人工知能、つまり は、最近非常に流行語になっています。 AI AI がカバーする範囲が広すぎると、スタートアップ企業がこの新しい機能の山を活用してビジネス効率を向上させる最も重要な機会を理解するのは困難になる場合があります。 AI のさまざまな側面に関する私の専門知識に基づいて、重要な考慮事項、避けるべき間違い、および開始するための推奨事項についていくつかの考えをまとめました。 結局のところ、AI は、かなり前から存在していた真の革新的なテクノロジーですが、その途方もない破壊的な力、そして、稀有な物理学者である故スティーブン ホーキング博士によれば、潜在的に破壊的な力であることを私たちに思い出させたのはつい最近のことです。 そしてそうです、AI は日の目を見るべきです。この誇大宣伝には間違いなく正当性があり、可能性は十分にあります。 KPMG は、職場に AI を導入した経営幹部の 92% が、AI が組織を最適化し、あらゆる主要業績評価指標全体でより大きな価値を付加できる可能性を信じていると述べています。 ビッグ4の誰かがそのようなことを言うと、状況は変わります。 AI へのアクセシビリティ: まさにゲームチェンジャー AI は数十年前から存在しています。しかし、私たちは AI の表面をなぞり始めたばかりです。 現在、 は世界を席巻しており、AI を利用した競合他社の群れがこのテクノロジーを使用して、そして何よりもそれを直接体験しながら、空から現れています。 ChatGPT AI ツールを使用するのにコーディングの知識や博士号は必要ありません。実際、それは非常に簡単で、ラッダイトでも使用できます。 現在、Google、Bing、イーロン・マスク、そして驚くべきマーク・ザッカーバーグは皆、AI のバスケットに自らの卵を入れようとしています。 AI とノーコードおよび SaaS を組み合わせれば、これらの新たなトレンドの例外ではありません。Google の最高責任者であるサンダー ピチャイ氏が、これらの新しいテクノロジーの台頭が「電気や火よりも深刻な」可能性があると信じている理由が、私たち全員に理解されるでしょう。 企業が AI と SaaS の交差点をどのように活用できるかを探ってみましょう。そして、AI と SaaS がどのように強力な人間とコンピューターの統合を作成し、あらゆる規模、タイプ、説得力のある企業を拡大できるかについて、スタートアップ/ブートストラッピング/起業家活動の喧騒のためのチート コードであることを見てみましょう。 マクロ経済の逆風に関係なく、あらゆる企業がこのテクノロジーを利用して効率を最適化し、AI パラダイム シフトの正しい側に立つことができるようになったのを、これまで見たことはありません。 自動化するか取り残される 多くの場合、企業はカスタムコーディングされたオーダーメイドのソリューションを必要とするたびに、スケーリングの問題に遭遇します。技術スタックは音速で進化しており、熟練した巧みなプログラマーは金に相当する価値があります。こういった法外な時給を見たことがあるでしょうか? 一方、あなたが個人起業家、小規模なスタートアップ企業、または AI の波で収益化しようとしている平凡なジョーなら、時給 300 ドルを出してプログラマーを雇ったり、Learn2code ミームに騙されて時間を費やしたくないでしょう。 、まったく新しいスキルセットを十分に学習して収益化するのに十分な労力とお金。 現在用意されている既存のツールを使用して、コードなしの AI SaaS を 100 ドル未満で構築することもできます。 そうしない言い訳もありません。ノーコード AI ソリューションは今や誰もが把握できるようになり、民主化された大衆向けユーティリティとして十分な牽引力を真剣に獲得しています。 OpenAI の GPT-3 の場合を考えてみましょう。これは、2022 年 11 月の発売直後に主流の想像力を魅了しました。 しかし、それだけでは終わりません。Microsoft と Google は、OpenAI に利益をもたらすために AI に多額の投資を行っています。企業は自動化するべきだと強く求められており、そうでなければ、不安定な経済状況の中で生き残るどころか、繁栄するチャンスもなくなるのです。 メッセージは明確です。AI を活用した自動化はあらゆる業種や業界に導入されており、適応し、自動化するか、取り残されるかはすべての人の責任です。 スタートアップの構築はますます困難になっている 2023 年は順調に進んでおり、時代の先を行くスタートアップ企業間の競争は熾烈を極めています。企業は AI に数千億ドルを費やしており、その需要は今後数年間で高まるばかりです。 AI を活用して将来に投資している企業とそうでない企業との間の格差は常に拡大しており、企業間の創造的破壊と熾烈な競争によってもたらされるデジタル変革は、世界経済として世界中に経済の大きなパラダイムシフトを引き起こすことは避けられません。 