ビジネスにおける生成 AI: 企業に大きな変革をもたらすのか?

10 年以上前にモバイル アプリとソーシャル メディアが消費者エクスペリエンスに革命をもたらしたように、今では人工知能 (AI) が企業に大きな変革を起こそうとしています。長年にわたり、企業はコミュニケーションを促進し、生産性を高め、イノベーションを推進するためにテクノロジーに大きく依存するようになりました。今日、ビジネス運営への AI の統合により、さらに大きな可能性が約束されています。

過去の数多くの画期的なテクノロジーが同様の軌跡をたどったことは注目に値します。最初の認識、誇大宣伝で最高潮に達する興奮、誇大宣伝が現実に直面したときの穏やかな失望、そしてテクノロジーが重要なしきい値を突破してその価値を実証すると、流星のごとく上昇します。 。この軌跡は生成 AI の進歩を反映していますが、そのスピードは前例のないものです。 ChatGPT は、2022 年 11 月 30 日に主にテクノデモとして正式に一般公開されました。発売からわずか 2 か月で、すでに約 1 億人のアクティブ ユーザーという印象的なユーザー ベースを獲得し、史上最速で急成長しているコンシューマー アプリケーションの称号を獲得しました。それ以来、生成 AI は急速な進歩を続け、複数の新しいツールやアプリケーションが登場し、個人の生活や職業上の活動のやり方に革命をもたらすこのテクノロジーの巨大な能力を示しています。

さらに、Salesforce が実施した最近の調査では、IT リーダーの間で一般的な感情が強調されており、 86% が将来的に生成 AI が組織内で重要な役割を果たすことが予想されると主張しています。この技術の進歩により、組織は広範なデータプールからより大きな価値を引き出し、会議メモの書き起こしや消費者からの問い合わせの管理などの労働集約的なプロセスを合理化できるようになります。効率性の向上が期待できるため、企業間で AI の活用に向けた競争が激化しています。マッキンゼーの分析によると、生成 AI は、主に顧客エクスペリエンスの強化、研究手法の革新、タスクの自動化の促進によって、年間 2 兆 6000 億ドルから 4 兆 4000 億ドルの価値を生み出す見込みです。さらに、Salesforce は、2022 年から 2028 年までに 2 兆ドルを超える事業収益を生み出し、約 1,160 万人の雇用を創出すると予想しています。

特に、AI の導入はもはやテクノロジー大手やイノベーターだけに限定されません。あらゆる規模のあらゆる業界の企業が、業務を変革するカスタム AI ソリューションの可能性を認識しています。サプライ チェーンの管理と予測の改善、リソース利用の最適化、パーソナライズされた顧客エクスペリエンスの提供など、AI はビジネス領域全体で貴重な資産になりつつあります。

次に決めるのは今: 生成型 AI の急速な台頭

2007 年頃に始まったイノベーションの時代には、企業が消費者市場で規模を拡大するためにソーシャル メディアとアプリ ストアが活用されましたが、今回は違います。起業家やイノベーターが拡大を続けるデジタル市場への参入を競う中、これらは成長、ブランドの認知度、ユーザー獲得の原動力となっていました。しかし、今回、物語は一転しました。ソーシャル メディア ネットワークとアプリ ストアは引き続き消費者エンゲージメントにおいて重要な役割を果たしていますが、生成型 AI ブームにより焦点が企業のエンジン ルームに向けられ、人とプロセスの生産性が根本的に向上しています。 AI 生成コンテンツが最前線のイノベーションであると考えられていた以前の波とは異なり、現在の技術潮流は、ますます洗練されアクセスしやすくなったディープラーニング アルゴリズムと AI システムによって特徴付けられています。

AI は、製品の設計方法、顧客データの分析方法、意思決定の方法を変えています。企業は、サプライ チェーンの最適化、市場の変化の予測、管理タスクの自動化、顧客サービスのパーソナライズ、サイバーセキュリティの向上のために AI に注目しています。この区別は重要です。現代は、消費者に直接リーチすることよりも、消費者により効果的かつ効率的にサービスを提供する企業の基本的な能力を強化することに重点が置かれています。これは、消費者向けのフロントエンドのイノベーションからバックエンドのプロセスの最適化への移行であり、業界全体でより深く永続的な変革をもたらすことができます。

生成 AI ソリューションに対する熱意は依然として高まっており、今後 3 年以内に大きな変革が起こると予想されています。しかし、この興奮には懸念がないわけではなく、 IT リーダーの 30%も不確実性の感覚を表明しています。

一部の企業は、生成 AI が今後 3 年間で企業やそれぞれの分野に大きな変化をもたらすと予想しています。驚くべきことに、ほぼ 3 分の 1 が、現在 (14%)、または 1 年未満の期間内 (17%) に大きな変革が起こると予想しています。 。

