成功する AI 戦略を構築する方法 – IBM ブログ

人工知能 (AI) は変革力です。の オートメーション 従来人間の知能に依存していたタスクの改善は広範囲に影響を及ぼし、イノベーションの新たな機会を生み出し、企業の業務の再発明を可能にします。 AI は、機械に学習、推論、意思決定の能力を向上させることにより、製造業からサービス業、医療、学術に至るまで、ほぼすべての業界に影響を与えています。 AI 戦略がなければ、組織は AI が提供できるメリットを逃すリスクがあります。

AI 戦略は、組織が AI の実装に関連する複雑な課題に対処し、その目標を定義するのに役立ちます。より詳細なデータ分析、ビジネスプロセスの最適化、改善など 顧客体験、目的と計画を明確に定義することで、AI の導入がより広範なビジネス目標と確実に一致するようになります。この調整は、AI から有意義な価値を引き出し、その影響を最大化するために不可欠です。 AI 戦略が成功すると、課題に対処し、必要な機能を構築し、組織構造への AI の戦略的かつ責任ある適用を確実にするためのロードマップも提供されます。

今から AI を理解し、その力を活用することに努めている組織は、将来的に繁栄するでしょう。堅牢な AI 戦略により、これらの組織は AI 統合の複雑さを乗り越え、技術の進歩に迅速に適応し、プロセス、運用効率、全体的な成長を最適化することができます。

AI戦略とは何ですか?

人工知能戦略は、ビジネスのより広範な目標に沿って支援できるように、AI を組織に統合するための計画にすぎません。 AI 戦略が成功すれば、この計画のロードマップとして機能するはずです。組織の目標に応じて、AI 戦略では、AI を効果的に使用して、データからより深い洞察を抽出し、効率を高め、より良いサプライ チェーンやエコシステムを構築し、人材や顧客エクスペリエンスを向上させるための手順を概説する場合があります。

適切に策定された AI 戦略は、テクノロジー インフラストラクチャの指針にも役立ち、効果的な AI 実装に必要なハードウェア、ソフトウェア、その他のリソースが企業に確実に備えられるようになります。また、テクノロジーは急速に進化するため、組織が新しいテクノロジーや業界の変化に適応できるようにする戦略が必要です。責任ある展開をサポートするには、偏見、透明性、規制上の懸念などの倫理的考慮事項にも対処する必要があります。

人工知能はほぼすべての業界に影響を与え続けており、綿密に練られた AI 戦略が不可欠です。これは、組織が潜在力を解き放ち、競争上の優位性を獲得し、絶え間なく変化するデジタル時代において持続可能な成功を達成するのに役立ちます。

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AI 戦略の成功によるメリット

AI 戦略を構築すると、人工知能の統合に取り組む組織に多くのメリットがもたらされます。 AI 戦略により、組織は AI 機能を意図的に活用し、AI の取り組みを全体的なビジネス目標に合わせることができます。 AI 戦略は、組織の成功に有意義な貢献をするための羅針盤になります。これにより、利害関係者は、生産性や意思決定などの重要なプロセスや収益を最大限に改善するプロジェクトを選択できるようになります。

より具体的には、AI 戦略は、AI プロジェクトがアイデアを効果的なソリューションにスムーズに変換できるようにする手順の概要を示します。これにより、組織はデータ、人材、テクノロジーに関する重要な決定を下すことも求められます。綿密に練られた戦略は、AI イニシアチブのためのデータの管理、分析、活用に関する明確な計画を提供します。また、組織がデータ サイエンスの関連スキルを開発、誘致、維持するために必要な人材も決定します。 機械学習（ML） そしてAIの開発。また、効果的な AI 実装を確保するために必要なハードウェア、ソフトウェア、クラウド コンピューティング リソースの調達についてもガイドします。

本質的に、AI 戦略の成功は不可欠であり、ビジネス目標のサポートとして機能し、優先順位付けを促進し、人材とテクノロジーの選択を最適化し、組織の成功をサポートする AI の組織的な統合を確保します。

成功する AI 戦略を構築するためのステップ

効果的な人工知能戦略を立てるには、次の手順が一般的に使用されます。

テクノロジーを探索する

さまざまな AI テクノロジーについて理解します。 generative AI、機械学習 (ML)、自然言語処理、コンピューター ビジョンなど。AI のユースケースを調査して、これらのテクノロジーが関連業界のどこでどのように適用されているかを把握します。 AI が解決できる問題と得られるメリットを列挙します。それを使用している部門、その方法、障害に注意してください。

評価して発見する

組織、その優先順位、機能を理解します。 AI システムを実装および管理する IT 部門の規模と強みを見直します。部門長にインタビューして、AI が解決できる可能性のある潜在的な問題を特定します。

明確な目標を定義する

組織はどのような問題を解決する必要があるでしょうか?どのような指標を改善する必要があるか? AI が常に答えであると想定せず、ビジネスにとって重要であり、AI が適切に対処してきた実績があるビジネス目標を選択してください。

潜在的なパートナーとベンダーを特定する

あなたの業界で実績のある AI および ML 分野の企業を見つけてください。潜在的なツール、ベンダー、パートナーシップのリストを作成し、その経験、評判、価格設定などを評価します。AI 統合プロジェクトのフェーズとタイムラインに基づいて調達に優先順位を付けます。

