昨年 SentinelOne に参加する前、Sandy Venugopal はその顧客の 1 人でした。 彼女は以前は Uber で CIO を務めており、その前は LinkedIn で CIO を務めていました。 Venugopal 氏は、B2C 分野で業界の破壊者とみなされている 2 社で働いた後、現在は B2B 市場で事業を展開し、エンドポイントのサイバー セキュリティのプラットフォームを提供するテクノロジー企業で働いています。
「私は SentinelOne 製品をかなり広範囲に使用しており、その製品開発、設計、実装のアプローチ、およびサイバー セキュリティに関する考え方の大ファンです」と彼女は言います。
テクノロジー業界の人々が供給側に移り、企業ユーザーをサポートするソフトウェアやシステムを構築することがますます一般的になりつつあります。 実際、Gartner の調査では、IT 担当者が従来の企業よりもテクノロジー ビジネスでより多くの機会を見出していることが明らかになりました。
IT および技術人材への投資がテクノロジー企業に利益をもたらす理由は簡単にわかります。これらの投資は企業の収益に直接貢献します。 しかし、テクノロジー分野以外の企業では、IT 投資とテクノロジー人材の雇用を収益と相関させるのは困難です。 多くの場合、テクノロジーはコストセンターとなります。
Venugopal は、企業ビジネスへのテクノロジー投資を定量化するには客観的なアプローチが必要であると考えています。 「歴史的には、LinkedIn や Uber でも、メンバーは何人いるかなど、エンゲージメントがすべてでした」と彼女は言います。 この数字は今後も増加する可能性があるが、必ずしも収益や収益性に直接的な影響を与えるわけではないため、持続可能な収益性が重要な考慮事項であるとヴェヌゴパル氏は述べています。
AIへの投資
SentinelOne は、AI を活用したエンタープライズ検索および知識発見ツール Glean の顧客です。 年間収益が少なくとも 1 億ドルで、従業員数が 1,000 人以上の企業の IT リーダー 224 名を対象とした最近の調査で、Glean は、生成人工知能 (GenAI) プロジェクトの予算が 2025 年までに 3 倍に増加する予定であることを発見しました。回答者の半数以上 (53%)生成 AI が他の IT イニシアチブから予算を奪うと予想しており、52% は GenAI がより重要な IT 活動の邪魔になるという考えにも反対しました。
2023 年 10 月、Computer Weekly は Glean CEO の Arvind Jain 氏にインタビューしました。
AI とビジネス インテリジェンスのリンクについて。 ここでポッドキャストを聞いてください:
Venugopal 氏は、AI および GenAI ツールへの投資に対する彼女のアプローチは、ソフトウェアがビジネスの人々をどのように支援できるかに焦点を当てることであると述べています。 「私たちは、社内のすべての分野で AI を試行しないように賢明にしたいと考えていました」と彼女は言います。 代わりに、彼女のアプローチは、AI を試すビジネス分野のポートフォリオを検討することでした。
「私たちは、個々の従業員と生産性のユースケースを考慮しながら、従業員がより効率的かつ効果的になれるよう支援することから始めます」と彼女は言います。
その後、企業内のこれらのユースケースに取り組む製品を提供する他の企業と協力し、Microsoft Copilot、Google Duet、Glean などの現在のツールに関する議論につながります。 「Glean についてはよく知っています。Uber にも Glean を導入したからです。」と彼女は付け加えました。
生産性のユースケースを超えて、Venugopal は既存のエンタープライズ ソフトウェア プラットフォームに組み込まれている AI アドオンにも注目しました。 「Salesforce と Slack は、いくつかの AI 機能を展開し始めています」と彼女は言います。
構築または購入
SentinelOne はテクノロジー企業として、商業的に提供するテクノロジーに AI を組み込んでいます。 Venugopal は、製品開発における社内の AI 専門知識の構築が戦略的であると考えています。 しかし、生産性とビジネス効率を向上させるための AI の開発は、市販の AI 製品やサービスによって提供できると彼女は考えています。
「私はむしろ、私たちが販売している製品の構築に携わってくれる少数の AI 専門エンジニアを採用したいのです」と彼女は言います。
Venugopal の戦略の第 1 段階は、AI による効率化に重点を置くことでした。 しかし、彼女は、AI の真の力は業界を破壊する能力にあると認識しています。 彼女は、企業の AI 戦略のこの段階には、AI の機能がどのように進化するかを考慮した方法でエンドツーエンドのビジネス プロセスを再評価し、再設計することが含まれる可能性があると述べています。
「（AI のおかげで）今後は必要なくなる役割や、まったく異なる役割が行われることになるでしょう。 私たちは、影響を受けた地域の人々がこれから起こる変化に備えられるよう、認識し支援する準備をしておく必要があります。」
サンディ・ヴェヌゴパル、SentinelOne
しかし、AI はデータがすべてです。 「データの成熟度は、生成 AI について考える良い方法です」と彼女は言います。
Venugopal は、IT リーダーがデータとデータ管理に関するプロセスの成熟度を評価し、簡素化に取り組むことを推奨しています。 「データドリブンになるのは簡単です。 人々がより多くのデータを取得したいと思っているように見えても、それが適切にガバナンスされ、適切に管理されたデータでなければ役に立ちません。」
Venugopal の経験によれば、効果的な AI 戦略は優れた基礎データを持つことから始まります。 これは、AI モデルをトレーニングするための適切な環境を提供するコア コンポーネントであると彼女は言います。
企業は、データの把握に関してさまざまな成熟段階にあります。 Venugopal 氏は次のように説明しています。「健全なデータ管理は、AI 戦略を構築するための強固な基盤です。非常に強固なデータ戦略プラットフォームとガバナンス。」 AI とエンタープライズ データ戦略の成熟は並行して実行する必要があると思います。」
Venugopal は、IT リーダーが、適切なデータを保有していると思われる分野に AI の取り組みを集中することを推奨しています。
効率の向上
彼女自身の経験からすると、CIO やビジネス リーダーが AI をビジネスの効率化を支援する方法として考えるケースは確かにあるようです。 たとえば、人間が行う一部のタスクは自動化の機が熟しており、その一部には AI が注入されて超自動化される可能性があります。 テクノロジー業界は、現在の多数の AI ツールを人間の労働者を強化する手段として位置づけていますが、タスクの自動化が進むにつれて、そのタスクを完了するのにかかる時間は短縮されます。
組織全体でハイパーオートメーションが拡大するにつれて、拡張を装って AI が困難な手作業を排除するため、人間の労働者が必要とする作業時間が減少することは明らかです。
「今後は必要なくなる役割や、まったく異なるやり方で行われる役割もいくつかあるでしょう」とヴェヌゴパル氏は言う。 「私たちは、影響を受けた地域の人々がこれから起こる変化に備えられるよう、認識し、支援する準備をしておく必要があると思います。 それは私たちの責任の一部です。」