AIの可能性を傷つけます。 そして、その可能性は、プログラミングの予備知識がなくても、中小企業の起業家を含む誰でも手の届くところにあり、ソリューション、製品、サービスを作成できます。ツールはここにあり、ツールは今も存在します。 AIと自動化の重要性 の重要性、そしてそれが SaaS を含む分野全体でこれらの新しいテクノロジーの機会と力をどのように民主化し、より幅広いユーザーがそれらにアクセスできるようにしているかを過小評価することはできません。 AI と自動化 これらは、幅広いユーザーが個人的および職業上の目標を達成し、問題を解決できるように支援します。 たとえば、AI を活用したノーコード開発プラットフォームにより、企業はドラッグ アンド ドロップ ツールを作成して、かつては必要だったコーディングのノウハウや財務支出を必要とせずに、ソフトウェア ソリューションを迅速に構築できるようになります。 同じテクノロジーにより、個人が AI を使用してコンテンツの作成、コード作成、データの翻訳、処理を行い、データベースのデジタル変革を推進できるようになります。 ノーコード開発プラットフォームの場合、開発者も非開発者も記録的な速さで製品を直接市場に投入できるようになり、ブートストラップ プロセスが短縮されるため、コーディングの知識がなくても迅速に構築し、最終的には完全に機能するソリューションを作成できます。厳しい前提条件です（ただし、確実にプラスになります）。 SaaS なし、進歩なし それは Software-as-a-Service (SaaS) とどのように関係するのでしょうか? SaaS は通常、クラウド サービス プロバイダーまたは Web ベースのソフトウェアを介して外部サーバーでアプリがホストされる、ライセンス付きのソフトウェア配信モデルです。ソフトウェアは World Wide Web インフラストラクチャ経由でエンドユーザーに提供され、サーバー上でホスト、管理、保守されます。 米国企業の 60% は、ソフトウェアとハードウェアの初期導入コストを節約するために SaaS を使用しており、その結果、従来のオンプレミス設定と比較して大幅なコスト削減が実現しています。 最終的に、SaaS により、中小企業は大幅に低コストでオンデマンドで高性能ソフトウェア ソリューションにアクセスできるようになります。 驚くことではないが、SaaS プラットフォームはあらゆる企業のデジタル化プロセスの一部となっており、今やそのプラットフォームへのアクセスは誰でも手の届くところにあるので、そうしない理由はありません。 2023 年には SaaS は存在しない?進歩なし。 SaaS AI プラットフォームを活用してビジネス効率を最大化 SaaS は AI と機械学習への容赦ない進歩を受け入れ始めており、ちょうど主流と投資家の関心が高まり始めているときです。 また、SaaS ソリューションは、相乗効果を生み出し、スケーラビリティと効率を高め、機械的で単調な操作を自動化し、ユーザーと顧客の両方に、よりオーダーメイドでパーソナライズされたエクスペリエンスを提供する上ですでに重要な役割を果たしているため、AI と ML は、次のフロンティアとして急速に形成されつつあります。ビジネス効率を次のレベルに引き上げるテクノロジー。 マーケティングオートメーション、顧客関係管理、市場投入までの時間は大幅に向上します。 、効率を向上させ、退屈な操作を自動化し、クライアントに貴重な洞察を提供する可能性があるため、SaaS 組織にとってますます重要になっています。 AI と ML は 顧客関係管理、マーケティングオートメーション、製品開発、パーソナライゼーションなど、SaaS ビジネスのいくつかの要素は AI と ML の恩恵を受けることができます。 AI はすでに、これまで以上に高品質で正確な結果を提供しており、AI を活用したチャットボットにより、銀行や金融サービス会社の資金が節約され、他のコストセンターに消えていたはずです。 初期費用にもかかわらず、AI には、急速に変化する市場力学に直面した混乱、拡張性、適応性を伴う全面的なコスト削減を実現する計り知れない可能性があります。 ノーコードの AI SaaS ソリューション、製品、サービスは、ドラッグ アンド ドロップ方式でオンデマンドで展開できるため、今後数年間のイノベーションの絶対的な最先端となります。 そして、私たちは氷山の一角をかろうじて傷つけたにすぎません。 AIを活用した有料メディアでマーケティング効果を最大化 私のチームは過去数年間、 広告の効率を高めてきました。広告プラットフォームは機械学習と AI を独自の入札管理システムに直接組み込んでいますが、広告ネットワーク全体でメディアを最適化するには限界があります。 AI を活用して また、私のチームは、広告プラットフォームを通じて直接管理するのが必ずしも効果的とは限らない複数の目標を組み合わせています。 