エラー404！人工知能を導入する際に組織が回避する必要がある問題

偉そうに聞こえるわけではありませんが、今年は人工知能 (AI) の分野にとって、多くの専門家が想像していた以上の意味で、特別な年となりました。

短期間のうちに、人工知能と生成 AI プラットフォームは、幅広い業界の多くの企業にとって状況を大きく変えるものになりました。

ビジネス リーダーは何年もの間、収益の向上とコストの削減を同時に行いながら、効率を向上させ、生産性を向上させようと努めてきました。今、人工知能は、まさに彼らがずっと求めてきたことを実現しています。

中小企業のAI 導入に関する調査によると、中小企業および中堅企業のほぼ半数、つまり約 48% が過去 1 年間ですでに何らかの形で AI ツールの使用を開始しています。

より高度な人工知能ツールと生成的 AI アプリケーションの導入は、特にバランスシートを維持しながらドアに足を踏み入れようとしている小規模で機敏な企業にとって、かなりの成功を収めていると言っても過言ではありません。

ほんの少しの間違いが重大な間違いを生む

人工テクノロジーの分野が発展し続ける中、今年は多くの人が記憶に残る記念碑的な瞬間がいくつかあったが、記憶に残る失敗もいくつかあった。

今年の初め、いくつかの著名なテクノロジー企業や出版会社が、事実誤認や盗作事例を含む無数の AI 生成記事を出版し、苦境に立たされました。

企業の Web サイトやブログからいくつかの記事を静かに削除することは、1,000 億ドルを超える市場価値の損失を埋め合わせるよりもはるかに簡単です。 2月下旬、Googleは生成AIプラットフォーム「Bard」を立ち上げたが、すべてが計画通りに進んだわけではなく、いくつかのミスにより株価が下落し、数時間以内に大手テクノロジー企業の市場価値が何十億ドルも消え去った。

今年は、インターネット上に大量のディープフェイクが表面化し、政治指導者が大統領選挙に向けたキャンペーンの一環として AI で生成された画像を使用し、相次ぐ訴訟により、多くの企業が猛獣を飼い慣らそうと武器をとらざるを得なくなりました。街中で暴れ回っている。

元 OpenAI CEO であり、ChatGPT 開発者である Sam Altman が、彼がその名を世に広めるのに貢献したのと同じ会社によって任命されたことは言うまでもありません。アルトマンは後にマイクロソフトに就職することになるが、突然の方向転換で、OpenAIの新しい取締役会はなんとか原則合意に達し、アルトマンに同社の最高経営責任者としての役割に復帰する機会を提供した。

人工知能は文字通り、その瞬間を楽しんでいますが、今後 1 年はさらなるチャンスと新たな課題をもたらすだけです。

しかし、シリコンバレーのより確立された同業他社と比較して経験、知識、法的リソースが少ない中小企業にとって、新しい人工ツールやシステムを導入する際に問題の壁にぶつかるのは、より大きく、よりコストがかかる可能性があります。単に根拠のないコンテンツをインターネットから削除したり、インターンを解雇したりするよりも間違いです。

AI 戦略を構築する際に組織が回避する必要がある問題

AI をビジネスに導入することは、新たな可能性を実験する素晴らしい機会となる可能性があります。ただし、必要な指導がなければ、途中で失敗することは避けられません。中小企業の経営者または起業家として、明確な目標を持つことの重要性だけでなく、長期的な計画の見通しがどのようなものかを明確に理解する必要があります。

AI戦略の欠如

ビジネスのさまざまなレベルにわたって、運営戦略を立てることで、あらゆる課題を乗り越え、途中で遭遇する障壁を克服することができます。戦略は青写真であり、ビジネス、製品、サービス、スタッフの主な目的に向けて導きます。

ビジネス環境における人工知能の可能性を知ることで、複雑な問題を解決し、基本的なデータ指標に基づいてより洞察力に富んだソリューションを構築できるようになります。

青写真として機能するのに役立つ明確なガイドラインや戦略がなければ、人工知能がビジネスにどのように役立つのか、より有意義な結果を生み出すためにどのように役立つのかを理解するのはさらに困難になるでしょう。人工知能のビジネス価値を知ることは、AI 戦略を構築し、組織やチームの将来を見据えた目標を作成する上で重要です。

未経験であること

新しいツールを導入する場合、多くの場合、ビジネス オーナーはアプリケーションの使用経験があるか、このテクノロジの使用を巧みに管理できる既存の従業員チームを必要とします。

ただし、人工知能の場合、新しいアプリケーションは常に変化します。つまり、これらのツールをビジネスにうまく適用するために必要な専門知識は、機敏な個人か、そのようなプロジェクトに取り組むのに必要な経験を持つチームである必要があります。

