仕事の未来に役立つAIの3つの重要な要素

仕事の未来に役立つAIの3つの重要な要素

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私たちは今、デジタル変革を通じて、人工知能 (AI) と機械学習という 1 つの巨大な市場が推進する驚くべきブレークスルーと変革の時代にあります。しかし驚くべきことに、このテクノロジーが普及し、加速するにつれて、その恩恵を受けるのは大企業だけではありません。今日、個人事業主から中小企業、大企業まで、あらゆる企業が AI と機械学習を活用してより良い成果を上げています。より優れた協力者、より優れたエクスペリエンスの設計者、そして顧客にとってより優れたパートナー。

職場におけるAIの姿と労働者が望むもの

これはビジネス界における大きな変化であり、その勢いは衰える気配がありません。 Adobe の「仕事の未来: マシンを超えて」調査によると、米国のオフィスワーカーの 8 人に 1 人以上が、テクノロジーによって退屈な作業から解放されることに同意しています。彼らにとって、少なくともその観点から見れば、AI の魅力は重要です。労働者はソフトウェアベースのインテリジェントなパーソナルアシスタントに興味を持っていますが (72%)、複雑なタスクよりも、ToDo リストや予定のリマインダーなどの単純なタスクを支援する AI を好むようです。少なくとも今のところは。

私の立場からすると、AI と機械学習の影響は日常的なものをはるかに超えています。コストの削減、効率性の向上、画期的な進歩の促進という 3 つのメリットのうち少なくとも 1 つがあると主張する最先端のアプリケーションに AI を導入する組織が増えています。これらは強力かつ具体的であり、あらゆる組織が支持できる利点です。そして、驚くことではないが、彼らは人工知能と機械学習の爆発的な成長を推進している。

1. コストを削減する

自動化を反復的なタスクの解毒剤として考えるのは簡単です。ビジネスを始める当初から、仕事を成し遂げる唯一の方法は人間であることが多いです。その後、機械が手作業を自動化し始めました。今日、機械学習はますます多くの知的作業を自動化する能力を備えており、人々は貴重な時間と才能をビジネスの他の分野に投入することができます。

タスクを慎重にサブタスクに分割し、それらのサブタスクを 1 秒以内に実行できる場合は、今日でなくても、近い将来に自動化できる可能性があります。セキュリティ映像や医療画像を調べて、それらの映像上の特定の要素を識別する?自動化。ドキュメントを読むことで、すべてのファイルで同じ情報を自動的に見つけます。私たち全員の負担から面倒な作業を取り除くことができれば、全体的な経費を削減しながら、人々が潜在能力を最大限に発揮できるようになります。自動化が現実的な選択肢であるならば、ビジネスリーダーはそれを絶対に受け入れるべきです。

2. 効率性の向上

効率性の向上は従業員にとって大きな力になると思います。このメリットにより、同じタスクを実行しながらも、より多くの成果を達成できます。

AI の最も普遍的な例である音声認識を考えてみましょう。 Siri と Alexa の間には、非常に大きな関わりがあります。アメリカ人のほぼ半数が何らかの音声認識を使用していると報告しており、これらのプラットフォームが職場に導入されつつあるという明らかな兆候があります。 Brooks Brothers、Mitsui USA、WeWork、Vonage、Capital One はすでに Alexa for Business を使用しています。ある専門家は、「オフィスの音声アシスタントは音声バイオメトリクスを使用して認証し、個々の話者を識別し、会議の文字起こしや翻訳を行うようになる」と予測していると、DXC.technology は書いている。

個人やビジネスでのほとんどの使用例において、このような音声アシスタントは誰かの仕事を置き換えるものではありません。それらは、既存の作業に価値と効率を追加するだけです。

3. 壮大なブレークスルーを達成する

誰かが自分の盲点を暴露されたときに、突破口が開かれます。多くの組織では、AI と機械学習により、一見不可能と思われる領域や点が完全につながっていない領域でも、こうした盲点を克服できるようになりました。医療においては、これは患者のリスクを分析したり、新しい診断製品を市場に投入したりすることを意味するかもしれません。製造業では、欠陥が発生する前に予測することを意味する場合があります。

あるいは、社内のあらゆる文書からより深い意味を引き出し、その結果としてパターンや傾向を即座に見つけることができると想像してみてください。買収時に契約書を確認する法務チームや、海中で信号を探している医療研究者にとってのメリットを想像してみてください。実際、Adobe Document Cloud(Adobe Acrobat DC、Adobe Sign、Adobe Scan を含む)などのソリューションでは、セマンティック テクノロジーを使用して単語、段落、リストを分類し、コンテンツをより簡単かつ迅速に検索できるようにしています。

ブレークスルーとは、AI が参入するまでは人間ができなかったことを実現することです。

すべてをまとめると、次に何が起こるでしょうか?

私は多くのビジネスリーダーと AI や ML について話しますが、ロボットの台頭に関する SF 的な恐怖は、私たちが交わす会話とはまったく異なります。明日の労働力においては、労働者と企業を解放する力として機能するテクノロジーへの移行が予想されます。これにより、人間が実行できるタスク、そして実際に実行したいタスクに集中して、業界を前進させることができます。

そこで次の大きな疑問は、現在どこにいても、AI と機械学習の力をビジネスにどう活用できるかということです。

とても簡単です。データから始めましょう。成功する AI と機械学習は常にデータ主導の戦略に基づいています。大量の実用的なデータがなければ、機械学習は実現できません。そして、「準備完了」は便利な言葉です。私の経験では、ML プロジェクトの開始に熱心な多くの起業家は、当初想定していたよりも、データへのアクセス性、サイズ、理解性、使いやすさ、保守性が低いことに気づきます。

結局のところ、この劇的な変化の勝者は、それを理解する企業となるでしょう。彼らはリアルタイムのデータを取得してそれに基づいて行動し、積極的に取り組み、成果を出す人々です。企業はこれらの洞察と情報を活用して、AI と ML を活用して実際のビジネスへの影響を実現します。そうすれば、あなたはこの極めて重要な瞬間を推進する限界を押し広げる人、そしてゲームチェンジャーの一人になれるでしょう。言い換えれば、あなたはまさに自分が望む場所にいることになります。

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