AI 計画ガイド: デジタル変革に不可欠なステップ

人工知能は今日のデジタル変革に欠かせない要素となり、デジタル変革の定義を完全に置き換えました。 AI により、データから価値を推測し、業務効率を向上させ、さらには職務全体の変革にも役立ちます。しかし、この一連の目標を本当に達成するには、適切な実装が不可欠です。これが、AI による計画とマッピングが非常に重要である理由です。

デジタル変革には明確で一貫性のある戦略が必要であるのと同様に、企業における AI の全体的な実装にも同様の戦略が必要です。単一部門内のワークフローに AI を追加するのは簡単ですが、その真の価値は、テクノロジーを企業全体で完全に実装することで生まれます。言い換えれば、必要な場合にのみ特定のシナリオで AI を採用するのではなく、企業のビジネス アーキテクチャ全体に AI を組み込む必要があるということです。では、AI の計画とマッピングはどのように実行すればよいのでしょうか? マッピング結果が正しい方向に向かっているかどうかをどのように判断すればよいのでしょうか? 次の手順は、AI マッピングの取り組みを成功させるのに役立ちます。

ステップ 1: ここです。

あらゆる旅の第一歩は、自分がどこにいるのか、そしてどこに行きたいのかを理解することです。これには、会社に対するビジョン、現在利用できる予算、スタッフのスキル、実行できるコミットメントを誠実に確立することが含まれますが、これらはすべて現実と一致していなければなりません。 「You Are Here」のディスカッションでは、次の点を考慮してください。

• データの準備: 現在、データはどの程度収集されていますか? データの価値はどれくらいですか? データは適切に整理されていますか? さまざまな部門で使用できますか? 既存のインフラストラクチャを通じてこのデータを処理する機能はありますか?
• インフラストラクチャの準備: AI イニシアチブをサポートするための適切なインフラストラクチャを導入している組織はわずか 15% です。具体的には、従来のインフラストラクチャを活用して AI ワークロードを実行することはできません。大量のデータをリアルタイムで処理し、真に意味のある結果を得るには、より高速な技術的ソリューションが必要です。使用しているテクノロジーを評価し、期待する結果を得るために必要な購入またはサービスを決定します。
• 組織計画と変更管理。 あなたのビジネスには、今日の AI テクノロジーをうまく活用する心構えがありますか? リーダーはデータ主導の意思決定アプローチを採用する準備ができていますか? あなたのチームはこれらの新しいテクノロジーを採用する意思がありますか? 答えが「いいえ」の場合、既存の文化と考え方を変えるために何をする必要がありますか? 明確な目標がなければ、前進できないことは明らかです。つまり、従業員とリーダーの既存の運用上の考え方と考え方を逆転させる必要があります。
• データサイエンスと専門知識。多くの AI サービスをアウトソーシングできますが、収集したデータから適切なパターンと関係性を抽出するという期待される目標を設定する責任はチーム内の誰が負うべきでしょうか? チームにはモデルを開発してテストする専門知識がありますか? これらの質問に答えることによってのみ、どのタスクをアウトソーシングでき、どのタスクを社内チームで処理する必要があるかを判断できます。

ステップ 2: どこへ行くのか?

現在地を知ることは素晴らしいことですが、次に、AI ソリューションで何を達成したいのかという、非常に明確な目的地計画が必要です。 AI による計画とマッピングの旅も、効果を上げるためには、このような確固とした目的地が必要です。いくつか例を見てみましょう。

• 企業全体の財務プロセスを自動化したい
• 企業資源計画を活用して、人事と財務プロセスの効率化に貢献したいと考えています。
• マーケティング活動を自動化し、最適化したい
• チャットボットで顧客サービスを自動化したい

上記の方法で明確な目標を設定し、分離された職務をビジネス プロセスに統合すると、AI ソリューションを正常に実装できます。これは非常に重要なので、もう一度繰り返しますが、プロセスの統合は、個別の職務機能よりもはるかに重要です。この概念を理解するにはしばらく時間がかかるかもしれませんが、AI の計画とマッピングの取り組みを成功させるには非常に重要です。たとえば、経費担当者の作業を自動化するのではなく、患者の請求プロセスを自動化する必要があります。電子メール マーケティング マネージャーの仕事ではなく、電子メール マーケティング プロセスを自動化する必要があります。これらの目標を達成するには、ビジネス プロセスに関する古い考え方を完全に捨て去り、人々が本当に必要とする効率的な方法を採用する必要があるかもしれません。

ステップ3: チームを作る

AI の計画とマッピングは決して 1 人で達成できるタスクではありません。AI の実装についても同様です。前述のように、特定の職務ではなく、ビジネス全体に焦点を当てる必要があります。これには、部門間の協力と連携が必要です。ほとんどの場合、少なくとも CIO が CMO と協力して明確で現実的な目標を策定する必要があります。また、社内管理レベルのすべてのプロセス、プロセス間の交差点、およびより優れたコラボレーションを可能にする連携メカニズムをより適切に処理するために、企業全体のデータ サイエンティストやエンジニアをカスタマー サービス、マーケティング、営業、財務と連携させる必要がある場合もあります。

AI の計画とマッピングの過程で、圧倒されたり、間違いを心配したりする必要はありません。唯一の「間違い」は、そのステップをまったく踏みたくないということだ。今日の市場では、AI テクノロジーの導入を拒否することは、デジタル変革の実装を拒否することと同じです。まだどこから始めればよいかわからない場合は、次の簡単なヒントを参考にしてください。

• 元の島々を可能な限り破壊する
• 自動化を可能な限り普及させる
• 可能な限りデータを統合し、マージする

はい、AI 変換は実際には「いつでも、どこでも」実行される作業です。 AI ソリューションをスムーズに導入するための基盤をビジネスに提供すれば、AI テクノロジーは必然的に最大のメリットをもたらします。