だからこそ、私は広告に適したパートナーと AI ソリューションを見つけることに注力してきました。私のお気に入りの 1 つは、 を通じて提供される AI 広告管理です。私は、彼らが買収したエンタープライズ ソリューションを通じて、彼らの機能を何年も使用してきました。彼らは現在、あらゆる規模の企業に同じ機能を実現しています。 Tailwind 今後のベータ版で新しい AI 広告の作成を使用できることを楽しみにしています。また、中小企業のマーケティングに焦点を当てた AI コンテンツ生成も提供しており、Tailwind の Ghostwriter を通じてワークフローに直接組み込まれます。 Tailwind のゴーストライターがどのようにビジネスを支援できるか AI を活用した執筆アシスタントである Ghostwriter は、この急速に進化する市場で中小企業の成長を支援できる AI SaaS ソリューションの代表的な例です。 Ghostwriter は、コンテンツ作成プロセスを簡素化および合理化することで、次のような利点を提供します。 : Ghostwriter は、コンテンツ生成を自動化することで企業の時間とリソースを節約し、他の重要なタスクに集中して諸経費を削減できるようにします。 コスト削減と効率性 : この AI ツールは、企業が一貫したブランド イメージを維持し、ターゲット ユーザーの共感を呼ぶ魅力的なコンテンツを作成するのに役立ち、エンゲージメントの向上とコンバージョン率の向上につながります。 一貫性とエンゲージメント Ghostwriter は、検索エンジンのランキングを高めるために関連するキーワード、フレーズ、理想的なコンテンツ構造を提案することで、検索エンジン向けのコンテンツの最適化を支援します。 SEO の改善: : ビジネスの成長に合わせて、Ghostwriter を使用すると、スタッフを追加することなくコンテンツ制作を拡張でき、需要に効果的に応える幅広い種類のコンテンツを生成できます。 コンテンツ制作の拡張 : AI によって生成された提案を活用することで、企業はライターの障害を打破し、新鮮な視点を獲得し、革新的なコンテンツのアイデアを開発して競合他社との差別化を図ることができます。 創造性とイノベーションの強化 : Ghostwriter は、コンテンツの作成、レビュー、編集のための一元的なプラットフォームを提供することでチーム メンバー間のコラボレーションを促進し、スムーズなワークフローと一貫性を確保します。 合理化されたコラボレーション 最も重要なことは、Tailwind の Ghostwriter が特化した「AIaaS」であることです。確かに、一般的な AI プラットフォームはさまざまなタスクを非常にうまく実行できますが、特化した AI SaaS は特定のタスクをより適切に実行できます。 Ghostwriter の場合、それはコピーライティングです。 しかし、非常に多くの市場オプションがある中で、あなたのビジネスに最適なものをどのように選択すればよいでしょうか? AI SaaS プラットフォームの選択 ビジネスを合理化するために AI 対応の SaaS プラットフォームを選択することは、笑い事ではありません。ビジネス要件に合ったものを選択する際に考慮すべき要素、実行する手順、避けるべき間違いを見てみましょう。 考慮すべき要素 AI SaaS プラットフォームはたくさんありますので、試してみる価値はありますが、すべてが同じように作られているわけではありません。言うまでもなく、ビジネスに AI SaaS プラットフォームを選択、購入、実装する前に考慮する必要がある特定の要素があります。 。ビジネスが成長するにつれて、ユーザー数と扱うデータの量も増加します。プラットフォームに遅延や障害が発生しにくいように、バックログなしで 24 時間 365 日の可用性を確保する必要があります。 1 つ目はスケーラビリティです 。組織の要件によっては、会社の既存のインフラストラクチャ、アプリ、サービス、データとのある程度の深さの統合が必要になる場合があります。統合は複雑になる場合があるため、ソリューションをセットアップとできるだけ簡単に統合できるようにする必要があります。 次に、統合の容易さです ?すべてに対応できる万能のソリューションはないため、購入したものでは最適な結果が得られない可能性があります。したがって、必要な機能、パフォーマンス、統合を備えたものを選択し、必要な付加機能だけを備えたものを選択することが重要です。 あなたの SaaS はどの程度カスタマイズ可能ですか 。スタートアップ企業、ブートストラップ企業、個人起業家は、要件を満たす最も高価なソリューションを必要としないかもしれませんが、他の大企業はエンタープライズ対応のサービスを必要とするかもしれません。