多くの企業が AI の応用を拡大し、生成テクノロジーのより実質的な統合に向けて舵を切る傾向にあります。これは、世界中の企業が実験的な概念実証段階から、より広範で野心的な導入へと前進し、そのペースを速めている、より広範な市場動向を反映しています。これらの導入は多様なユースケースとデータタイプに及び、企業は潜在的なリスクと社会への影響を賢明に回避しながら、生成型 AI が約束する迅速さと価値を獲得しようとしています。

生成型 AI のビジネス価値と利点の測定

世界中の企業が、人工チャットボットの領域をはるかに超えた、このテクノロジーの革新的で実用的なアプリケーションを発見し続けています。企業が生成 AI を使用しているのは運用タスクだけではありません。このテクノロジーは、販売やマーケティングなど、伝統的に人間主導の役割にも採用され、大きな成功を収めています。

現在の生成 AI の取り組みは、依然としてイノベーションや成長よりも、効率、生産性、コスト削減に重点を置いています。

現在、組織のかなりの部分が、効率と生産性の向上 (56%) やコストの削減 (35%) などの実際的な利益を得るために生成 AI を活用しています。この傾向は、テクノロジーの導入段階に関連する過去の先例と一致しています。初期段階では、組織は通常、既存のプロセスとサービスの微妙な強化を優先し、簡単に実現できる成果を摘み取りながら、初期のテクノロジーに対する理解、習熟度、保証を強化します。専門知識が進化するにつれて、彼らはより革新的、戦略的、変革的な進歩に向けて焦点を広げたり再調整したりして、新しいテクノロジーを活用して成長を促進し、競争力を獲得し、以前は考えられなかった新しい機能を解き放ちます。より高いレベルの AI 熟練度を持つリーダーは、この曲線を登る兆候を早期に示しており、新しい概念や洞察を明らかにすることに熱心です。それでもなお、これらの実際的な利点が主な焦点であり続けます。

特に生成 AI がもたらす大きな規模を考えると、生産性と効率が変貌する可能性があることに疑いの余地はありません。ただし、最も重要な利点と戦略的な違いは、このテクノロジーをイノベーションの触媒として使用することで生じる可能性があります。一方で、それがなければ想像もできなかったであろう新しい製品、サービス、機能を考案するのに役立ちます。一方で、組織全体に新しいビジネス パラダイムやワークフローが促進され、ビジネスの機能が再定義される可能性があります。

これまでのケースと同様に、組織はまず効率の向上、生産性の向上、コストの削減、その他の段階的な改善の追求に努力を集中すると予想されます。このアプローチは、従業員が生成 AI の使用に慣れ、このテクノロジーがどのように専門的役割を簡素化できるかを実証するのに役立つと期待されています。

さらに、初期の成功はコスト上の利点をもたらし、より価値の高い分野の追求に方向転換できる勢いを刺激する可能性があります。これには、新しい製品、サービス、ビジネス モデルの作成を促進するなど、より戦略的で特徴的な取り組みが含まれる可能性があります。言うまでもなく、生成型 AI の出現前には非現実的だった革新的な作業方法への道が開かれます。

生成 AI からの当面の利益に焦点を当てていることを反映して、 大多数の企業は現在、すぐに利用できるソリューションに大きく傾いています。彼らは次のことを活用しています。

• Generative AI 統合を備えた生産性向上ツール: これらのアプリケーションは、日常的なタスクやプロセスを自動化することで日常の効率を向上させることを目的としています。
• 生成 AI 機能を備えたエンタープライズ システム: これらのプラットフォームは通常、AI のデータ処理および分析能力を活用してさまざまなビジネス機能を向上させるために組織全体で使用されます。
• 標準の生成 AI アプリケーション: このようなアプリケーションは幅広く適用できるように設計されており、一般化されたタスクで幅広い業界や分野を支援します。
• ChatGPT のようなパブリック大規模言語モデル (LLM) : ChatGPT のようなプラットフォームは、言語処理の多用途性で知られ、会話やコンテンツ生成などの多様なアプリケーションが可能なパブリック LLM の例です。

その一方で、次のような、よりニッチでカスタマイズされた生成 AI ツールに対する熱意は低くなります。

• 業界固有のソフトウェア アプリケーション: これらは特定のセクターを対象とした特殊なソリューションであり、業界固有の需要や語彙により密接に対応するツールを提供します。
• プライベート大規模言語モデル (32%) : 組織は、独自のニーズに応じて言語処理機能を調整したり、データ プライバシーを強化したりするために、プライベート LLM を選択する場合があります。
• カスタマイズされたオープンソース LLM (25%) : AI の世界ではちょっとした DIY で、公開されているオープンソース LLM を取得し、特定のビジネス要件にさらに適合するように変更します。

汎用のすぐに使えるソリューションへの依存は、従来の業務の合理化と生産性の向上に重点を置いた、生成型 AI 統合の現在の新たな段階と一致しています。それにも関わらず、生成 AI のアプリケーションが広がり、より特徴的で専門的かつ戦略的に不可欠なものになるにつれて、開発戦略とそれをサポートする技術インフラストラクチャもそれに応じて進化し、より大きな競争上の優位性と価値を提供するためのよりオーダーメイドのアプローチを採用することが予想されます。世代。

