AI の可能性はあらゆる業界の専門家を魅了します。カスタマー サポート スペシャリストにとって、生成 AI ソリューションにより生産性が向上しました。 35%まで。ソフトウェア開発者にとって、AI は反復的なコーディングや自動展開などの日常的なタスクを処理できるため、エンジニアは重要なコード品質の更新に集中できるようになります。交通サービスの場合、AI を活用した予測分析により、旅行者の需要に基づいてルートを変更し、組織のリソース割り当てスキルを向上させることができます。
吐き気を催すようなユースケースが続いています。
AI 導入の成功例が非常に多いため、一部のリーダーは、AI と機械学習 (ML) の導入ですでに船に乗り遅れたのではないかと心配しています。私がここに来たのは、この誤った信念をあなたに悪用しないようにするためです - 実際、 今は、企業向けの AI の計画と実装を始めるのに最適な時期です。
リーダーは AI を始める時間がある
一般に信じられていることに反して、組織のわずか 35% しか パイロットを開始しました Altair によると、AI のユースケースでは、42% が現在 AI オプションを検討しているとのことです。つまり、有意義な方法で AI を実装する時間はまだあります。しかし、時間は減りつつあります。組織の半数以上 (59%) が、今後 12 か月以内に大規模プロジェクトに AI を導入することに熱心です。
なぜ一年も待つのでしょうか?なぜなら、AI の計画、実装、成熟はすべて独特ですが、同様に時間がかかるプロセスだからです。導入を急ぐリーダーは従業員を疎外させたり、誤った AI 出力を招いたりする可能性があります。
業界調査によると、現場で働いている従業員はわずか 14% です。 AI を活用した組織 彼らは十分な訓練を受けていると信じています。おそらくさらに懸念されるのは、採用者の 63% が次の点を挙げていることです。 内容の不正確さ これは AI と共同作業する際の大きな課題ですが、それでも彼らはこれらのツールを使い続けています。予想通り不正確な AI 統合に依存し続けると、エラーが発生する可能性が高まり、ツールの価値が低下し、ブランドの評判が損なわれる可能性があります。
リーダーは、十分に準備された徹底的な導入戦略を今すぐ採用することで、こうした厄介な AI の副作用を回避できます。
それはレースではなくマラソンです
AI と ML をまだ導入していないリーダーは、新年に時間をかけて AI の適用可能性について戦略を立て、従業員を教育し、組織データを準備する必要があります。
- 戦略化: 導入を急ぐ前に、リーダーは AI が組織にどのようなメリットをもたらすかを理解する必要があります。このプロセスは、組織の強みと弱みを特定することから始めて、関連する AI ソリューションの戦略を立てます。たとえば、運用コストが利益を圧迫する場合、効率性に関する洞察を提供する分析ソリューションを採用することが有利になる可能性があります。
この機会に、不正確さ、サイバーセキュリティ、知的財産侵害、規制遵守、説明可能性など、AI 導入に関連するリスクについても検討してください。マッキンゼーによると、積極的に取り組んでいる組織はわずか 16.5% です。 リスクと課題を軽減する AI に関連するこれは重大な誤りであり、組織は規制上の罰金を受ける可能性があります。この段階で関係者を巻き込んで、すべての部門からの多様な視点を取り入れることが重要です。そうすることで、関連するすべての従業員が AI 使用の広範な影響を確実に理解できるようになります。
最後に、AI ロードマップを作成します。この段階で従業員にタイムラインの期待を伝え、AI の成功に向けたロードマップの多くのステップの 1 つとして教育を含めます。
- 教育する: AI の有用性を理解している従業員は、これらのツールを採用する可能性が高く、よりスムーズな統合とより良い結果につながります。さらに、従業員は AI の使用方法と使用方法を理解する必要があります。そうしないと、規制やコンプライアンス要件に違反する可能性があります。
AI の再スキル化の重要性について従業員を教育することも不可欠です。専門家は、生成 AI が人間の労働時間の 30% を吸収すると予測しています 2030年までに。それは、新たに考慮すべき多くの時間です。生産性を維持するには、従業員が新しいスキルを習得し、より幅広い範囲と高品質の成果を可能にする革新的なワークフローを採用する必要があります。
AI を導入する前に、リーダーはさまざまな役割に合わせて特別に設計された洞察を備えた、カスタマイズされたトレーニング プログラムを提供する必要があります。さらに、従業員が AI の同僚に対して慎重ではなく楽観的でいられるように、継続的な学習の文化を促進する必要があります。
- 準備する: AI を効率的に実行して正しい出力を提供するには、高品質のデータが必要です。生成 AI ツールは前例のない速度でソリューションを生成しますが、システム ロジックに欠陥があると、重大な不正確さが生じる可能性があります。そして、リーダーがこうした不正確さに基づいて組織の意思決定を行うと、収益や信頼などの重要な KPI が損なわれる可能性があります。
この可能性に対抗するために、リーダーは適切な保存、合成、分析プロトコルを含む適切なデータ管理を優先する必要があります。まず、明確なデータ ポリシーを確立し、データの収集、保存、使用方法を定義します。根絶を検討する 暗いデータ 組織の過負荷や不必要なコストにつながる可能性があります。データの重要性と AI の有効性におけるその役割を従業員が理解できるように、データ中心の文化を育みます。
おそらく最も重要なのは、リーダーがデータ インフラストラクチャの改善への投資を検討する必要があることです。 マスターデータ管理 (MDM) ソリューション。これらのシステムは、大規模なデータセットをより効率的に管理するための統合プラットフォームを提供します。 1 つの中央リポジトリにすべてのデータが保存および分析されると、AI の導入がはるかに容易になり、データに基づいた意思決定が標準になります。
AI は 2024 年に新たな高みへ加速する
についての誇大宣伝を避けることは不可能です generative AI および大規模言語モデル (LLM) ソリューション。ただし、賢明なリーダーは、AI の導入を急ぐのではなく、最初に適切な基礎を築きます。このプロセスには、初期ユースケースの特定、リスクの軽減、タイムラインと期待の伝達、カスタマイズされたトレーニング プログラムの提供、継続的な学習の促進、データ管理のベスト プラクティスの実装、データ インフラストラクチャへの投資が含まれる必要があります。
組織が適切な計画を立てていない場合、不正確な生産物、従業員の離散、コンプライアンスの問題、市場機会の逸失などのリスクが生じます。しかし、AI に系統的にアプローチすれば、生産性の向上、コスト削減、製品の強化、より鋭い意思決定、永続的な競争上の優位性を手に入れることができるでしょう。
滑走路はまだ十分に長いですが、今こそ AI を慎重に準備する時期です。
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- 情報源: https://www.dataversity.net/its-not-too-late-to-leverage-ai-but-you-must-get-started-today/
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