Workday の AI と機械学習への対応: これまで以上に迅速に移行

Jan 16, 2024

joshbersin 著 · 公開日 2023 年 3 月 17 日 · 更新日 2023 年 3 月 22 日

今週、私たちは Workday の年次イノベーション サミットで会ったのですが、私は非常に感銘を受けて帰りました。 Workday は AI 製品戦略について明確な判断力を持っているだけでなく、ここ数年で最も強力な製品サイクルの 1 つに突入しようとしています。 これほど多くの Workday 機能が成熟に達しているのを見たことがありません。プラットフォームがすべてのシリンダーに影響を与えていることは明らかです。

まず概要から始めましょう。ERP 市場は大きく、重要であり、変化しています。 どの企業にも財務システムと人的資本システムが必要であり、これらのプラットフォームは一度に何百ものことを実行することが求められています。 私たちは、それらが使いやすく、高速で、当社にとって即座に構成できることを期待しています。 しかし、私たちはまた、拡張が容易で、他の多くのシステムと統合でき、最新のアーキテクチャに基づいて構築されることも望んでいます。 18 年前に設立された企業である Workday は、どのようにしてこれらすべての分野で先を行き続けることができるのでしょうか?

実はとてもシンプルなのです。 Workday は ERP やソフトウェア アプリケーションの会社ではありません。ビジネス ソリューション用のプラットフォームを構築するテクノロジー会社です。 言い換えれば、Workday は「アーキテクチャが第一、アプリケーションが二番目」であると考えており、これは Workday の製品を検討するにつれて何度も強化されました。 私たちが学んだことについていくつかの洞察を提供したいと思います。以下の多くの点について、Workday に連絡するか、Workday からの詳細を読むことをお勧めします。

まず、Workday は、AI と機械学習が時間の経過とともにビジネス システムの機能を再発明するであろうことを明確にしています。 従来の ERP の世界は、財務、人的資本 (HCM)、サプライ チェーン、製造、そしてその後のマーケティング、顧客分析などを含む一連のコア ビジネス アプリケーションでした。 これらの分野のいずれかで事業を開始するほぼすべてのベンダーは、主に「既存の顧客により多くのソフトウェアを販売する」ことを目的として、隣接する地域に進出しようとします。

現在、企業はこれらのアプリケーションを統合したいと考えていますが (Workday にとって大きなチャンスです)、より大きな目標は、これらのアプリケーションが連携する方法を再発明することです。 Workday が説明しているように、彼らの目標は、企業の計画、実行、分析の向上を支援することです。 雇用が困難な状況が何年も続く可能性がある場合、私たちは HCM システムを活用して、請負業者を見つけ、代替の仕事の取り決めを検討し、作業やタスクをアウトソーシングするための財務および請求の解決策を手配し、また、人材の発掘と開発にも役立てたいと考えています。内部候補者。 したがって、これらのアプリケーション間の「レッドライン」は曖昧になりつつあり、Workday はこれをよく理解しています。

ある意味、これは当社の新しい体系的な HR 運用モデルの中核です。 たとえば、これらのさまざまな HCM システムがこれら 4 つの要素すべてを確認し、それらを一緒に管理できるようにしたいと考えています。 Workday の新しい HCM デモでは、実際にその一部が動作していることが示されました。

ERP を超えて AI と ML が核となる

しかし、プラットフォーム市場の動きはさらに速くなっています。 企業は、連携して動作する一連のアプリを望んでいるだけでなく (Workday、Oracle、SAP などがこれを行っています)、AI と機械学習を企業全体で運用できるようにしたいと考えています。 そしてこれにより、ERP システムの動作が変わります。 Workday は、同社がすでに提供している 50 を超えるさまざまな「機械学習」エクスペリエンスをリストアップしましたが、それらは魔法のようには見えない「推奨事項」、「事前に入力されたフォーム」、または「事前に設計されたワークフロー」の形式をとっています。会社の経営を改善するのに役立つインテリジェントなシステムのように見えます。 これが Workday が焦点を当てている点です。

たとえば、新しい労働力管理システム (労働力の最適化) は、月、天候、その他の外部入力に基づいて雇用と人員配置のニーズを予測できます。 その後、従業員の空き状況、スキル、賃金に基づいて従業員のスケジュールを設定できます。 また、従業員のスケジュールを自動的に作成し、契約労働者がいつ必要になるかを決定し、人材を見つけるための採用ポータルと候補者エクスペリエンスを自動的に作成できます。 これは実際には「AI 対応 ERP」であり、メールを書きやすくするための Generative AI の派手なデモではありません。

Workday HCM は成熟を続ける

Workday HCM スイートは、私がここ数年で見た中で最も強力な状態にあります。 Workday Skills Cloud は「スキル インテリジェンス プラットフォーム」として成熟しており、現在では Workday の顧客にとってほぼ必須となる機能を備えています。 あらゆる垂直的または特殊なスキル データベースからデータをインポートでき、企業にスキルを推測または評価するための複数の方法を提供し、スキル ギャップをレポートし、スキル不足を予測し、各従業員または労働力グループのスキルアップ経路を作成するための多数の方法を提供します。 。 私はこのテクノロジーが何年にもわたって成長するのを見てきましたが、これほどうまくまとめられ、企業が望むことを実現できるように配置されているのを見たことがありませんでした。

