経験豊富なITリーダーは、ハイプを超え、測定可能で持続可能な影響を生み出すために、人工知能をコアビジネス操作に組み込む方法を説明します。 人工知能は理論的な議論の領域を超えており、現代の企業戦略の重要な構成要素となっています。 課題は、AIを使用するかどうかではなく、実現可能なビジネス問題を解決し、持続可能な成長を推進するために複雑なワークフローに慎重に統合する方法である。 この複雑な環境を通じて組織を導くのは、医療、保険、物流、電気通信などの要求の高いセクターで大規模なソフトウェアイニシアチブを率いる10年以上の経験を持つ経験豊富なITプロジェクトマネージャーであるRishi Kohliのような専門家の仕事です。 数百万ドルのプログラムとクロス機能グローバルチームの管理を含む彼の仕事は、企業規模のITプロジェクト配信とデジタル変革を推進することに焦点を当てています。 運用上の課題からAIへの戦略的焦点へ 企業における人工知能の活用への道のりは、ほとんど技術自体から始まらないが、従来のソリューションがもはや十分に対処できない継続的な運用上の課題から始まる。 Kohliにとって、この道は、高い投資環境における既存のツールの限界に関する直接的な経験を通じて築かれたものであり、これらのギャップを見ると、AIがどのようにしてよりダイナミックで効果的なソリューションを提供できるかに関心を引いた。 「AIとデジタル変革への私の旅は、従来のツールがもはや十分でない複雑な企業プログラムを管理する実践的な経験から進化しました」と Kohli氏は述べています。 この問題解決者からAI戦略家への移行は、正式な研究へのコミットメントによって強化され、急速に進化する分野へのより構造化されたアプローチを可能にしました。 意思決定を拡大し、ワークフローを最適化し、持続可能なビジネス価値を提供できる」 デジタル変革の原動力 さまざまな業界ニーズのためのAI実装のカスタマイズ AIに対する一方的なアプローチは失敗のためのレシピです. 各業界は、あらゆる知的システムの設計と展開を制限するユニークなルール、優先順位、制限のセットの下で動作します。 AI 戦略を適切にカスタマイズするには、厳格な規制枠組みからデータの可用性と品質の実用的な現実まで、これらのニュアンスを深く理解する必要があります。 Kohli氏は、このプロセスは特定のドメインの徹底的な分析から始まることを強調しています。 「業界間でAI戦略をカスタマイズすることは、それぞれのドメインに独自の優先順位、規制制制限、データの現実があるという理解から始まります」と彼は説明します。 「例えば、医療においては、AIは厳格なコンプライアンス要件に従わなければならない。 したがって、安全で解釈可能なソリューション(臨床データ検証や予測的な患者分析など)に焦点を当てることが多いため、透明性と監査可能性が組み込まれている」と述べた。 ヒッピー 「あらゆる場合において、私はビジネス上の課題から始め、コンプライアンスフレームワークと一致し、測定可能な価値を付加するAIアーキテクチャを設計します - 時間の節約、精度、コスト削減に関係なく。 AI 駆動の Chatbot で物流を変革する AIソリューションの真のテストは、現実世界の環境で測定可能な改善を提供する能力にあります。この変革の可能性の思い出深い例は、運用効率が最優先である急速な物流部門内のプロジェクトから来ています。 AI駆動のチャットボットを反転物流システムに組み込むことで、システム的な遅延に対処し、重要な情報への即時アクセスを可能にし、AIがコアオペレーションワークフローを修正する能力を示すことができました。 「1つの思い出深い例は、私たちがVerizonのリバース・ロジスティクス・システムにAIを組み込んだDHLの時代でした」とKohliは思い出します。 インベントリおよび出荷状況に関するリアルタイムのクエリを処理するためのAI駆動の内部チャットボットの実装は、サポート通話量が40%以上減少し、すぐに結果を出しました。 「効率を超えて、ライブシステムから得られた正確で文脈に沿った反応を提供することによって意思決定を改善しました。このプロジェクトは、AIは自動化だけではなく、両方を強化するタイムリーな洞察力を持つチームを強化することを示しました。 日常の活動 » 生産性と信頼 神話を解き明かす:AIは拡張ではなく魔法の修正として それがますます採用されているにもかかわらず、人工知能に関する重大な誤解は企業の世界で続いているが、最も一般的な2つは、AIが単純な「プラグ・アンド・プレイ」ソリューションであるという信念であり、人間の労働者を完全に置き換える恐れである。 これらの神話に取り組むことは、AIの実装に対する健全で現実的なアプローチを促進する上で重要なステップであり、チームと利害関係者がその真の目的に合わせていることを保証する:人間の能力を高めることではなく、それらを時代遅れにする。 Kohliは、最初から明確な期待を設定することによって、これらの物語を再構成するために積極的に取り組んでいます。 「私が遭遇した最も一般的な誤解の1つは、AIがプラグ&プレイソリューションであるという信念であり、モデルをインストールし、複雑な問題を即座に解決できるということです」と彼は言います。 「実際には、AIの成功した実装には、クリーンで構造化されたデータ、正確に定義された使用例、およびビジネスプロセスとの強力な調整が必要です」と彼はまた、AIの協力的な役割を強調しています。 「私は、企業におけるAIが関与することを、関係者やチームに一貫して強調しています。 方程式から取り除くのではなく、人々がより速く、より賢明な決定を下すのを助ける。 増加ではなく置き換え 学術理論の確保は、実質的なビジネス価値を提供します。 最も強力なAI戦略は、学術的厳格さと現実世界の実務主義の合成から生まれるが、理論的知識は、複雑なモデルを構築するための基盤を提供する一方で、これらの概念を企業環境の混乱した現実に対して絶え間なくテストすることによって、本当に効果的なソリューションが作られる。 