何が変わったのでしょうか？

生成 AI には、ソーシャル メディア プラットフォームやモバイル アプリのような大規模なユーザー ベースを迅速に構築する能力はないかもしれませんが、大規模な組織を内部から変革するという、独特の変化をもたらしています。それは、大規模な組織の運営方法を内部から変革し、あらゆるタスクをより効率化し、全体的な生産性を向上させることです。

消費者中心のテクノロジーとは異なり、生成 AI は外部のユーザー プラットフォームを構築しません。代わりに、内部に組織を構築し、組織のバックボーンを強化します。これにより、従業員はより困難で価値のある仕事に取り組むことができます。そしてそれだけではありません。 AI を活用した分析は、組織が生成するデータの深海を掘り下げ、貴重な洞察と傾向を引き出すことができます。戦略的意思決定を形成および導き、ビジネスをより収益性の高い道に導くことができるタイプの人材です。

AI モデルは日常的なタスクを自動化し、従業員の日常的な負荷を軽減し、より価値の高い仕事に時間を割くことができます。 AI を活用した分析は、膨大な量のデータを選別して戦略的意思決定に役立つ洞察を生成し、結果的に企業をより収益性の高い方向に導くことができます。チャットボットを導入してクエリを瞬時に解決することで顧客サービスに革命をもたらし、予測採用と人材分析で人事機能を強化し、予測ロジスティクスでサプライ チェーンを改善できます。

ここで強調すべき点は、生成 AI は人間の努力を置き換えるものではないということです。それを強化することなのです。それは「自動化」ではなく「拡張」です。これは、従業員がより創造的、戦略的、効率的になれるようにし、生産性の大幅な向上を促進するツールです。エンタープライズにおける生成 AI の最終的な勝利は、大規模な組織の最も貴重な資産である人材の有効性を高めることで、大規模組織を変革する力を明らかにしたことです。これは、人間の創造性と意思決定が AI 機能によって補完される協調的なインテリジェンスの文化を促進し、両方の最良の特性を活用して企業に定量化可能な競争力をもたらします。

私たちが前進するにあたり、組織の効率と生産性を根本的に向上させるという生成 AI の独特の提案が鍵となります。テクノロジーの進歩によってますます推進される世界では、人間の才能を強化し、ビジネス プロセスを合理化するこの可能性により、AI は企業の進化において大きな変革をもたらす力となります。

生成 AI の最も魅力的な側面の 1 つは、その普遍的な適用可能性です。小規模な新興企業から多国籍企業に至るまで、企業は AI テクノロジーを導入して複雑なタスクを自動化し、大規模なデータセットから洞察を導き出し、顧客を魅了する新しい方法を生み出すことができます。多額の投資を必要とすることが多く、大手企業の領域となっていたこれまでのテクノロジーの波とは異なり、生成 AI は競争の場を平準化します。現在、中小企業であっても、AI 主導のイノベーションを活用することで、確立された市場を破壊し、既存企業に挑戦する可能性があります。

さらに、生成 AI の多用途性は、単なる運用効率を超えて広がります。それは新しい製品、サービス、ビジネスモデルを生み出すための触媒です。前例のない精度でトレンドを分析し、需要を予測する機能により、企業はこれまでよりも早く新興市場の機会を特定し、活用することができます。さらに、生成 AI により、企業は高度にパーソナライズされた顧客エクスペリエンスを提供できるようになり、今日の競争環境において重要な差別化要因となっています。

ただし、AI 統合に向けた取り組みには課題がないわけではありません。データ プライバシー、倫理的配慮、技術インフラストラクチャ、スキル ギャップは、企業が AI の可能性を最大限に引き出すために対処しなければならない重要な問題の一部です。企業は AI で可能なことの限界を押し広げると同時に、自社のイノベーションが倫理的、透明性、公平であることを保証する責任も負っています。これには、プライバシー、データセキュリティ、雇用、および AI システムの潜在的な予期せぬ結果に関連する問題への対処が含まれます。ビジネス リーダーは、学習、適応性、倫理的責任に基づいた AI 対応の文化を育み、この変革の旅に向けて組織を準備する必要があります。

最終決定権

要約すると、生成 AI ブームは技術進歩の歴史における単なる一章ではありません。今は、企業の運営方法や競争方法を根本的に変える可能性を秘めた重大な瞬間です。この革命を受け入れることで、企業は新たなレベルの効率、イノベーション、顧客エンゲージメントを実現できるようになります。しかし、そのためには、新しいテクノロジーを採用するだけでなく、それが生み出す新しい現実に適応すること、つまり適切なスキルを養い、変化を受け入れ、考慮しながら倫理的状況を乗り切ることも必要です。そうすることで、企業は生成 AI のパワーを最大限に活用し、デジタル革命の単なる参加者ではなく、その方向性を形作るリーダーとなる未来へと自らを前進させることができます。