ビジネスにおける人工知能 (AI) は、今日の企業にとって急速に一般的な競争ツールになりつつあります。明らかに、多くの企業はもはや人工知能の長所と短所について議論していません。顧客サービス チャットボットからデータ分析、予測推奨、ディープラーニング、人工知能まで、ビジネス リーダーは AI を重要なツールと見なしています。 これにより、AIは企業が注目すべき技術であるだけでなく、機械学習、クラウドコンピューティング、ビッグデータなどの新興技術を活用する方法を積極的に模索する必要性が高まります。 人工知能がますます多くのタスクを処理できるようになっていると確信できないなら、2011 年の Jeopardy での IBM Watson のパフォーマンスを見てください。あるいは、スマート アシスタント アプリや Amazon の Alexa や Apple の Siri などのデバイスなど、AI 対応のデバイスやサービスを個人生活ですでに使用しているさまざまな方法について考えてみましょう。車の運転中に使用する GPS アプリなど、他の AI アプリケーションについても言うまでもありません。 ここでは、企業がビジネスで AI をどのように活用しているかを簡単に紹介するとともに、企業が AI を導入するための提案をいくつか紹介します。 最近の調査結果によると、人工知能は顧客サポートからパーソナライゼーションまで幅広い分野でビジネスに役立つことがわかった。 競合他社がAIをどのように活用しているかを理解する 企業は、競合他社が AI 技術の使い方を教えてくれることを期待することはできません。しかし、インターネットのおかげで、企業は競合他社のアプリケーションについて知ることができます。たとえば、「ステープルズが AI をどのように活用しているか」を Web 検索すると、同社が AI テクノロジーをどのように自社に適用しているかに関する豊富な情報が得られます。 次に、競合他社の Web サイトとソーシャル メディア (特に LinkedIn と Facebook) を調べ、プレス リリース、ニュース記事、ブログを調べます。オンラインで入手できないニュースレター、年次報告書、その他の文献を参照する必要がある場合もあります。次に、「病院は AI をどのように活用しているか」、「食料品店は AI をどのように活用しているか」などの業界検索や、さらに幅広い検索で範囲を広げます。 たとえば、「企業における人工知能の活用」を検索すると、次のような人工知能のビジネス利用に関するさまざまな記事や情報が表示されます。
もう 1 つのヒント: サプライ チェーンの他の部分 (コンポーネント、配送、サポートなど) が AI をどのように使用するかを調べます。 デジタル以外の手段も忘れないでください。業界の専門家が業界のイベントに参加したい場合は、人工知能に関する会議に出席し、参加者とコミュニケーションをとることができます。もちろん、人工知能に関する本を読むこともできます。 AIがビジネスに何をもたらすかを知る 調査に基づいてリストを作成し、AI があなたのビジネスやあなたが働いている業界に何をもたらすことができるかについて理解を深めることができるはずです。 いくつかの主要分野における人工知能の応用: 機械学習、ディープラーニング、自然言語処理、認知コンピューティングなどの AI テクノロジーの種類。これらが何であるか、そしてそれぞれの種類のデータとタスクを理解することで、企業は AI をより深く理解し、さまざまな目標の要件と制限を理解できるようになります。 画像や音声の認識、予測分析など、AI はどのような処理を利用できますか。これにより、企業だけでなく、政府、教育、科学およびその他の研究者などにおける AI の用途について、企業が総合的に理解できるようになります。 ユースケース: これらの機能は、インテリジェント エージェント (電話、チャットボットなど)、在庫注文の最適化、機械またはシステムの障害の予測、コンピューターの脅威の特定、不正な顧客アクティビティの検出など、どのような特定のタスクの達成に役立ちますか。 このリストに基づいて、次のステップは、AI がビジネスにどのように役立つかを示す具体的なタスクとユースケースの短いリストを作成することです。 このリストの作成にご協力ください:
その間、1 つまたは 2 つの小規模なタスクを選択して、ビジネスに AI を導入してみましょう。これは、より大きなタスクの小さな部分である可能性があります。ヒントとしては、ビジネス上重要ではないタスクや、顧客と直接関係のないタスクから始めることです。 サプライヤーを検索して比較する 今こそ企業が潜在的なテクノロジーベンダーを特定する時期であり、トップクラスの AI 企業は数多く存在します。 ベンダーを見つけて比較するには、企業はまず自社の IT に AI 機能を追加する方法を評価する必要がありますが、これは次の要因によって決まります。
AI 機能のサプライヤーはいくつかのカテゴリに分類されます。
AIプロジェクトの実装 組織が最初の AI プロジェクトを特定したら、その実装を開始する必要があります。 まず、企業は、具体的な目標と一般的な目標、マイルストーン スケジュール、推定されるハード コストとソフト コスト、および人的スキル、ハードウェア、ソフトウェアなどの必要なリソースを説明する計画を作成する必要があります。 既存のリソース、サプライヤー、ユーザーなど、影響を受ける人を特定します。誰が恩恵を受けるべきかを理解すると同時に、実装によって生じる可能性のある悪影響にも注意します。 プロジェクトのメリットに関する目標を設定します。これには、結果を測定する方法と、AI 対応のアプローチを以前のアプローチと比較する方法の決定が含まれます。 利害関係者(ユーザー/顧客を含む)とのコミュニケーションを忘れないでください。パイロット版と運用版の準備ができたら、トレーニング ドキュメントやレッスン プランとともに、ユーザーの意見、好み、提案を尋ねます。 鍵:再訪する準備をする 企業の AI プロジェクトは、開発とテストなしでは完了しません。選択した AI ベンダーの改善を追跡することに加えて、他の AI 開発の最新機能についても把握しておく必要があります。たとえば、どのような新しい機能が利用可能でしょうか? インフラストラクチャのパフォーマンスや価格のどのような改善により、既存または新しい AI 製品が実現可能になったのでしょうか? もちろん、企業は業界内の他の企業や自社の業界にサービスを提供している AI ベンダー、それらが実装している戦略やロードマップなどを理解する必要があります。 避けるべき課題と落とし穴 業務やビジネスに AI を導入すると、大きな変化が起こります。課題に対処するための提案をいくつかご紹介します。
注目すべき今後の動向 コンピュータサイエンスの一分野としての AI は 1950 年代にまで遡りますが、さまざまな種類の AI があらゆる規模の企業で利用可能になったのはここ 10 年のことです。これは、ハードウェアの価格/パフォーマンスの継続的な改善、クラウド コンピューティング、人工知能技術の進歩のおかげです。 同時に、ビッグデータ、モノのインターネット、自動運転車、音声および画像認識などの技術トレンドにより、AI ツールが役立つ「ターゲット」がさらに増えています。 特に、企業はクラウド コンピューティングのコストと機能、および実装されている内容や話題になっている内容に注意を払う必要があります。コンピューター テクノロジーに関わるほぼすべてのものと同様に、人工知能の場合も、その機能の多くは予測不可能であることに留意する必要があります。 |
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