効果的な AI 戦略の開発 – DATAVERSITY

成功する AI 戦略を構築するプロセスは変化しました。 2022 年 XNUMX 月、人工知能の進化は劇的な飛躍を遂げました。OpenAI は、ChatGPT と呼ばれる、より進化した、よりスマートなチャットボットを開発しました。同社は、生成 AI を大規模な言語モデルおよび高機能アルゴリズムと組み合わせることで、新しいレベルの応答性の高いインテリジェントな動作をサポートするチャットボットを開発しました。 

人工知能の最近の進歩は破壊的であり、効果的な AI 戦略がどのようなものであるかについて新しい考え方を開発する必要があります。

これらの「よりスマートなチャットボット」は、調査を実行し、人間の言語を使用して適切な文章を作成し、さらにはコンピューター コードを作成することもできる強力なツールです。 AI 戦略を開発する際には、よりスマートなチャットボットを考慮する必要があります。 (この新しい形式の人工知能は急速に文化標準になりつつあり、間もなく単に AI と呼ばれるようになります。ただし、この記事では、この新しい形式の AI を「スマート チャットボット」と呼びます。) 

ChatGPT は非常に効率的で使いやすいため、すぐに一連の同様のスマートなチャットボットが登場し、すべて平易で理解しやすい英語やその他の言語で通信できます。    

GPT (Generative Pre-trained Transformer) と呼ばれる言語モデルは以前から存在していましたが、この新しいバージョンとそのバリエーションは閾値を超えています。最新の AI は、幅広い創造的なタスクを実行するのに真に役立つようになりました。 

よりスマートなチャットボットは、ビジネスのアイデアを生み出し、結婚式の乾杯の音頭を書き、ビジュアル アートを作成できます。前世代の人工知能は技術的にはこれらのタスクを実行できましたが、その作成物の品質が非常に低かったため、最も基本的で単純なコミュニケーションにしか使用できませんでした。 

よりスマートなチャットボットのリリース以来、チャットボットを使用して目的を達成する例がいくつかあります。 さまざまなタスク児童書の執筆からボードゲームの作成、病気の診断の支援まで多岐にわたります。よりスマートなチャットボットの使用法はまだ研究中であり、大きな可能性を秘めています。たとえば、最近では次のような用途に使用されています。 構造工学. 

ChatGPT とそのバリエーションの破壊的な影響により、AI 戦略と AI 投資の決定は XNUMX ～ XNUMX 年の範囲に制限されるはずであり、より伝統的な AI ソリューションへの多額の投資は慎重に検討される必要があります。 

よりスマートなチャットボットとデータ ガバナンス

Atlan は現在、よりスマートなチャットボットの使用を推進しています。 データガバナンス。同社は、よりスマートなチャットボットを使用してデータ ガバナンス プログラムで繰り返し発生するタスクを特定し、自動化されたプロセスを推奨して手作業を削減できることを示唆しています。 

よりスマートなチャットボットは、(理論的には) 次のプロセスもサポートできます。

• 異常の検出
• データ品質の監視
• 完全なコンテキストを含むデータ検出
• 自動化による規制遵守 (GDPR、CCPA など)

従来の AI とよりスマートなチャットボット

よりスマートなチャットボットの使用法はまだ十分に検討されていないため、長期的な AI 戦略を開発することが困難になっています。短期的には、従来の人工知能とよりスマートなチャットボットの組み合わせが最も効率的な方法のように思えます。ただし、従来の人工知能は信頼でき、信頼できるアルゴリズムによってサポートされていますが、よりスマートなチャットボットはそうではありません。 

よりスマートなチャットボットは偏見を示す可能性があり、 幻覚さえも。よりスマートなチャットボットの主要コンポーネントである生成 AI は、場合によっては独自の事実を作成し、「幻覚」を引き起こすことがあります。残念なことに、このため、完全に信頼できるものではありません。時々提供される誤った情報は、恥ずかしいもの（モーツァルトが音楽を発明したという主張）から、訴訟の可能性があるもの（誤った情報で個人の評判を傷つける）まで多岐にわたります。

バイアスに関して言えば、あらゆる種類の人工知能がバイアスに対して脆弱であるように思われます。これらは人間の意識的または無意識的なバイアスの影響を大きく受けるトレーニング データから吸収されます。たとえば、「住宅所有者」の画像を表示するように求められた場合、AI モデルは主に白人男性の画像を表示する可能性があります。

現在、よりスマートなチャットボットは創造的な取り組みに使用できますが、適切な背景を持つ人間がエラーや誤った情報をチェックする必要があります。従来の AI の使用は、インテリジェンス性は劣るものの、信頼性も高く、すべての基本的な操作に使用できます。