この研究とアプリケーションの間の継続的なフィードバックループは、イノベーションが根拠にあり、関連性があり、測定可能な結果を生み出すことができることを保証します。 Kohliにとって、彼の博士課程の研究は孤立した学術的追求ではなく、彼の専門的な実践の不可欠な部分です。 「理論と実践の間のギャップを埋めるために、私は定期的に学術的枠組みを適用してビジネスシナリオを生かし、AIモデルが規模、規制、および運用の複雑さの制約下でどのように機能するかをテストします」と彼は言います。 この二重の焦点は、彼の仕事が最先端にありながら、直ちに課題に適用されることを保証します。 「学術界と企業界の間のこのバックアウトとバックアウトは、私は将来に焦点を当てながら、私が構築するすべてが提供することを保証します。 」 実質的なビジネス価値 高価値AIイノベーションからのハイプのフィルタリング 人工知能のようなダイナミックな分野では、変革的トレンドと飛躍的なハイプの区別は、あらゆるリーダーにとって重要なスキルです。 しかし、戦略的なアプローチには規律のあるフィルターが必要であり、これは最新のバズボードを追うことよりも、実際のビジネス上の問題を解決することを優先するものであり、これは新しいテクノロジーの実行可能性の厳格な評価を含む。 Kohliは、継続的な学習と関連性に強力な焦点を当てた方法を提唱しています。 「私は学術雑誌、業界レポート、そして実践者のコミュニティに接続され続けますが、もっと重要なのは、このテクノロジーが実際のビジネス問題を解決するかどうかです」と彼は説明します。 この最初の質問を超えて、彼はエンタープライズの準備のレンズを適用します。 「私はまた、スケーラビリティ、相互運用性、および たとえば、モデルが過度にクルーされたデータを必要とするか、説明性が欠けている場合、それは医療や保険の分野では実行可能ではないかもしれない」 倫理利用 AIの実装とコアビジネス戦略の調和 Perhaps the single greatest obstacle to successful AI-driven transformation is not technical but strategic. When AI initiatives are pursued in isolation from core business objectives, they often result in siloed pilot projects, limited adoption, and ultimately, missed opportunities.  真の変革は、テクノロジーの実装が、組織の全体的な目標と深く統合された明確で結果主導のロードマップによって導かれる場合にのみ起こります。 「AIによるデジタル変革を採用する際に企業が直面する最大の課題は、 「あまりにも頻繁に、組織は、解決しようとしている問題の明確な理解を持たずにテクノロジーに投資するか、あるいは、影響ではなくイノベーションのためにAIを追求している」と Kohli氏は指摘する。 ビジネス戦略間の不一致 「これを克服するためには、リーダーは、AIのイニシアチブをビジネス目標に直接結びつける明確な結果主導のロードマップから始める必要があります。 AI-Driven Enterprise Strategyの未来を形作る 未来を見ると、人工知能は専門的なサポートツールから企業戦略と競争優位性の根本的な推進手段へと進化する予定です。その役割は、タスクの自動化を超えて、ビジネス結果を積極的に形作り、リソース配分を最適化し、リアルタイムで顧客関与を個人化するまで拡大します。 Kohli sees AI becoming central to nearly every business function. “AI is rapidly shifting from a support tool to a core driver of enterprise strategy and competitive advantage. In the near future, I see AI playing a central role in everything from dynamic resource allocation and autonomous operations to real-time risk management and personalized customer engagement.”  この変化に備えるために、彼はリーダーたちに明確なアドバイスを提供する。 組織全体で、ITだけでなく、金融、運営、顧客向けのチームだけでなく、今すぐ柔軟なデータ・ガバナンス・インフラストラクチャを構築しましょう」 文学者 企業がデジタル変革の旅を続けるにつれて、これらの課題を乗り越えてきたリーダーたちの洞察力は貴重です。コアメッセージは明確です:AIの成功した統合は、最も先進的な技術を取得するのではなく、戦略的でデータに基づく意思決定の文化を構築することにより重要です。 現実の問題の解決に焦点を当て、すべての部門でAIの識字能力を育成し、すべてのイニシアチブが測定可能なビジネス価値に結びついていることを保証することによって、組織は人工知能の真の可能性を解き放ち、持続的な競争優位性を構築することができます。

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このオーディオは、ストーリーの元の言語で制作されています。

エンタープライズAIの探索:戦略的ビジョンと有意義な価値を結びつけることについてのRishi Kohli

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