AIの限界を理解することがその可能性を実現する鍵となる

人工知能は多くの業界のワークフローを変革しました。デジタル顧客サービスアシスタント、自動運転車、無人倉庫のロボット。人工知能は文章を書いたり、絵を描いたり、音楽を作曲したりすることもできます。私たちは毎日（例えば私たちの場所で）その賞賛を見ることができます。ほとんどの人が同意しており、ビジネスの現場での応用は人生を変えるほどのものです。もちろん、人工知能にも欠点はあります。

1 今日の人工知能は弱い

これまで、AI アプリケーションは、特別に開発されたタスクのみを実行できました。つまり、現在私たちが知っている AI は非常に弱いのです。すべての質問に答えることはできませんし、柔軟に動くこともできませんし、もちろん自分で考えたり理解したりすることも（まだ）できません。したがって、AI 機能に関する約束は疑ってかかるべきです。人工知能は単なるツールです。

2 人工知能に関する重要な問題

AI がビジネス プロセスを改善できる部分とできない部分を区別するには、法的および倫理的考慮事項、偏見、透明性を考慮することが重要です。 AI アプリケーションに関するいくつかの重要な質問をすることは、プロジェクトの成功とリスクの回避に重要です。

法的な観点から、判断ミス（自動運転車が歩行者に衝突した場合など）の責任は誰にあるかを説明する必要があります。また、認知ベースの技術の使用には偏りがあることも認識する必要があります。 AI は与えられたデータから学習しますが、そのデータに疑問を呈する方法はありません。つまり、データセットが一方向に偏り、AI が偏りを「学習」してしまう可能性が高くなります。

これは、採用プロセスにおける差別や医療行政における偏見につながる可能性があります。 AI を導入する企業は、信頼と透明性の間の微妙なバランスを保つことにも気付くでしょう。高度な AI の目的は、時間の経過とともにより独立した意思決定を行うことですが、AI プログラムがどのように意思決定を行ったかが不明な「ブラック ボックス」シナリオに遭遇する可能性は十分にあります。

AIに最適な3つの業務プロセス

AI がハンマーだとすると、すべてのビジネス プロセスが釘であるとは限りません。 AI をビジネス プロセスに適用できるかどうかを判断する際に重要な区別は複雑さです。企業は、特定のアプリケーションに対する認知介入のレベルに基づいて、AI ベースのツールの有効性を測定する必要があります。

人工知能は、複雑な問題を解決し、私たちが知っている人間の知能のいくつかの側面を再現することを目指しています。しかし、AI は独自の意思決定基準を推論する際に欠陥があります。人工知能は、単純な「if-then」ルールに基づいて意思決定を行うときに最も効果的であると考えられています。

人工知能には大げさな宣伝は必要ありません。企業が AI の可能性を実現するには、まずその技術の限界を理解する必要があります。確かに、ワークフローの合理化と自動化には役立ちますが、万能薬ではありません。企業が AI を使用してプロセスを自動化することを検討している場合、まず必要な情報とその情報がどのシステムから取得されるかを検討する必要があります。これにより、AI ツールを使用するか、人間によるガイダンスを使用するかを決定するのに役立ちます。これを理解することで、AI はワークフローの合理化と自動化に非常に役立つツールになります。