従来の AI/ML とよりスマートなチャットボットを組み合わせた AI 戦略

ビジネス目標は、最新の AI 戦略を開発するための基礎を築きます。多くの AI 戦略は、非効率なタスクを自動化することを目的として開発されています。ただし、AI 戦略は、単なる自動化ではなく、ビジネスの全体的な目標をサポートするように設計される必要があります。

ビジネスのニーズ、必要な労力、投資収益率 (ROI) に基づいて、潜在的な AI プロジェクトに優先順位を付けることができます。成功する AI 戦略は、適切な問題に対して適切なソリューションを適切なタイミングで使用することに重点を置いています。その結果、企業は顧客ベースに最適な価値を効率的に提供できるようになります。

さまざまな部門マネージャーの優先事項を見つけることは、AI 戦略を成功させるために重要な部分です。 

探索プロセスには、AI 戦略の開発に役立つビジネスに関する情報の収集が含まれます。このプロセスでは面接が重要な役割を果たします。さまざまな部門のマネージャーに、今年と来年のビジネスの優先事項について尋ねることができます。各部門の優先順位を知ることで、ニーズの理解が促進されます。面接では、具体的な問題と考えられる解決策についても話し合う必要があります。

よりスマートなチャットボットは創造性を発揮するために使用でき、従来の AI と ML は日常的なプロセスに使用できます。

ChatGPT について学ぶ最良の方法 その代替案 おそらくビジネス関連のプロジェクトで、彼らと協力し、実験を始めることです。学習や実験のために無料形式の ChatGPT にアクセスするには、OpenAI（またはそのいずれか）への登録が必要です。 無料版). 

よりスマートなチャットボットが組織にとってどれほど役立つか (潜在的な用途のリストを作成する場合など) の感覚を養えば、成功する AI 戦略の構築が容易になります。ビジネスの優先順位を知ることは、最適なソリューションを選択するのに役立ちます。 AIソフトウェア.

多くの企業が AI を効果的に活用できず、計画されたプロジェクトが未完了のままになっています。この主な理由は、間違ったソフトウェア、または経験とフォロースルーの欠如です。人はプロジェクトを開始し、ソフトウェアの限界を認識し、限られた結果しか得られないとプロジェクトを放棄します。

AI 戦略を開発する際には、給与、配送、セキュリティ、請求など、組織をサポートするアクティビティとワークフローを考慮します。これらのプロセスはすべて標準化され、反復可能でルールベースであり、人工知能を使用することで合理化できます。一般的に使用される AI および ML プロセスの簡単なリストは次のとおりです。

• 在庫または需要の予測 
• 反復的なタスクの自動化 
• マーケティングと販売におけるチャーン予測 
• 予知保全

AI 戦略を構築する際には、人事および組織の変更を考慮する必要があります。 AI ソリューションの導入後に起こる予期せぬ変化に備えている企業はほとんどありません。特定の領域にギャップがあり、特定のスキルが必要になることが突然現れます。問題は、新しいスタッフを雇用するか、それとも現在のスタッフにトレーニングを提供するかです。 (短期の場合は、必要に応じて請負業者やフリーランサーを雇うという方法もあります。) 

AI 戦略を成功させるためのステップ

コストが問題であり、よりスマートなチャットボットの破壊的な影響は、AI への投資決定に影響を与えるでしょう。結果として、AI 戦略は XNUMX ～ XNUMX 年の範囲に限定される必要があります。さらに、AI への投資収益率を計算して、その投資が XNUMX ～ XNUMX 年の期間内に元が取れるかどうかを判断する必要があります。 

ChatGPT モデルの一部のバージョンは、他のバージョンよりも特定のビジネスに適した選択肢である可能性があることにも注意してください。それらはすべて同じではなく、特定の焦点を当てて設計されているものもあります。

効果的な AI 戦略を構築するために必要な手順を以下に示します。 

1. ビジネスの長期目標を定義します。
2. これらの目標を達成するために必要な手順を大まかに説明します。
3. 各部門の特定の優先事項と問題に焦点を当てた発見プロセスを実行します。  
4. ChatGPT とクリエイティブ プロジェクト向けのそのバリエーションについて理解します。
5. 調査（部門長へのインタビューが含まれる場合があります）し、最も適切で費用対効果の高いものを選択します。 AIとML ビジネスの自動化ニーズに対応するソフトウェア。
6. 今後 XNUMX ～ XNUMX 年間の組織の短期目標と、それらの目標を達成するために必要な AI ソフトウェアをリストします。 
7. AI ソフトウェアが、仕事が変更または削除されるスタッフに与える影響と、新しいスタッフを雇用する必要があるかどうかを検討してください。

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• 情報源： https://www.dataversity.net/developing-an-effective-ai-strategy/