フランスで開催された人工知能に関する国際サミットが終了する中、ビジネスにおける生成型AIの普及は、数多くの議論（そしてそれに伴う幻想）を生んでいる。この分野での急速な進展は、もはやテクノロジーやサービス業のリーダーに限らず、すべての企業や世界貿易に影響を与えている。プロセスから製品に至るまで、製造業と信用管理におけるAI導入の機会とリスクは何だろうか？
成長、生産性、競争力：マクロとミクロ、共通の課題！
企業や国家の視点から見ると、人工知能の利用を取り巻く課題は大きく異なることがある。それでも、成長、生産性、競争力という3つの主要な課題は、マクロとミクロ経済の両方のレベルで共通している。驚きと実験の段階を経て、現在「生成AIバブル」はこの技術の生産的利用の段階に進んでおり、大規模で実行可能な経済モデルに統合される段階に移行している。
新たに浮かび上がる課題の中でも、競争力を追求することが、必然的に国や企業間の格差を生み出すだろう。そして重要な変化がある：各プレーヤーは間違いを犯す可能性ががあるが、この分野では間違いからの回復速度は一様ではない。
AIを使いこなせば、生産性の向上と戦略的な優位性を享受することができる。しかし、課題は力と責任のバランスを取ることだ。AIは成長のためのレバーであり、生産性の源でもあるが、同時に倫理的、社会的、環境的、地政学的なリスクを引き起こす要因にもなり得る。意思決定者の文化的適応も企業にとって決定的である。特に、AIは今もなお動的な分野であり、最近のDeepSeekの事例が示すように、これまで不変の真実とされてきた多くの信念が覆されていることを考えると、その重要性はさらに増している。
コファスのICTセクターエコノミスト、オレリアン・デュトワは次のように述べている。
すべての企業が同じ舞台で戦っているわけではない?
AIはすべての企業に、あらゆるレベルで影響を与えるという特異性を持つ技術革新であるが、その導入は主権、投資政策、市場シェアといった文脈の中で進んでおり、世界舞台では米国と中国の企業が支配的な立場にある。Google、Microsoft、Amazon、Meta、Oracle、Appleなどの米国企業が先頭に立ち、2024年には主にAIモデルのトレーニング用データーセンターの構築に1600億ドル以上投資し、さらにドナルド・トランプ大統領によって発表されたスターゲート・プロジェクトの一環として、5000億ドル近くの投資も計画されている。中国の企業、例えばBaidu、Tencent、Alibabaは、総投資額が150億ドルに達し、順調に進んでいる。一方、欧州では、この規模の投資を行った企業は1社も見当たらない。
AIの導入ペースは、業界間だけでなく、同じ業界内でも大きく異なる。それは、規制要因、データの成熟度、そして利用可能なリソースに依存している。
テクノロジー志向の業界は、有利な規制環境、大量の構造化データ、そして豊富なITリソースを活用できる。しかし、貿易や産業など、すでにビジネスのデジタル化に積極的に取り組んでいる業界にも恩恵をもたらしている。この点において、AIは決してテクノロジー企業に限られた課題ではない！
コファスフランス、西ヨーロッパ、アフリカのCEO, カリーヌ・ピジョン
クライアント向けソリューションと商業リスク管理へのAI統合
AIの話題自体は新しいものではないが、生成AIの発展と、それがより広範な一般層にも利用しやすくなったことで、再び注目を集めている。企業内においても、水平展開が見られる。最初は一部の部門（IT、リスク管理）で試験的に導入されたAIが、徐々に他の領域（人事、財務）に広がり、その活動は飛躍的に増加している。
このような状況において、AIの活用方法は意思決定者の最大の関心事となっている。AIをどのように自社の業務に統合し、採用し、適応させることができるのか？ クライアントに対して具体的にどのような利益をもたらすことができるか？ 商業リスクの評価をどのように向上させることができるのか？
この分野での経験と革新的な戦略を共有する2つの世界的リーダー企業：
· Schneider Electric社：産業技術の世界的リーダーであり、AIを導入してクライアントの利益を追求しているだけでなく、信用リスク管理にもAIを活用している。
· Sonepar社：専門家向けの電気機器の流通における世界的なリーダーで、AIを活用してオムニチャネル体験を提供し、顧客に合わせた価値提案を行っている。
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