したがって、コストパフォーマンスが良く、それを使用して達成したい目標を提供するものを選択する必要があります。 最後に、価格 その決意をする前に、どのプラットフォームが自分に適しているかを判断するために実行する必要がある手順を次に示します。 取るべき手順 AI SaaS プラットフォーム プロバイダーを選択する前に、ビジネスが何を必要としているのか、またプラットフォーム自体が目標に沿っているのかを明確に把握する必要があります。機能やツールが実際に使用するものであるか、価格モデルが予算要件に見合ったものであるかを確認してください。 検索をいくつかのオプションと代替案に絞り込んだら、それが経済的にどの程度実現可能であるかを判断します。コミットする前に必ず最良の取引を獲得し、熟読する際にはさまざまな AI SaaS プラットフォームを検索して比較する際に十分な注意を払ってください。 価値のある AI SaaS プラットフォームの多くは、長期契約を結ぶ前に無料のデモ版と試用版を提供しますが、契約を結ぶのは難しいかもしれません。 避けるべき間違い 同様に、AI SaaS プラットフォームを使用し、マーケティングと現実を切り離す場合にも落とし穴があります。ビジネスオーナーや意思決定者が、企業を選択する際に犯しがちなよくある間違いをいくつか紹介します。 。パッケージがどれほど魅力的であっても、コミットするようプレッシャーをかけられないでください。今日の良い取引は明日も良い取引になります。多くの場合、コースを継続し、プラットフォームを徹底的に評価し、コミットする前に評価プロセスを完了することが有益です。不要な機能や実際に必要以上に長いロックインがないか確認してください。 コミットが早すぎる、早すぎる 。将来のプラットフォームをテストしない理由はありません。それらの多くは、実装前にテストできるサンドボックス環境を提供します。そうすることで、SaaS プラットフォームが実際に必要な機能と利点を確実に提供できるようになります。同様に、必要なものがすべてダウンマーケットまたは無料のオプションで入手できる場合に、プレミアム ソリューションに過剰な支払いをしないようにする必要があります。 テストしていないプランには加入しないでください 。 AI SaaS プラットフォームの取得は、設定しただけで忘れてしまう 1 回限りの作業ではありません。これは、物事を常に把握し、庭のあらゆる部分が適切に手入れされていることを確認する必要があるという点で、庭の手入れに似ています。つまり、自分のパフォーマンスと努力を監視する必要があります。他に改善できる点を分析し、すべてをデータで測定し、それらが主要業績評価指標と一致していることを確認します。 設定と忘れ 。すべてのプレミアム機能を備えた最新の AI SaaS ソリューションをビジネスに利用できますが、チームがそれを採用し、日常業務で使用しない限り、それはスクワットを意味しません。確かに、少しの働きかけもせずにチーム メンバーに新しいテクノロジーを使用してもらうのは決して簡単ではありません。しかし、これらの新しいテクノロジーを使用して ROI を得る唯一の方法は、全社的な賛同を得ることです。標準的な運用手順とベストプラクティスを含むプレイブックの確立にも同じことが当てはまります。 SOP やチームのオンボーディングはありません 。契約を更新したり、サービスを購入したりするとき、最初のワインとディナーの一斉射撃の後、最初のサプライヤーのオファーを受け入れたくなることがよくあります。しかし、古いことわざにあるように、急いで無駄を生みます。最終決定を急ぐと、価格設定で間違いなく失敗します。最終決定を下す前に、少なくとも複数のサプライヤーを試し、入札を受けてください。実行する前に十分な注意を払えば、何も失うことはありません。これにより、実際には必要のない機能やアドオンに過剰な支払いを避けることができます。 最終ピックに突入します すべてを連携して機能させる さて、すべてをまとめるときが来ました。AI SaaS プラットフォームの実装を確実に成功させるためのベスト プラクティスは何でしょうか?ここでは 3 つのヒントを紹介します。 AI と自動化はどこに適用できますか? 本当の課題は、当面の目標の達成に役立つ AI SaaS をどこでどのように入手できるかを理解することです。 AI SaaS プラットフォームは多くの部門の作業負荷を軽減しますが、誰でも使用すべき特効薬ではないことを覚えておくことが重要です。 意思決定に直接関与するビジネスまたはプロセスの所有者として、次の質問を自問してください。 どのような問題を解決しようとしていますか? これにはどれくらいのプロジェクト管理が必要になるでしょうか? プラットフォームはエンタープライズ アーキテクチャのコンテキスト内にどのように適合しますか? プラットフォームは問題を解決するのに十分ですか? そのプラットフォームは長期的な価値を生み出す戦略的な選択ですか? 