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2024 年の AI 自動化の 4 つのユースケース@jonstojanmedia
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2024 年の AI 自動化の 4 つのユースケース

Jon Stojan Media4m2024/04/17
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人工知能 (AI) は、生産性の向上、創造性の強化、サプライ チェーンの最適化、財務の変革によって、業界を変革しています。より良い職場文化の創造から持続可能性の実践の改善まで、さまざまなビジネス分野における AI の可能性は、デジタル時代のイノベーションと効率性を推進すると期待されています。
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人工知能(AI) は、多くの業界でゲームチェンジャーとして登場しました。予測 AI テクノロジーは、古くからあるプロセスを改革し、組織の時間、コスト、フラストレーションを節約するのに役立っています。さまざまな組織が AI ソリューションを活用して業務を合理化し、最終的には生産性を向上させ、芸術から金融までさまざまな業界に変化をもたらしています。


AI の台頭を嘆き、AI による支配の可能性を懸念する人がいる一方で、機械学習、アルゴリズム、コンピューター ビジョンが仕事を変革し、真の進歩につながるイノベーションに再び取り組むことができるということを認識している人もいます。


生産性を高めるAI

AI は多くの組織において生産性の向上に寄与することが証明されています。反復的なタスクを自動化し、従業員が仕事の中でより価値の高い部分に集中できるようにすることで、AI は創造性、革新性、問題解決の向上への道を開きます。


「AI は、タスクの完了時間と品質の傾向を分析し、過去のパフォーマンスとパートナーシップに基づいて特定のチーム メンバーを割り当てることで、認識とモチベーションの文化を促進します」と、InCheq のカスタマー サクセス マネージャーである Brianna Van Zanten 氏は述べています。「データに基づく洞察を通じて従業員の業績が認められると、従業員の個々の能力の具体的な記録が提供されます。」


「大規模退職」のメッセージに耳を傾け、個人的にも職業的にもやりがいのある仕事を求める労働者が増える中、AI を活用してより良い職場文化を創出することは、生産性はもちろんのこと、人材の保持や従業員の満足度の向上にも役立ちます。AI はパフォーマンス データから得られる実用的な洞察により、従業員にとって職場環境を良くするだけでなく、組織全体のパフォーマンスを大幅に向上させることもできます。


コンテンツ作成のためのAI

AI の台頭により、クリエイティブ分野の多くの人々は、予測的な AI の創造が人間の創造性の終焉を意味するのではないかと懸念しています。しかし、いくつかの組織は、生産性の向上だけでなく、創造性を高めるために必要なスペースを提供するために AI を活用することを学んでいます。


「ポッドキャストのホストとして、私はポッドキャスティング業界に AI がもたらす変革の可能性を証明できます」と Wine Crush Podcast のホストである Heidi Moore 氏は説明します。「既存のポッドキャスト ワークフローに AI を統合することは、単なる付加的なプロセスではなく、パラダイム シフトです。膨大なデータセットをふるいにかける AI の能力により、視聴者の好みや現在のトレンドに深く共鳴する魅力的なトピックを予測して生成できます。この予測能力は、リスナーを魅了し、忠実な視聴者層を育成するコンテンツ戦略を作成する上で重要な役割を果たします。」


創造的なプロセスの妨げとなるルーチンを自動化することで、創造的な起業家やリーダーは、創造的な空間で働くことの楽しい部分を試したり楽しんだりすることにもっと集中できるようになります。AI を創造的な仕事の妨げではなく協力的なパートナーと見なせば、より効率的なプロセスが実現できるかもしれません。


サプライチェーンのためのAI

パンデミックで明らかになったように、グローバル サプライ チェーンの効率性と健全性はビジネスにとって非常に重要です。AI の導入により、サプライ チェーン分野の人々は従来のプロセスを最適化し、世界中で物事をスムーズに進めるためのテクノロジーを活用した方法を模索できるようになりました。


「AI と RFID 技術は、サプライ チェーン業務の変革、特に環境に優しい製品の効率性と持続可能性の向上に極めて重要な役割を果たす可能性があります」と、Sourcing Solutions International のグローバル セールス担当副社長、Joseph Schlossberg 氏は述べています。「RFID のリアルタイム追跡機能と AI の分析能力を統合することで、サプライ チェーン プロセスを大幅に合理化し、正確な在庫管理を保証し、不要な無駄を削減できます。この相乗効果は、急速な市場の変化に適応し、リソースをより効果的に管理するために不可欠です。」


サプライチェーン内での AI の使用は、最近の持続可能性への取り組みに大きな影響を与えます。「ライフサイクルの影響、サプライチェーンの実践、製品の使用に関する広範なデータを評価することで、AI はより持続可能な意思決定とイノベーションを促進します」と Schlossberg 氏は説明します。「製品設計の改善や、使用する材料やプロセスの環境への影響の予測に役立ちます。」


金融におけるAI

AI は、正確さが何よりも重要となる金融業界などでも重要な役割を果たします。「テクノロジーの進歩を受け入れるファイナンシャル アドバイザーが増えるにつれ、AI が果たす役割はますます大きくなります」と、MDRN Capital の Aaron Cirksena 氏は言います。膨大なデータ セットを分析し、投資家にとって価値のある洞察を引き出す力を持つ AI は、複雑な金融の世界で新たな機会を切り開くことができます。


「AI は、投資の管理、AI による予測的な推奨事項の提供、アドバイザーの会社の日常業務の支援など、さまざまな方法で使用できます」と Cirksena 氏は指摘します。「さらに、顧客とのコミュニケーションに AI を採用し、新しいリード ソースの発見を支援するアドバイザーも増えています。」


金融分野でこれらのテクノロジーを採用する金融機関は、時代の変化に合わせて進化したり、順応したりすることを選ばない競合他社よりも優位に立つことができます。AI が日常生活の一部になるにつれ、より多くの投資家や銀行の日常的な消費者が AI がもたらす価値と効率性を期待するようになり、それを提供できる組織に引き寄せられるようになります。

AI による自動化は、ほぼすべての業界に影響を与えています。将来的には、医療から芸術まで、さまざまな分野で AI がもたらす可能性が、私たちの仕事、生産、革新のあり方を大きく変えることになるでしょう。


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