予算に実質的な制限がなく、やりたいことをするために必要な人員がすべて揃っていれば、人々は怠惰になります。これはテック文化であり、主にテック業界で推進されています。リソースを制約し、制約されたリソースの下で実際に何ができるかを人々に気づかせるのです。
経済状況や他のAIモデルの進歩を考えると、リーダーたちがチームにリソースの制約を課し、「少ない人数でより多くのことを生み出せる、それができると信じている」と言って挑戦するのを見ることになるでしょう。それは快適なものではないかもしれません。AIが台頭している企業で、マーケティング部門に何百人もいるけれど、そんなに必要ないと思われ、難しい決断をしなければならないのは楽しくないかもしれません。でも、それは起こり、現在も起きています。ただ、まだ公には話されていないだけです。「静かなAI人員削減」と呼んでいますが、AIが理由だとは言われていない人員削減が起きているのです。
これはAI関連のキャリアアドバイスとしても非常に有用だと思います。自分のようにAIの世界を進んでいる人間として、一歩下がって視点を得て、自分が会社のCEOだと想像してみることです。ピートの投稿を見ると、彼は決断の難しい部分について詳しく述べています。「こう考えていた、このように検討した、誰もが私がしなければならない決断を理解しているわけではない」と。それが自分のキャリアや職務においてAIについてどう考えるべきかの良い指標になります。
もう一つマイク、先週いくつかの会話で出てきたのは、あなたのトッププレイヤー、つまりチームの中でこれを理解しようとしている人たち、ポッドキャストを聴いたり、オンラインコースを受けたり、本を読んだりして、ChatGPTやGoogle Gemini、プロンプティングの限界を押し広げ、新しいツールをすべてテストしている人たちを考えてみてください。そういう人たちはチームで生み出す価値を10倍にします。
年次レビューでその人と話すとき、周りのチームメイトが何もしていないのを見て、どうやって真剣に話せるでしょうか？彼らはプロンプトの仕方を知らず、ChatGPTを使わず、AIを学ぶ initiative も取っていない。一方で価値を2倍、3倍、10倍に創造している人がいて、その人のプロンプトが他の全員が使っているもので、チームの残りを教育しているのに、彼らに「はい、他の全員も残します」とどうやって言えるでしょう？「彼らもそのうち理解するでしょう」と言っても、「いいえ、今やチームの中でこれらすべての作業をしている人として、私は周りを見て『本当に評価される場所、AIを使わないことを拒否する皆に引き下げられない場所はどこか』と考えています」となります。
AIに前向きな実践者たちは、他のAIに前向きな実践者たちと一緒にいたいと思うでしょう。彼らは自分が求められていることすべてを行っているとき、あるいはまだ求められていなくてもチームのイノベーターとして活動しているとき、報酬や昇進の面で抑制されたくないと思います。そして、AIを理解していない上司や、AIを使うことを拒否する同僚によって制約されていると感じ始めるでしょう。
基本的なビジネスの原則から考えて、物事は変わらざるを得ないのです。変わらなければ、最高の人材は離れて、その才能が評価される場所に行ってしまうでしょう。
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