ロードマップを構築する

ビジネスに価値をもたらす早期の成功を優先するロードマップを作成します。特定された実際的なニーズに基づいてプロジェクトを選択します。必要なツールとサポートを決定し、プロジェクトにとって最も重要なものに基づいてそれらを整理します。具体的には次のとおりです。

• 日付： AI ソリューションを効果的に推進するために、新規または既存のデータまたはデータセットが必要かどうかを判断して、データ戦略を立てます。データを効果的に管理するためのデータ ガバナンス フレームワークを確立します。

• アルゴリズム： アルゴリズムは、機械が学習し、データを分析し、意思決定を行うことを可能にするルールまたは命令です。モデルは、機械学習アルゴリズムによって学習された内容を表します。これらのタスクを効果的に管理するには専門知識が必要であるため、アルゴリズムを導入し、モデルを設計、開発、検証する担当者を決定します。 

• インフラ： AI システムをどこでホストするか、どのように拡張するかを決定します。独自のインフラストラクチャにデプロイするか、サードパーティのプラットフォームにデプロイするかを検討してください。

• 才能と アウトソーシング: AI イニシアチブを実装するための組織内の準備状況とスキル ギャップを評価します。データ サイエンティストや開発者などの役割を果たすための人材パイプラインが存在するかどうか、またはトレーニングを通じてスキルを社内で開発できるかどうかを判断します。また、展開や運用などの特定のタスクをアウトソーシングする必要があるかどうかも評価します。

AI戦略を提示する

AI 戦略を関係者に提示し、それがビジネス目標と一致していることを確認します。提案されたロードマップに対する賛同を得る。メリット、コスト、期待される結果を明確に伝えます。戦略を実行するために必要な予算を確保します。

トレーニングを開始し、学習を奨励する

AI チームのスキルアップを開始するか、適切な AI 専門知識を持つ個人を雇用します。チームが最先端の AI の進歩について最新情報を入手し、革新的な問題解決方法を模索するよう奨励します。

倫理ガイドラインを確立する

組織による責任ある AI 使用の倫理的影響を理解します。倫理的な AI イニシアチブ、包括的なガバナンス モデル、実行可能なガイドラインに取り組みます。 AI モデルの潜在的なバイアスを定期的に監視し、倫理的懸念に対処するために公平性と透明性を実践します。

評価して適応する

新製品や AI テクノロジーのペースの速い開発に遅れないようにしてください。新しい洞察と新たな機会に基づいて組織の AI 戦略を適応させます。

これらの手順に従うことで、AI を組織に統合するための強力なガイドを作成できます。これにより、企業は人工知能のダイナミックな世界における機会をより有効に活用できるようになります。

AI 戦略を成功させるための一般的な障害

成功する AI 戦略の構築と実装には、いくつかの問題が邪魔になる可能性があります。効果的に前進するには、プロセスを妨げる可能性を早期に評価し、それに応じて問題に対処する必要があります。

データが不十分

実際のところ、データはどこにどのように保管されているのでしょうか? AI モデルは堅牢なデータセットに大きく依存しているため、関連する高品質のデータへのアクセスが不十分だと、AI アプリケーションの戦略と有効性が損なわれる可能性があります。

AIの知識が不足している

AI の機能と潜在的な用途についての認識が不足していると、懐疑、抵抗、または誤った情報に基づく意思決定につながる可能性があります。これにより、戦略からあらゆる価値が失われ、組織のプロセスへの AI の統合が妨げられます。

戦略のズレ

AI への取り組みが組織の目標、優先順位、ビジョンと密接に結びついていない場合、努力が無駄になり、リーダーからのサポートが不足し、有意義な価値を発揮できなくなる可能性があります。

人材の不足

AI イニシアチブを効果的に開発、実装、管理するには専門家が必要です。データ サイエンティストや ML 専門家などの AI 人材の不足、またはスキルアップに対する現従業員の抵抗は、戦略の実行可能性に影響を与える可能性があります。

AI戦略とIBM

人工知能 (AI) の最近の発展は、このテクノロジーがビジネスと社会に及ぼす規模と威力を証明しています。ただし、企業はどのように構造化し、 支配する AI テクノロジーの拡張性はビジネスと社会の両方に多大なコストをもたらす可能性があるため、これらのシステムは責任を持ってバイアスやエラーを回避します。組織はさまざまなデータセットを使用して機械学習と自動化をワークフローに適用するため、AI システム内のデータ品質、コンプライアンス、透明性を確保するために適切なガードレールを導入することが重要です。

IBM は、AI が真のメリットを迅速に提供できるビジネス分野に焦点を当て、AI を今すぐ活用できるよう支援します。 倫理的に。ビジネスグレードの AI 製品の豊富なポートフォリオと 分析ソリューション AI 導入のハードルを下げ、適切な権利を確立するように設計されています。 データ基盤結果と責任ある使用を最適化しながら。

グローバル企業は、AI 変革の取り組みのパートナーとして IBM Consulting™ を信頼しています。大手 AI コンサルティング会社として、当社は独自の IBM watsonx テクノロジーとパートナーのオープン エコシステムを連携して、倫理と信頼に基づいてあらゆるクラウド上であらゆる AI モデルを提供することで、ビジネス変革における AI 開発とクラウド テクノロジーの影響を強化しています。 

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