人工知能を扱うための知識と経験をすでに備えた人材を社内に配置することで、より迅速に適応し、さまざまな新しい機会を同時に活用できるようになります。

これらのシステムの複雑さをガイドできる熟練したチームや個人がなければ、AI をビジネスの一部に組み込むことは、顧客やビジネスの問題を解決するためにさらに複雑になるだけです。

間違ったツールの導入

最初から、すべての AI アプリケーションがビジネスの目的に役立つわけではないことを理解しておくことが重要です。重要なのは、これらのツールがどのように機能するのか、そして複雑な問題を解決し、全体的なビジネス効率を高めるという観点から、その最も基本的な機能が何であるかを理解することです。

Deloitteが継続的に行っている調査によると、ビジネス リーダーの 3 分の 1 以上が、人工知能のビジネス価値を理解することがおそらく主要な課題の 1 つであると述べています。

明確な戦略がなければ、どのアプリケーションがビジネス、顧客、従業員にとって最適であるかを検討していなければ、実用的でないシステム、または長期的な進歩に役立たないシステムに貴重なリソースを無駄にする可能性が高くなります。仕事。

ビジネスの問題点が何なのか、そして AI がこれらの問題の解決にどのように役立つのかを正確に知ることは、利用可能なさまざまなツールと、それぞれのツールがビジネスの包括的な発展にどのように貢献できるかを理解するためのより明確な道筋を立てるのに役立ちます。

アプリケーションのテストと最適化の失敗

予想に反して、一部のアプリケーションでは機能が制限されています。これは、まだ開発段階にある、またはあまり知られていない現実世界のアプリケーションを備えた実験的なツールによく当てはまります。

適切なツールを選択するだけでは十分ではありません。ビジネスオーナーやリーダーは、これらのアプリケーションを常にテストし、機能を向上させるためにこれらのツールが最適化されていることを確認する必要があります。

賃貸人や購入希望者に次の物件探しを支援する中規模の不動産会社を考えてみましょう。最適化がなければ、これらのツールはすぐに時代遅れになり、クライアントに提供される情報や検索クエリに関連するデータが不十分になる可能性があります。

徹底的なテストを実施し、さらに必要な調整を行うことで、組み込んだツールがビジネスに有利に機能し、逆方向に機能していないことを確認できます。

データが不十分または古い

データこそが勝負の名になっており、明確で関連性の高いデータがなければ、競合他社に遅れをとり、顧客を失うことになります。現在、ほぼすべての企業が意思決定プロセスの一部としてデータを使用しています。

データを活用することで、企業はより多くの情報に基づいた意思決定を行い、顧客のニーズに基づいてカスタマイズされた製品やサービスを開発し、システムをさらに最適化して適用可能なソリューションを見つけることができます。

人工知能のエコシステム内では、データはシステムが複雑な問題を効率的に解決したり、より効果的なソリューションを提供したりできるようにする貴重な資産です。データを使用すること、そして最も重要なことは、プロセス全体を通じてデータを更新することにより、AI システムが状況の変化を監視し、より困難な問題を確実に克服できるようになります。

より時代遅れのシステムとは異なり、AI システムは、より効果的な結果を確実に提供するために、常に更新、監視、最適化する必要があります。さらに、ビジネス オーナーは、時間の経過とともにデータがどのように変化するか、実装プロセス中に得られる結果が数週間または数か月後には異なる可能性があることを考慮する必要があります。

質の高いデータを導入することは、AI ツールの全体的な成功と成果にとっても同様に重要であることを忘れないでください。膨大な量の情報にアクセスできることは、企業やチームが市場の特定部分をより深く理解するのに役立ちますが、データが古くなったり、長期的に直接の目的を果たさなくなったりすると、その価値は大幅に低くなります。

リスク管理戦略の重要性の無視

ビジネスオーナーであることは、ソートリーダーであること、または会社の拡大を支援すること以上の意味があります。詳しく見てみると、多くの経営者がチームを率いてさまざまな課題を乗り越え、短期および長期の目標に影響を与える可能性のあるリスクを軽減する戦略を策定していることがわかります。

適切なリスク管理戦略または計画を備えた AI システムを組み込むと、より大きな問題が発生し、その結果不十分な解決策が提供され、さらにプロセスにさらなる亀裂が生じる可能性があります。

近年、ビジネス モデルに人工知能を組み込んでいるビジネス リーダーや組織は数多くありますが、その大多数は AI リスク管理戦略や責任ある AI プログラムを導入していないことがよくあります。

実際、MIT Sloan Management Review と Boston Consulting Group によるある調査レポートによると、組織の 42% が AI 戦略を策定している一方、リスク管理または責任ある AI プログラムを導入していると回答したのは 19% のみでした。

