AIを拡張するための3つの成功要因

AIからより多くの利益を得るには、管理者はテクノロジーの使用方法を変える必要があります。

[[333381]]

AI導入への熱意はかつてないほど高まっています。 CIO やその他の経営幹部は、1 回限りの AI 実験から、俊敏性とビジネス成長の源となる堅牢な組織全体の機能の実現へと移行する緊急の必要性を認識しています。

アクセンチュアが発表した新しいレポートによると、経営幹部の84%が成長目標を達成するには人工知能を拡大する必要があると考えており、75%が人工知能を拡大できなければ5年以内に倒産する可能性があると考えていることがわかった。 76% が、組織全体に AI を拡張するのが難しいと認めています。

彼らはどのようにしてこの移行を行うのでしょうか?

この調査では、AI の拡張における 3 つの重要な成功要因が特定されました。経営幹部が主導して、意図的な AI の導入、強力なデータ基盤の構築、組織全体にわたる多分野にわたる AI チームの作成など、一連の取り組みを行いました。

意図的なAIを搭載した車両の運転

AI イニシアチブは、ビジネス戦略に十分根ざしておらず、監視と管理を支援するガバナンス構造が欠如している場合、必ずゆっくりと進行します。本質は、基本を正しく理解することです。つまり、明確な戦略と運用モデル、価値を測定できる責任ある柔軟なビジネス プロセス、明確な説明責任、適切な資金レベルを備えることです。

データノイズをオフにする

調査対象となったほぼすべての企業 (95%) は、AI の拡張の基盤としてのデータの重要性について一貫して同意しています。しかし、膨大な量の情報を何年も収集、保存、分析した結果、ほとんどの組織は膨大な量のデータとそのクリーニング、管理、維持、使用方法に苦労しています。

企業は、ビジネスに不可欠なデータとその作成および管理方法に重点を置く必要があります。より大規模で正確なデータセットを使用し、社内と社外のデータセットを標準的な慣行として統合できる企業は、より成功するでしょう。さらに、アプリケーションのデータを管理するには適切な AI ツールを使用することが重要です。ここでは、クラウドベースのデータ レイク、データ エンジニアリング/データ サイエンス ワークベンチ、データおよび分析検索機能も重要です。 AI の取り組みをサポートするために、適切で関連性の高いデータ資産が確実に確保されるように、非常に意図的に重点を置くことが重要です。これらの企業は、データを理由に計画を遅らせたり制限したりすべきではありません。

AIをチームスポーツとして考える

これまで、AI の導入は IT 部門のみが主導すべきだと主張する人もいましたが、調査によると、AI の導入を成功させるには、企業は組織全体に多分野にわたるチームを展開する必要があることがわかっています。これらのチームは、データ モデラー、機械学習エンジニア、データ エンジニア、AI エンジニア、視覚化の専門家、データ品質とトレーニングの専門家、その他の専門家で構成する必要があります。

CIO は、これらのチームが明確な上級管理職の支援を受け、経営幹部のビジョンに沿っていることを確認する上で依然として重要な役割を果たすことができますが、AI の取り組みを単独で推進しないことがさらに重要です。組織に AI の専門家を組み込むことで、文化や行動の変化を加速できます。これらの組織は、従業員が AI の性質と日常業務におけるその応用を十分に理解している限り、AI の規模が拡大するにつれて AI を導入する意欲が高まるでしょう。

あらゆる業界の企業が AI を活用して業務のやり方を変革しています。 AI の拡張を成功させると、顧客体験の向上から従業員の生産性の向上まで、企業にさまざまなメリットがもたらされます。 AI が望ましいツールになれば、AI がビジネス成長の礎となることが確実になります。