戦略を立ててそれを堅持する 戦略とそれを達成するためのロードマップを定義します。 AI をビジネスにシームレスに統合するために実行する必要がある具体的な手順を設定し、マイルストーンと主要業績評価指標、およびそれらを完了する時期のタイムラインを含めます。 ただし、変更を徐々に導入し、継続的にユーザー受け入れテストを実施することも忘れないでください。これは、アップスケーリングする前に問題を検出し、芽を摘むのに役立ちます。 イノベーションと学習の文化を創造する 目的のソリューションを実装したら、常に反復と革新を繰り返し、その文化を浸透させて、ビジネスが常に変化の最前線に留まり続けるようにします。 そうすることで、改善が必要な領域を特定してソリューションを作成し、企業目標との整合性を確保することができます。 モデルを常にテストして壊す – AI は頻繁に操作するときに最もよく学習するため、最高のパフォーマンスを維持するにはテストを継続することが最も重要であることを覚えておいてください。学習者の心構えを保つことは当然のことです。 よくある反対意見や懸念事項に対処する AI が私たちの仕事にすぐに取って代わり、私たち全員が不要になるのではないかという不安を抱くのは簡単です。KPMG は、フィンテック分野の雇用の 20% が今後 AI に置き換えられる可能性があると示唆しています。何年？ しかし、その懸念はかなり誇張されており、ひどいとされる統計は誤解を招くような絵を描くために歪められている。 すべては、問題のプラットフォームをどのように実装する計画であるかにかかっています。簡単に実現できることを自動化したい場合は、それが実行されます。武器庫の多目的ツールとして使用したい場合は、それがそれになります。 ここでは、組織への AI の導入に関する最も一般的な反対意見や懸念事項に対処する方法を説明します。 教育と訓練 AI の進歩により、ユーザーは新たなトレンドやテクノロジーの最新情報を常に把握しておく必要があります。これは、継続的な教育、トレーニング、スキルアップの取り組みを促進することで達成可能です。ブートキャンプ、オンライン コース、専門クラスはすべて、新しいテクノロジーの導入に伴う知識のギャップを克服するために機能します。 協調的な意思決定 AI は単独では機能しません。これらのソリューションは、人間と機械の強みを活用するときに最も効果的に機能します。それは、AIが創造性や批判的思考を必要とするタスクに優れていないからだ。従業員が協調的な意思決定、問題解決、コミュニケーションにおいて適切な経験を積めば、AI がもたらす変化の文脈においても関連性を維持できます。 コミュニケーションと透明性 AI が従業員に取って代わる仕組みについての多くの神話は、ほとんど根拠がないか、誇張されていますが、それらの不安の多くは、継続的なコミュニケーションと透明性によって和らげることができます。 AI は最終的にはツールであり、プロセスそのものではありません。 組織内で AI を使用する理由と方法を伝え、AI の使用について透明性を保つことが重要です。また、手動プロセスで時間を浪費するのではなく、正確に複雑なタスクを実行できるようにする AI の役割を強調することが重要です。 結論 人工知能は、SaaS を含むあらゆる業界の現代のビジネス環境を破壊します。 SaaS を AI の計り知れない可能性と組み合わせると、企業はデータからより深く付加価値のある洞察を取得し、製品、ソリューション、サービスを自動化およびパーソナライズし、人間力を強化することで、投資から最大限の価値を引き出す可能性が得られます。前代未聞の容量。 業界の大小を問わずさまざまな企業がこの分野に急速に参入しており、業界観察者は今後数年間で急激な成長が見込まれると予測しています。 AI とノーコードにより、SaaS は文字通り誰でも実行できるものになるという意味で、e コマースを世界的な巨大企業に変えたのと同じ革命を経験することになります。特に、個人のブートストラップや、ある程度の技術的背景を持つビジネス オーナーは、これらを利用してアイデアをより早く市場に投入できます。 現在リリースされているノーコード AI SaaS ツールの数、そして今年確実にリリースされる予定のツールの数は膨大になるでしょう。準備はできていますか? 著者について Lomit Patel は、1 億人以上の子供たちのコーディング学習を支援してきた主要な幼稚園から高校までの教育技術プラットフォームである Tynker の最高成長責任者です。彼はこれまでに、Roku、TrustedID、Texture、IMVU などのスタートアップを拡張してきました。彼は講演者、アドバイザーであり、エリック・リースのベストセラー「The Lean Startup」シリーズの一部である Lean AI の著者でもあります。 でも公開されています ここ