ちなみに、これは、企業が採用 (Eightfold、Beamery、Phenom、Seekout、Paradox、iCims など)、モビリティ (Gloat、Fuel50)、学習 (Cornerstone、Docebo、Degreed) に特化したスキル システムを依然として必要としていると言っているわけではありません。 、ペイエクイティ（Syndio、Trusaic、Salary.com）など。 ある意味、すべての HR テクノロジー プラットフォームには、現在、内部にスキル エンジンがあり (「スキル」とは、人の属性を表す一連の単語であることを思い出してください)、これらのシステムは、非常にユニークな目的でこれらのデータ要素を活用しています。 Skills Cloud は、市場においてより成熟した地位にあり、分類を 1 か所にまとめる「統合ポイント」となることを目的としています。 (これは、Workday HCM ツールが依存するスキル エンジンです。)

ところで、Workday のすべての顧客が他の多数の HCM システムを使用していることは知っています。 起こっているイノベーション サイクル (ベンダーは非常に創造的な方法で AI の時流に乗っている) を考慮すると、これは今後も続くでしょう。 しかし、特に私の次の点の理由から、「中核」としての Workday の役割は依然として強力です。

Workday が本格的にオープンしました

また、顧客やパートナーがアドオン アプリケーションを構築できるようにする外部 API と開発ツールである Extend と Orchestrate に関する Workday の進歩にも感銘を受けました。 Workday は企業として、多くの垂直ソリューションを構築するつもりはなく、むしろ現在、パートナー (Accenture、PwC、およびクライアント) にアプリ エコシステムへの貢献を奨励しています。 これにより、サードパーティが Workday を中心に開発チームを構築することで利益を得ることができる「力の乗数」効果が生まれます。 (ちなみに、これが Microsoft が非常に広く普及している理由です。Microsoft の再販業者とパートナーのネットワークは巨大です。)

これらのプログラミング インターフェイスに加えて、Workday は Microsoft Teams (Workday Everywhere) に真剣に取り組んでいます。 Teams 内で Workday の「カード」を表示し、Teams 内のディープ リンクをクリックすると、Workday トランザクションに直接アクセスできるようになりました。 同社はユーザー インターフェイスの継続的な改善に今も取り組んでいますが、ユーザーが Workday の仕組みを理解するのに 1 日を費やすことは決してないことを Workday は理解していると思います。 私はこの傾向が続くと信じており、Workday に次に構築する主要なインターフェイスとして Chat-GPT を検討するよう勧めました。 （彼らは非コミット的でした）。

垂直用途

私は経営陣に「臨床患者管理のリーダーの1人であるCernerを買収するというOracleの決定についてどう思いますか?これは御社の垂直戦略を脅かすと思いますか?」と尋ねました。 Aneel Bhusri 氏は飛び起きて、「私たちはそのような古いレガシー企業を決して買収しません。私たちのアーキテクチャに統合されることはありません。」と主張しました。 Workday の統合アーキテクチャにより、同社は AI を大規模に提供できるため、これは重要です。 言い換えれば、Workday は純粋なアーキテクチャのリーダーとなり、時間の経過とともに垂直アプリケーションが登場するようにするつもりです。

現在、Workday は教育市場に重点を置いており、金融サービス、保険、ヘルスケアの分野でいくつかの垂直ソリューションを提供しています (その多くはパートナーによって構築されています)。 同社が SAP や Oracle の戦略に従ってディープな垂直アプリを構築するとは思えません。 そして、この戦略、つまり中核となるアーキテクチャを純粋に保つという戦略は、長期的にはうまく機能する可能性があります。 したがって、アドオンを構築したい人のために、Workday はこれまでよりも早くオープンします。

コアの AI についてはどうですか?

次に、現代の最も重要な技術革新である AI について話しましょう。 新しい共同社長であり、AI の学術専門家として認められたサヤン・チャクラボルティ氏は、非常に強い立場を持っています。 同氏は、Workday の 6,000 万人のユーザー (その多くは匿名ニューラル ネットワーク分析に使用することをオプトインしている) によって、同社にすでに大規模な AI 対応プラットフォームが提供されていると考えています。 したがって、同社の戦略は、「宣言型 AI」（機械学習）を倍増させ、その後、新しい研究活動として生成型 AI に注目することです。

Workday は 2014 年に Identified を買収して以来、さまざまな意味で「AI を実行」しており、多くの AI アルゴリズムが Skills Cloud、調達および採用ツール、分析、適応計画、学習用の無数のツールに組み込まれています。 ほとんどのプロダクト マネージャーは AI 関連の機能を計画に入れており、HCM スイートを管理する David Somers 氏は、新しい AI 機能については何百ものアイデアが浮かんでいると語った。 つまり、Workday はさまざまな意味で、長年にわたり「AI プラットフォーム」であり続けてきましたが、現在、それを市場に投入し始めているところです。