AI リスク管理の重要性を無視したり、事態が悪化したときの計画を立てていなかったりすると、将来を見据えた計画が狂い、解決するには追加のリソースが必要になる可能性があります。

予算とリソースの制約がある

人工知能をビジネス モデルに組み込むには、多額の投資が必要です。まず、高度なテクノロジーは、ドットコム時代の後半に私たちが慣れ親しんだ従来のプラグイン アンド プレイ アプリケーションを超えたものになっています。

人工知能システムを導入するには、これらのアプリケーションを管理および監視するためのテクノロジー、データ メトリクス、専門知識への長期的かつ継続的な投資が必要になります。予算やリソースの制約に遭遇すると、進捗がさらに後戻りし、確立した長期目標が狂ってしまう可能性があります。

計画と実装のプロセスの一部では、これらのアプリケーションのサポートに役立つリソースの必要な割り当てが必要ですが、より重要なのは、人工システムの強化に役立つさまざまなアドオンです。

AI テクノロジーは常に変化し、進化しています。これは、企業がこの変化をサポートし、既存のアプリケーションが長期戦略に確実に関連していることを確認するために必要なリソースを必要とすることを意味しますが、さらに重要なのは、変化する市場力学に適応できることです。

新たな成長機会を無視する

中小企業の場合、各アプリケーションの長期的なニーズを考慮するために、小規模で 1 つまたは複数の AI プロジェクトを試験的に実施することになるでしょう。ただし、これらの取り組みには、新たな成長の機会を計画し、ビジネスの拡大に合わせて使用しているテクノロジーを拡張できるようにする必要があります。

新しいプロジェクトごとに、短期的および長期的なスケーラビリティを考慮する必要があります。より新しく、より高度なシステムを試し始めると、これらのツールを適用できるさまざまな機会に気づくでしょう。

1 つのパイロット プロジェクトが、遭遇したさまざまな問題の解決に役立つかもしれませんが、これを別のビジネス レベルに適用すると、ビジネスのさまざまな機能にわたって AI アプリケーションを実装するためのより堅牢なアプローチを構築していることになる可能性があります。

これに加えて、ビジネスのさまざまな成長期間に応じてこれらのシステムを拡張できる方法を計画する必要があります。ビジネスの一側面での需要が高まり始めると、AI ツールがこの需要に合わせて拡張し、より効率的な配信を提供できるようにする必要があります。

期待と一致しない

人工知能の可能性について過度な期待を抱くと、ビジネスのボトルネックが増大し、さらにこれらの問題を克服するためにさまざまなツールを組み込んだり、さまざまな戦略を開発したりする必要が生じる可能性があります。

よりダイナミックでオープンマインドなアプローチを持てば、いつでも現れるかもしれない新しいチャンスに気づくことができます。さらに、より機敏になり、AI アプリケーションは解決するようにプログラムされた問題のみを解決することを認識できるようになります。

AI プロジェクトの可能性を促進する方法としては、過度の期待につながるだけなので、ハードルを高く設定しすぎないようにしてください。各プロジェクトが事前に慎重に検討されていることを確認しますが、それ以上に、失敗を許容するレベルの期待を奨励し、全体的な成功に基づいて必要な調整を行うようにしてください。

倫理の重要性を見落とす

人工知能はビジネス効率の向上と重大な問題の解決に貢献していますが、これらのツールが企業とその顧客に及ぼす潜在的なプライバシー侵害に関しては、複数の懸念があります。

すでに、Googleの親会社であるAlphabetやChatGPT開発者などの大手企業が、AIモデルをトレーニングするための個人データやユーザー情報の侵害に関してOpenAIが訴訟に見舞われているのを目にしている。

このデータの使用は、これらのモデルの将来を見据えた開発にとって重要ですが、ユーザーの事前の同意なしにこのデータを違法に収集すると、法的な複雑さが増大し、会社の評判が損なわれる可能性があります。

ビジネスオーナーとして、透明性のあるアプローチでプライバシー問題に対処し、機密データの収集が透明性を持って使用されること、および既存のプライバシー規制に関してユーザーまたは顧客に保証することを奨励する必要があります。

人工知能は進化し続けるエコシステムであり、議員は個人データと情報の収集を規制するのに役立つ新しい基本規則を確立する必要があることに留意してください。しかし、より重要なのは、新しい AI モデルをトレーニングするための違法なデータ収集からユーザーを保護することです。

最終テイク

人工知能は、変化する市場内で課題を克服し、よりダイナミックなソリューションを開発するための新たな機会をビジネスに提供します。状況が進化するにつれて、ビジネスオーナーは、これらのツールがもたらす可能性について奨励される必要がありますが、より重要なのは、これらのツールがどのように将来の目標を補完できるかについてです。