とはいえ、Workday の実際のデータ資産はそれほど大きくありません。 3,000 万人の Workday ユーザーが Workday の AI プラットフォームにオプトインしていると仮定します。 そして、Skills Cloud が彼らのスキルにインデックスを付け、場合によってはキャリア パスやその他の属性を調べようとしたと仮定しましょう。 Eightfold (10 億を超えるユーザー レコード)、Seekout (10 億近く)、Retrain.ai、Skyhive などのシステム、Beamery や Phenom などのソーシング システムに存在するデータと比較すると、これは非常に少量のデータです。 Workday は、ある時点で、今日の HCM AI プラットフォームが単なる顧客データ システムではなく、実際には「グローバルな従業員データ」システムであることを理解する必要があるでしょう。 つまり、Workday に搭載される AI のほとんどは、「あなたのバージョンの Workday」の動作を少し改善することになるでしょう。

Prism: データを統合するための Workday の戦略

最後に、分析とサードパーティ データ用の Workday のオープン データ プラットフォームである Prism Analytics (現在は単に Prism と呼ばれています) の成長について触れておきます。 同社が Platfora を買収したときの当初のニーズは、Workday の顧客に「Workday 以外のデータ」を置く場所を提供することでした。 Workday データ プラットフォームは独自のオブジェクト ベースのデータベースであるため、Workday にデータを直接インポートする方法がなかったため、同社はスケーラブルなデータ プラットフォームを必要としていました。

それ以来、Prism は飛躍的に成長しました。 当初は分析システムとして位置付けられていましたが (財務データを Prism に入力し、人事データと相互相関させることができます)、現在は企業が財務アプリケーション、人事アプリケーション、その他必要なものすべてに使用できる「ビッグ データ」プラットフォームです。 。 これは、Google Big Query や AWS の Red Shift と競合するように設計されていません (少なくとも現時点では) が、Workday のセキュリティや既存のアプリケーションへの投資を活用したいと考えている Workday の顧客にとっては、非常に強力です。

カンファレンスで講演した顧客の1人は、リスク管理されたポートフォリオに4兆ドルを超える住宅ローンとローンを抱えるファニーメイだった。 彼らは Prism と Workday Financials を併用して、複雑な月末締めやその他の財務分析を管理しています。 昨年、私は Prism を使用して、膨大な量の計算が組み込まれた複雑な銀行証券の管理、価格設定、分析を行っている大手銀行に会いました。Prism は Workday プラットフォームに統合されているため、どの Prism アプリケーションでも Workday データ オブジェクトを利用できます。まさに、Workday プラットフォームの「ビッグ データ拡張機能」です。

そしてそれは AI につながります。 Sayan のビジョンが実現すれば、Workday プラットフォームは、顧客がトランザクション データ、顧客データ、その他の重要なビジネス データを取得し、AI を使用してパターンや機会を見つけるために Workday の財務データや HCM データと関連付けられる場所になる可能性があります。 AWS、Google Cloud、Azure もこれらのサービスを提供しますが、これらのベンダーはいずれも提供できるビジネス アプリケーションを持っていません。 そのため、Workday の AI 戦略の一部は、企業が Extend と Orchestrate を通じて実装され、Prism からのデータを活用した独自の AI 対応アプリを構築できるようにすることです。

ここは混雑したスペースになります。 Microsoft の新しい Power Platform Copilot と OpenAI Azure Services も、企業にエンタープライズ AI アプリを構築する場所 (および方法) を提供します。 そして、Googleも間もなく多くの新しいAIサービスを開始するだろう。 しかし、中核的な財務プラットフォームまたは HCM プラットフォームとして Workday に投資している企業にとっては、Workday プラットフォームに新しい AI アプリが組み込まれることになり、それによって利用率、収益 (Extend、Prism、Orchestrate を通じて)、さらにはWorkday の垂直アプリ。

Workday の将来に対する立場

要約すると、Workday はこの新しいテクノロジー革命において有利な立場にあります。 私は管理チームに対し、ChatGPT をシステム全体の新しい「会話型フロントエンド」として考慮するよう要求し、彼らはそれが注目すべきリストに含まれることに同意しました。

(ところで、人事部門に提供される Generative AI の創造的なソリューションは、あなたの心を驚かせるでしょう。すぐに詳細を共有します。)

企業バイヤーにとって、Workday は依然として盤石です。 考えられる主要な競合他社はほんのわずか（Oracle、SAP、UKG、Darwinbox、ADP）であるため、同社は大企業向けの市場シェアを拡大​​し続ける可能性があります。 景気の影響で価格圧力はかかるだろうが、中核となる財務と人事向けの一流のテクノロジー プラットフォームを求める企業にとって、Workday は今後もリーダーであり続けるだろう。

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